Тема форума: «Бот на ГО»

Выложил затравочную статью на нескольких ресурсах:

https://vc.ru/u/100811-nick-fornit/347103-programmnaya-realizaciya-zhivyh-sushchestv

https://tjournal.ru/u/443024-nick-fornit/511382-programmnaya-realizaciya-zhivyh-sushchestv

https://dtf.ru/u/483375-nik-fornit/1031888-programmnaya-realizaciya-zhivyh-sushchestv

https://zen.yandex.ru/media/id/5adc50244bf1611738b120b8/programmnaia-realizaciia-jivyh-suscestv-61dff3c5bcb39a37ae204dd0

https://habr.com/ru/sandbox/165075/

Не для того, чтобы найти еще увлеченных участников (я в это не верю :), а просто посмотреть, что получится.

Буду признателен за комменты в этих публикациях. К антивандальным мерам готов :)

Вот что еще подумалось по поводу контекстной матрицы: ритмичное затухание контекстных рисунков пропорционально их весу в дополнении с контрастированием формирует остаточные динамические активности на матрице. Это как круги на воде от брошенного камня, а если бросить горсть камней,  и не разом, а друг за другом - получим сложный динамический рисунок интерференции возбуждений. Это вполне может быть простейшим вариантом (а может даже базовым принципом) "доосмысления" ситуации - ведь рисунок не хаотичен, а строго зависим от того что бросили, как бросили, с каким весом, в какой последовательности. Получается достаточно большая вариабельность динамики изменения эмоциональных контекстов, управляющей для ветвления мыслительных автоматизмов. В конце концов, если нет идей как генерить новые ветвления кроме как случайным ветвлением с последующей проверкой - почему бы не сделать вместо этого сложно-закономерную генерацию? Чем больше разных камней по разному накидать - тем более сложная итоговая интерференционная картинка получится. И это кстати довольно легко программируется.

Могу сказать только общее: если ты задумал какую-то модель взаимодействий, то ты точно сможешь ее реализовать и заставить работать. Весь вопрос в том, насколько это будет полезным в целом и в связи с другими уровнями адаптивных механизмов. А это проверяется на практике дальнейшего развития бота.

Начал было обеспечивать процесс обучения Бота, нашел немало полезных дополнений и изменений, и вот, встала более важная принципиальная задача, которая еще не была решена: формирование цепочек действий при активности данной ветки Дерева, т.е. достижение определенной цели не одним автоматизмов, а их последовательностью. Причем у каждого автоматизма цепочки есть своя решаемая подЦель.

Стоит понаблюдать любой поведение животных (вылизывание кошек своего тела, укладывание для сна, процесс еды и т.п.) как станет очевидным, что односложных автоматизмов почти и нет, все совершается их последовательностью в данных условиях общей цели.

В структуре автоматизмов уже было предусмотрено срабатывание следующего автоматизма.

При активации ветки с односложным автоматизмом, память прошлого может подсказать дополнить ответ еще чем-то - как эксперимент, с записью результата в виде дополненной цепочки - при позитивном результате. Или же общая цель потребует разного рода придумок для последующей проверки.

Бот может что-то сказать, ухмыльнуться (название действия), выдать следующую фразу, потом еще одну.

Длинные последовательности Оператора Пульта могут быть отзеркалены сразу в последовательность автоматизмов (имеющихся или новых).

Или такие последовательности могут вырастать на основе односложных ответов (реакция на основе предыдущей реакции).

И тут уже появляется необходимость в функции мозжечка потому, что сформированную цепочку автоматизмов нужно мочь корректировать по обстоятельствам при все той же активности Дерева понимания.

Например, чтобы научиться бросить нож в цель с попаданием точно лезвием, совершается цепочка последовательных автоматизмов, и нож втыкается с перекрутом (ручка оказывается внизу от горизонтали броска). Возникает сигнал осознанной корректировки: нужно немного недокрутить. В определенном месте цепочки, которая в последовательности броска посчитается ответственной за интенсивности вращения (например, с каким углом будет выпущен нож, что зависит от положения в захвате), будет задана коррктировка. Эту корректировка зависит от расстояния до мишени. Значит, одна и та же цепь автоматизмов при разном расстоянии получит разные корректировки при выполнении определенного звена.

