Тема форума: «Бот на ГО»

А ты думал еще кроме как через книгу заявлять о своем проекте? Раз есть и другие энтузиасты, было бы интересно их мнение. По комментариям ссылки, видно что они тоже близко в теме:

Где анализ подсознания, механизмов эго, есть ли система гормонов или ее аналог, умеет ли бот овладевать профессией после прочтения внешних источников, оперирует ли бот образами, есть ли у него саморефлексия

 

Серьезно?! Ж)))) и ничего не покоробило? Вообще выяснилось, что это секта просвятления «Аллатра» :) кстати, заблокированная :) Но ее шустро растиражировали, не разбираясь :)

Нам до них как до неба, они свое чудо за 3 месяца сделали, и у него IQ=10000:)

Я про критика, на которого ты последнюю ссылку дал, а не про видео. Хотя они коммерческие разработки делают, там своя кухня.

автор: Palarm сообщение № 47650:

Хотя они коммерческие разработки делают, там своя кухня.

Все гораздо хуже. Этот критик посетовал: "ФБ со своим подразделением Facebook research ничего не смогли сделать, Google Research далек, МФТИ и С. Шумский пока делают прототип" 

Стало интересно, что за прототип делает С. Шумский, полез искать. Ни фига ничего толкогово. Вот, к примеру, .С. Шумский поучастоввал в текущем словоблудии, ничего не сказал вообще, как, впрочем, и другие участники шабаша. Госпожа Фаликман там опять облажалась по полной, выдав Великую Загвоздку, которой она сейчас посвящает себя на гос.деньги.

Вот его лекция: Моделирование работы мозга. Имеет наглость сообщить о попытках моделирования мозга на основе опыта, приобретенного в ИИ-нейросетях, которые вообще никаким боком с мозгом коррелируют. А т.к. он признает, что успехов нет, то склонен учиться у мозга тому, как нужно строит ИИ. Т.е. он пытается опираться на то, что могут ему сообщить нейрофизиологи, а они не могут ему сообщить ничего полезного для понимания принципов организации психики, а лишь довольно разрозненные, хотя и обширные фактические данные исследований.

Palarm, как бы ни дико это ни звучало, но, оглядевшись по сторонам, не видно НИКОГО, кто бы хотя бы вышел на начало пути понимания. Так что только мы и никто кроме нас с тобой :)

 

Для углубления понимания решил сделать блок-схемы для функций проекта, и общую для самого проекта. Это оказалось полезным, хотя и муторным. По ходу дела вспомнился старый спор о целесообразности блок-схем. Например, блокеры требуют обязательного указывания для каждого блока "ЕСЛИ" обоих вариантов ветвлений "Да" и "Нет". Но в коде часто опускают второй вариант, типа по умолчанию и так понятно, что само пойдет дальше по листингу. А вот в блок-схеме это не очевидно, и она вопиет, что будет прерывание. Антиблокеры по этому поводу резонно замечают, что загромождение линиями связей лишь запутывает схему, кроме того, для циклов по блок-фэншую надо писать Веgin...end... i++, что опять же сильно засоряет схему. Но самый главный ГАВ для антиблокеров - блок схемы провоцируют использование GOTO, которое в них выглядит естественно, а в коде постоянный объект ненависти при попытке вкурить чужой проект. По этой причине по моему все современные фэншуйные языки прокляли GOTO. Но проблема то осталась. В итоге по факту каждый изгаляется как может, единого стандарта по видимому нет. В прицепе мои попытки вывернуться через использование например группировок для элементов цикла.

 

Схема "Нейробот" показывает как работает рефлекторное реагирование, без ассоциативной оценки. По ней скорей всего буду делать описание проекта. Во второй части прикручу обработку ассоциативного реагирования. А примеры изврата для блок-схем кода в 2 схемах из модуля ассоциаций.

AssociateBootFood.pdf

TreeWorthCollection.pdf

Nyeyrobot_.pdf

После подбивания итогов по первой части получилась химера, включающая в себя фрагменты из более продвинутых механизмов. Например цепочки памяти вообще то не фиксируются на уровне рефлексов, и сами рефлексы не модифицируются. А у бота это есть, как если бы эта была какая то промежуточная модель, давно вымершая в конкурентной борьбе. Nan уже высказывался по этому поводу, что такие моделирования могут привести к тому, что появится множество самых причудливых программных реализаций, которые вполне могли быть в реальности. Ведь сложные механизмы не вдруг возникли.

 

Другой момент - я так и не впихнул условный рефлекс в проект. Потому как он должен активировать безусловные рефлексы по новым пусковым признакам, устанавливая временные связи. А безусловные рефлексы в моем боте это набор самых простых действий бота при отсутствии внешней активности оператора. Например, через 20 сек тишины бот может сказать "мало энергии", если он в ее зоне недостатка, или "может поболтаем?" если в той же низкой зоне но для базовой потребности "общение" и т. д. У животных условные, безусловные рефлексы это большей частью функционал обслуживания тела + самые примитивные вербальные сигналы: взвизгнул, вскрикнул, захныкал и т. п. Nan ввел такие маркеры состояния бота, я убрал, потому как они не принципиальны, оставив только самый минимум. В итоге нет понимания, к чему и главное зачем привязывать условные рефлексы, если у бота по сути нет ничего, кроме двух окон, по аналогии "рот" и "уши".

автор: Palarm сообщение № 47658:

такие моделирования могут привести к тому, что появится множество самых причудливых реализаций, которые вполне могли быть в реальности

Это в немалой степени интересно, учитывая, что у природы не было программных возможностей, вполне возможно наткнуться на новый эффективный принцип. Но это - очень трудный путь.  

автор: Palarm сообщение № 47658:

условный рефлекс в проект. Потому как он должен активировать безусловные рефлексы по новым пусковым признакам

Условный рефлекс может быть как на основе безусловного, так и на основе условного. Важно то, что данная реакция теперь будет происходить на некий новый стимул.

автор: Palarm сообщение № 47658:

Nan ввел такие маркеры состояния бота, я убрал, потому как они не принципиальны, оставив только самый минимум. В итоге нет понимания, к чему и главное зачем привязывать условные рефлексы

Сейчас у меня 100 разных действий бота, понятных оператору и это оказалось важно для импринтинга, а вовсе не для рефлексов. Вообще чем более развит организм в плане наработки реакций отзеркаливанием авторитета и экспериментирования, тем в меньшей степени у него в онтогенезе развивается система условных рефлексов.

Для новой версии бота изменил интерфейс, добавив матрицу базовых контекстов. Теперь рефлексы будут привязаны не к уровню базовой потребности, а к эффекторному рисунку на нижней матрице. В верхней оператор может оперативно менять рецепторный рисунок контекстов.

Иначе проблематично будет перейти к ассоциативному реагированию. Кроме того, можно будет сделать значительно большим массив безусловных рефлексов, потому как рецепторный рисунок верхней матрицы это они и есть по сути, и добавить в проект условные рефлексы, которых до сих пор вообще не было.

Можно будет сделать привязку к фразам, состоянию базовых потребностей, тону сообщения - на каждый свой рисунок. Так же верхняя матрица будет играть роль накопительного стека, где рисунки не просто меняются, а накладываются друг на друга. У рисунков будет при пульсации уменьшаться вес элементов, в итоге получится их не равномерное затухание, в зависимости от веса пикселов. В итоге получится миксер, где базовые контексты будут перемешиваться, интерферировать друг с другом, выдавая в нижней матрице итоговый рисунок. И с ним тоже будет не все просто. Регуляторы порога и веса тормозных связей будут так же влиять на него, а на них в свою очередь можно будет прицепить связь от более высокоуровневых зон, получив обратную связь.

 

Что в итоге выйдет пока сложно сказать, но зато удалось найти применение старым наработкам по контрастированию равномерно структурированных решеток. Хотя связи можно задать как угодно, но для начала пусть будет самый простой тип. С одной стороны добавление латерального торможения базовых контекстов позволяет упростить программную часть, переложив контрастирование на функцию торможения близкую к природной реализации. Получится "черный ящик" где подаем на вход одну комбинацию активностей и получаем на выходе другую - не прописывая их вручную. Но встает другой, более сложный вопрос: какие входные рисунки подавать "на вход", какие собственно безусловные рефлексы прошивать? Пикселы на матрице обезличены, это уже не "защитный, злость, доброта" и т. д. как у Nan, где можно прикинуть, ориентируясь на себя, какие тормозные связи с каким весом делать. 