Другой пример, ребенок учится делать шаг (цель достигнута) и не падать (цель не достигнута). Для этого, кроме самого моторного шага, он пробует разные действия по сохранению равновесию и удачное из них фиксирует как дополнительное действие при совершении шага.

Работа механизмов корректировки (координации) сводится к установлению достижения цели при удачном корректирующем действии и записи в память такого действия, совершаемого вместе с основным автоматизмом. Появляется еще один вид памяти с записью в файл – корректировки автоматизмов, каждая запись которого содержит IDавтоматизма и условий, в которых оно совершается (IDактивной ветки Дерева), а также перечень необходимых дополнительных действий. Это и есть рефлекс мозжечка.

Функция Мозжечка (как и природного cerebellum) - в отслеживании хода выполнения цепочек автоматизмов и достижения конечной цели.
Мозжечок работает за счет формирования РЕФЛЕКСОВ мозжечка и их выполнения в нужные моменты действий.
Цитата https://dochomehealth.ru/refleksy-mozzhechka-golovnogo-mozga.html: Рефлексы мозжечка производят корректировку заданной двигательной активности.
При этом учитываются все допущенные погрешности.
Коррекция происходит благодаря снижению или повышению скорости сокращения отдельных мышц.

Для этого могут корректироваться влияющие на выполнение структуры.
Мозжечок следит за тем, чтобы при достижении цели действия были закончены и корректирует другие действия (выполняя их) чтобы устранить помехи отслеживаемому действию.
И такая коррекция влияния формируется рефлекторно в ходе попыток - как компенсация для достижения текущего результата.

 Итак, неважно, отзеркалена ли цепочка или она дополнена экспериментально, она в ходе усилий по достижению цели дополняется корректирующими рефлексами с подбором их при неудачах в достижении целей. Это сильно меняет уже имеющиеся механизмы ожиданий событий у Бота.

Перед запуском следующего автоматизма нужно посмотреть, не появилось ли ключевое событие для рефлекса (значимые действия с Пульта могут прерывать цепочку).

Так возникают боевые автоматизмы.

У меня судя по всему обучение начнется уже на уровне базовых контекстов. Думая по поводу какие рисунки и тормозные связи задавать контекстам пришел к выводу, что надо просто запустить алгоритм обучения, и пусть прописывается что получится, с учетом тормозных рецептивных полей, затухания активностей, периода созревания. Тогда решится вопрос не только с тормозными связями, но и со значимостями контекстов. Это будет зависеть от напора и последовательности обучения. Причем, так как контекст определяет базовый тренд реагирования, то это потом уже никакими корректировками не исправить, потому как активация контекста - первичная и безусловно-рефлекторная. То есть если изначально у группы ботов примерно одинаковые активирующие связи например к контексту "любопытство", то в период обучения матрицы контекстов (формирования тормозных связей и уточнения весов активирующих) у каждого можно индивидуально сформировать итоговую активацию контекста: кто то будет чрезмерно любопытен, кто то сдержанно, а кто то буквально даже думать будет бояться об этом. Смотря как поощрять/наказывать их в этот период.

Правда тут получается частичный возврат к концепту симуляции нейронных связей. Но есть предположение, что таким образом можно решить проблему не только формирования базовых контекстов реагирования, но и ветвление мыслительных автоматизмов. То есть вместо придумывания алгоритмов просто накладывать их в матрицу, и пусть они там мельтешат, затухая и контрастируя.

Что дальше?

Думаю попадет в спам :)

Размышляя о том, что должен быть какой то простой принцип формирования рисунков эмоциональных контекстов, пришел в конечном итоге к матрице с определенной структурой связанных элементов. Смысл - равномерно "перемешать" элементы так, чтобы каждый тормозил 4 соседних и при этом кол-во элементов в матрице должно быть одинаково. Получилась такая схема из 5 параметров:

Изначально было 5 базовых контекстов реагирования (базовые потребности), которые при пульсации и через фразы + тон оператора увеличивали/уменьшали свои значения. Та, что ближе всего к своей зоне комфорта становилась текущей актуальной со своими рефлексами. Попеременно становясь актуальными и подключая свои группы рефлексов они создавали вариабельность реагирования на одинаковые раздражители.