Похоже, ты решил погрузиться в еще одну ветку исследований :)  

Я не просекаю суть задумки, но как-то очень сложно. 

 

На верхней матрице активируются пиксели - рецепторный рисунок как ответный рефлекс например на фразу оператора, какой то диапазон базовой потребности, тон сообщения или какой то внутренний процесс бота. В нижней матрице зелеными пикселями показывается эффекторный рисунок после контрастирования при заданных параметрах порога и торможения. У бота во время пульсации происходит постепенное затухание рецепторного рисунка, в результате чего эффекторный меняется, из за изменения влияния тормозных связей. И вот это его затухание и будет та комбинация пикселей, к которой можно привязывать рефлексы.

 

Так как рецепторные рисунки накладываются друг на друга, то происходит их взаимное торможение, автоматически выделяя самый значимый по весам его пикселей - выделение актуального контекста. А затухание моделирует ориентировочный рефлекс.

 

Так как рецепторные рисунки (безусловные рефлексы) будут постоянно активироваться на что нибудь, как минимум на изменение уровня базовых потребностей, то в нижней матрице будет постоянно мельтешение, как результат перемешивания активировавшихся контекстов. Насколько это все будет хаотично и можно ли к этому привязать рефлексы, чтобы получить адаптивную приспособляемость и предстоит разобраться. И может вылезет еще чего нибудь интересное.

 

В этой схеме цепляет то, что не надо прописывать множество условий активации безусловных рефлексов, а только некоторые пусковые. И при этом эффекторная матрица будет выдавать достаточно богатую палитру ответного реагирования с обеспечением задач выделения наиболее актуального контекста к которой можно прицепить рефлексы.

zatuhaniye.rar

Можно творить очень странные и очень разные системы живых (имеющих собственный гомеостат) существ...

 

Поначалу не обратил особого внимания на эту фразу, но чем больше вникаю в твое описание, тем больше убеждаюсь, что во многих местах у нас схемотехника сильно отличается, уже начания с определения что такое плохо/норма/хорошо. Если с первой попытки сразу получились 2 разных системы гомеостаза и соответственно разные системы адаптации, сколько же их намолотила природа за миллионы лет экспериментов? Если в наших специфических условиях установилась именно такая система - какая установится на другой планете, в других условиях? Кроме того, массовые вымирания видов могли провоцироваться не только катаклизмами или внезапно удачной мутацией конкурентов, но и например тупиком эволюции и стремительной деградацией нервной системы, пошедшей не тем путем. Когда например дальнейшее развитие в этом направлении приводит к дезорганизации и хаотичному реагированию. По окаменелостям таких выводов сделать не получится. Но если начнут массово проектировать адаптационные системы, получая при этом множественную вариабельность на уровне схемотехники, неизбежно встанет вопрос: а точно ли нервная система муравья отличается от нервной системы кошки просто отсутствием каких то модулей и блоков? И будет обоснованным предположение, что древние животные, особенно в начале эволюции, имели разнообразие не только в физическом строении, но и в схемотехнике построения нервной системы.

 

То есть вовсе нет некоего шаблона, каркаса, на который добавляя/удаляя/временно блокируя какие то модули/блоки можно получить все разнообразие существующих нервных систем. Есть только принцип построения, который не определяет жестко схемотехнику. А итоговое разнообразие определяется как производное от вариантов схем на комбинации их компоновок.