Следующий логический шаг увеличения вариантов - построение второго слоя над базовыми контекстами, где создаются их различные сочетания с разными весами, где "вес" - текущие значения уровня базовых контекстов. То есть: 1-2-3-4-5 - базовые контексты. На втором слое: 1-2, 3-4, 5-2-3 и т. д. и каждый со своим весом, который определяет его текущую значимость.

По сути, это перенос на матрицу базовых контекстов, где каждый контекст представлен своей группой элементов, например: синие - энергобаланс, зеленые - общение и т. д. "Вес" - количество активных элементов группы. Тормозные связи прошиты изначально по ортогональной схеме 1х4. Смысл всего этого -  мой перфекционизм не позволяет просто взять и прописать связи и значимости вторичных контекстов, как это сделал Nan. Вместо эскиза должен быть строгий чертеж и простая ясная кинематическая схема. И хотя на самом деле это совершенно не принципиально, природа не рисует прямых линий, но мне так комфортнее.

Далее предполагается, что текущий итоговый контекстный рисунок будет опрелять ветвление в "дереве понимания". А он формируется в результате контрастирования активированных прежде рисунков базовых контекстов при их затухании. Это позволяет получаться не просто их сочетания, а комбинации в зависимости от последовательности наложения на матрицу базовых контекстов. То есть последовательная активация: 1-2-3 и 2-3-1 базовых контекстов дадут разный итоговый рисунок на момент активации последнего в цепочке.   

Вчера попробовал сделать на нейроконструкторе схему от ОДНОГО жизненного параметра выявление первого уровня Дерева: Плохо Норма, Хорошо и потом на втором уровне – сочетания базовых контекстов, уточняющих, чтобы как бы наглядно показывать саму суть контекстного реагирования. Нифига не смог... очень сложные навороты требуются для предварительной обработки сигналов жизненных параметров, их самоудержания, угасания Плохо и Хорошо в Норму. Вместо пояснения получалось, наоборот, запутывание.

Вот ты сейчас тоже показываешь картинки :) я не все понял, т.к. недостаточно ты прояснил детали.

Функция базового контекста – выделение определенного стиля поведения. Если активен контексты Стресс, Потребность в общении и любопытство, то хоть как их не переставляй местами в порядке активации, суть, вроде бы остается прежней.

Конечно, если разница во времени велика, то сначала начнет реализовываться мотивация и поведение по первому и это как-то повлияет на последствия активации остальных контекстов. Но это – на гораздо более высоком уровне, чем распознавание ситуации на уровне Дерева. У Дерева – главная функция – дать уникальное сочетание условий, к которым привязывается привычный автоматизм. От перестановки условий уникальность не меняется. Поэтому для рефлексов я не стал делать Дерева, просто проверял соответствие условия срабатывания рефлекса текущим условиям.

Так что в Дереве не вижу никакого смысла различат сочетание эмоций 1-2-3 и 2-1-3 и 3-2-1. Может я что-то не догоняю?

Если рассматривать процесс в динамике, то сложного тут нет. Цепочка всегда отрабатывается в порядке: плохо - хорошо - норма. Всегда между этими состояниями есть разница во времени. Стало быть, если сделать два рисунка из 2 пикселей для "Плохо" и "Хорошо" с общим пикселем, добавить ритмичное затухание и взаимное торможение, то при последовательном наложении "Хорошо" на "Плохо" через некоторый промежуток времени получится последовательное формирование рисунков: плохо - хорошо - норма, где норма образуется за счет перекрытия и соответственно суммирования весов от двух рисунков.

Здесь центральный пиксел при наложении на втором шаге получает дополнительный вес и гасит пиксел слева. На третьем он гасит пиксел справа. То есть "Плохо" и "Хорошо" это пара состояний, которая за счет интерференции и взаимного торможения формирует остаточное состояние "Норма". Скорость удержания состояний регулируется скоростью затухания и величиной торможения.

Правда, когда погаснет средний пиксел, то получится какое состояние? Видимо отсутствие активностей по умолчанию считается нормой.

Мне видится такой интерфейс у твоей схемы:

На пульте три прямоугольника. Когда горят два слева - это плохо, их можно красным выделять, когда 2 справа это хорошо (синий цвет), когда один средний - норма (зеленый). Прямоугольники связаны взаимным торможением и есть пульсирующее затухания до нуля. . Возникает состояние плохо - активируется 2 левых с фиксированным весом, когда хорошо 2 правых, но их вес уже накладывается и получается, что средний увеличивается в весе и сильнее тормозит левый, который первым и погаснет. Останется 2 правых, они окрасятся в синий - наступило хорошо. При дальнейшей пульсации останется средний, он сменит цвет на зеленый, его вес постепенно обнулится и он тоже выключится когда опустится ниже порога.