Появились новые идеи развития проекта, глядя на то, что придумал Nan/

В первой версии чат бота гомеостаз был представлен в самом простом варианте в виде системы стабилизации вокруг зоны комфорта базовой потребности. Недостатком такой схемы была жесткая привязка зоны к определенному диапазону, которую можно было менять только с пульта оператора. Это означало, что адаптация была изначально ограничена возможностью приспосабливаться только к определенным условиям, для которых оптимальны значения базовой потребности этой зоны. По аналогии с природой, это специализация к определенной экологической нише, когда животное реагировало бы по схеме: голод – поиск еды – поедание – спать. И так пока еда не кончится и не перестанет находиться. Переход на режим экономии не возможен потому, что голод означает выход из зоны комфорта и провоцирует пищевое поведение, а сон возможен только в комфортной зоне. В итоге животное будет безуспешно искать еду пока не погибнет от истощения. Для решения этой проблемы нужно новое качество – способность «терпеть негатив», переходить в «режим экономии» и прочие механизмы адаптации.

 

Чтобы модифицировать схему бота до такого уровня, нужно сделать зону комфорта не фиксированной, а способной перемещаться за счет изменения ширины зон «недостатка» и «избытка», что позволяет менять ширину и положение зоны «норма». Алгоритм такого изменения будет следующим: если в течении некоторого времени (у бота это 1000 сек) после выполнения рефлекса базовая потребность не меняет своего значения в определенном диапазоне, адаптация считается успешной и текущее значение базовой потребности становится новым центром зоны комфорта. Основанием для такой стратегии служит то, что если нет резкого сдвига уровня, значит система гомеостаза удачно адаптировалась и способна удерживать его в нужном диапазоне. В итоге, если в прежней схеме зона комфорта была просто заложена изначально, то теперь она динамически подстраивается под текущую ситуацию, делая адаптацию более гибкой, давая возможность приспосабливаться к ситуации, если она длится достаточно долгое время.

Однако такое изменение зоны приведет к тому, что вся линейка привязанных к ней рефлексов становится не адекватной, что означает создание новой. То есть еще одно изменение, вытекающее из модификации определения зоны комфорта базовой потребности – необходимость активации рефлексов с учетом текущей позиции зоны комфорта.

 

Но так как в модель уже добавлены базовые контексты, то теперь рефлексы уже не привязаны к диапазонам уровней базовой потребности, а к новом пусковым стимулам – базовым контекстам (стилям) реагирования. Которые контрастируются и перемешиваются в матрице, что можно визуально наблюдать на пульте.

 

Я думаю, что таким образом удастся перетащить в свой проект полезную фичу от Nan - способность «терпеть негатив», не ломая при этом все старые наработки связанные с использованием диапазонов, а наоборот - развив их. Получилось как бы эволюционное приобретение: первичная схема имела жесткую привязку зоны комфорта, животные могли жить в строго определенной нише, потом случилась мутация, зона стала плавающей - это дало толчок эволюции новых навыков, например способности впадать в спячку, уменьшать обмен веществ и т. д. Раньше это было не возможно по причине невозможности закрепить рефлекс не возвращаясь в зону нормы.

>>Для решения этой проблемы нужно новое качество – способность «терпеть негатив», переходить в «режим экономии»

Конечно, ничто тебе не помешает прошить такой механизм на базовом уровне и заставить его работать. НО вообще-то в природе такое появляется как жизненный опыт преимущества экономии в трудный период и обычно он передается от взрослых детям. И еще много других полезных поведенческих особенностей нужно перенимать, а не прошивать на базовом уровне. Всего не прошьешь и адаптироваться нужно в конкретных условиях. Богатеньким нафиг не нужно экономить с детства и они этого не умеют.

В прицнипе можно и тут извернуться, если сделать изначально жесткое определение диапазона "норма", а потом дать возможность произвольно менять его. В любом случае сделать его плавающим не помешает.

 

Хотя, поразмыслив, думаю сдвиг зоны комфорта это не навык "терпеть негатив", которому действительно обучаются осмысленно, на базе личного опыта или на примере родителей, а просто автоподстройка новой точки стабилизации, которая как раз должна быть прошита на первичном уровне в виде безусловного рефлекса. Например: если поиск привычной крупной добычи безуспешен, то имеет смысл переключиться на более мелкую и менее проворную, заинтересоваться тем, что раньше игнорировалось. Для чего нужно перестроить "шкалу ценностей".

Добавил в свой отчет подраздел Психопатология Бота