Как то так, введя затухания и торможение двух состояний с интреференцией можно получить цепочку плохо - хорошо - норма. Причём тут добавятся ещё нюансы:

1. при быстром переходе из плохо в хорошо левый может не погаснуть сразу и будет три активных пикселя.

2. Если ещё не погас средний и наступило плохо, он получит ещё больший вес. Это значит, что чем быстрее меняются состояния, тем жёстче контрастирование. И ситуация с 3 активными пикселами будет менее вероятна, а затухание более долгим и соответственно поддержка состояния норма. Может в итоге окажется, что центральный всегда активен, что снимает вопрос с состоянием когда все выключены.

3. Слишком частое переключение между плохо и хорошо приведёт к перегреву, когда центральный получит такой вес, что практически мгновенно будет гасить левый и правый. Получится отрешенное состояние.

Вообще тут стоит поэкспериментировать, может окажется, что многие сложные функции реагирования на самом деле решаются простой низкоуровневой схемой. И может быть некоторые особенности нашего поведения это результат схемотехники решения задачи. Эту мысль я уже высказывал по поводу "логики мышления". Эволюционный отбор не означает поиск наилучшего решения, это задача искусственного отбора. В природной реализации запросто мог закрепиться один из множества вариантов, +- равноценных как результат удачной/простой схемотехники и/или ограничений, вытекаюших из построения новых схем путем наслоения новых решений поверх старых. 

Я думаю, можно в какой то мере это реализовать и на более низком уровне, что логично: новое не могло возникнуть вдруг, должны быть промежуточные варианты. И матрица с перемешиванием базовых контекстов с затуханием вполне для этого годится.

Здесь просто базовые контексты сведены в матрицу с равномерно перемешиванием. Это по сути второй слой базовых контекстов, где устанавливаются тормозные связи между ними. По умолчанию безусловные рефлексы активируют контекстные рисунки, связанные с текущими уровнями базовых контекстов (100 штук по числу пикселей) при режиме тишины боле 10 сек. Но можно ведь и принудительно активировать их, через обратную связь от более высоких уровней. Я раньше думал это сделать регулируя зону комфорта или принудительно сдвигая уровни самих контекстов. Но так получается вмешательство в баланс гомеостаза, что явно не камильфо. А вот второй слой, где эти контексты перемешаны сам просится, чтобы его дополнительно чем то модулировали - иначе зачем бы его создавать.

Чтобы перемешать 5 параметров и получить квадратную матрицу нужно минимум 100 элементов. Для других кол-во параметров матрицы будут меньше:

Я пытаюсь твои вкладки "Контексты", "Значимость" свести в общую схему, чтобы не прописывать значения весов, хуже/лучше, тормозные связи - а получать это автоматически из компоновки. В итоге не нужно делать 15 базовых контекстов и подставлять их как условия активации дерева - эти контексты получаются в матрице в результате наложения, контрастирования 5 первичных базовых контекстов (у тебя это 6 жизненных параметров). Мешанина активных пикселов на эффекторной матрице (зеленые пикселы после контрастирования) и будет уникальным контекстным рисунком, "эмоциональным фоном", задающим активацию рефлекса.

Я уже говорил в начале темы про эту идею матрицы, на которую натолкнул старый советский мульт про Алису. И в принципе действительно, если раскрасить пикселы, то можно как в мульте по цветовым переливам определять эмоциональный контекст бота.

Это добавляет вариабельности реагирования. Если использовать вместо переключения рисунков контекстов их наложение с затуханием, то появляется дополнительная возможность генерации итогового рисунка в зависимости от последовательности наложения.

Тут видимо надо уточнить: в верхнюю матрицу забрасываются рисунки, в нижней они отражаются после контрастирования. Пикселы нижней матрицы это итоговая кодировка контекстов, которая будет отличаться если закинуть в верхнюю матрицу рисунки 1-2-3 или 2-1-3. Потому, что закидываться они будут не одновременно и соответственно при затухании и контрастировании они по разному будут гаситься.