А.В.Никитин

Эволюционный путь саморазвития искусственного интеллекта.

Когда-то очень давно, в детстве, начитавшись фантастических романов, я впервые задумался о том, что там, в этих технических сказках,  машины, роботы, помогающие первооткрывателям  дальних миров, оказывается, очень умные. Они думают, принимают решения, действуют,… и иногда именно их самостоятельность является решающей для благополучного эпилога.

А в окружающей меня действительности на это даже намека не было. То, что называется роботом, оказалось железкой с простейшими механизмами, моторчиками и электрическими схемами.   И совсем не походило на то, о чем я только что читал…, ну, может быть только внешне.   Наверное,  те, кто собирал этих железных кукол, читали то же самое. И им очень хотелось приблизить то будущее….

Может быть, они просто не знают то, что знают ученые. Эти знают всё, а уж, как сделать машину умной – наверняка…

И я полез в техническую литературу. Искать, как устроен Машинный Мозг. Должно же быть, если про это уже давно пишут. Если писатели что-то знают, то уж  ученые,… точно обязаны знать. 

Читал, читал… и понял – не знают. Даже они пока не знают. Вот с теорией разберутся, и  тогда, … очень скоро, начнут делать. Надо вот тут еще кое-что выяснить и вот тут, и всё. Надо только немного подождать.

Открывшиеся перспективы увлекли, и я тоже начал размышлять о возможности построения машинного мозга. Придумывать и рисовать, как он должен быть устроен. Но, … захлестнули другие дела и другие увлечения.

Уже поизучав немного электронику, я вернулся к этому снова, когда, прочитав очередную статью об искусственном интеллекте, посмотрел на очередные шедевры робототехники. Время прошло, а ничего не изменилось. Все те же железки с моторчиками.

 А где же Машинный Мозг? Почему машины не умнеют, всё же было так просто. И оставалось-то, чуть-чуть…

Наверное, только тогда я задумался, а что же такое, это самое «чуть-чуть»?   

Был даже придуман вариант соединения полупроводникового композитного материала с магнитным порошком. Полупроводник обеспечивает диодную связь, а микромагниты запоминают однажды созданное сильным протекающим током наведенное магнитное поле, повернув соответственно свое, и уже своим ориентированным полем, они создают сдвиги в движении электронов от кристалла к кристаллу. Пропустили ток через этот комок, и получили сложную сеть электронных переходов.   Чем не логическая структура для электронных мозгов? Замышлялось красиво, но проверить результат оказалось невозможно. Только вот понял я это лишь после проведения серии натурных экспериментов.

Примерно таких:  В качестве полупроводника можно использовать порошок олова, лучше в кубической форме, то, что называют «оловянной чумой», еще добавим порошок из растертого в пыль магнита от мебельной дверной защелки. Всё - в кучу, чуть подогреть,… готово.  Можно выбрасывать…

Это сейчас смешно вспоминать, а тогда…

Потом снова была учеба, армия, работа,…  но проблема ММ уже стойко держалась в памяти. Поразительно, что через много лет я вдруг стал находить в периодической научной литературе подтверждения пути своих почти детских опытов. Олово, в том числе и кубическое, наконец-то было с успехом опробовано в качестве полупроводника, пригодного для электроники.  Были созданы и микросхемы с использованием микромагнитов. С одной стороны приятно осознавать, что тогда я был на правильном пути, хотя и … не на том. А с другой стороны, странно, почему … через столько лет?

Вот только о Машинном Мозге к тому времени забыли, кажется, окончательно.  Никто уже всерьез не вспоминал об искусственном интеллекте. Он жил где-то своей непростой жизнью,  лишь, время от времени, напоминая о себе, больше популярными статьями, чем реальными успехами….    Да и я вспоминал о нем лишь иногда. Ничего умного в голову все равно не приходило, так, общие размышления…

Стремительно развивалась вычислительная техника.  Огромная ЭВМ, обитавшая где-то в  дебрях машинных залов Вычислительных Центров, изрядно измельчала, и превратилась в персональный компьютер, скромно умещающийся на столе.  Появились программы, умеющие делать, кажется всё…

А некогда полноводная кибернетика ушла куда-то в песок, оставив после себя одни воспоминания. Потом, правда, на этом месте появились новые ручейки, но  эти, не то что, за нас пахать и сеять, за себя-то поначалу с трудом  могли заступиться.  О былом величии теперь можно уже только мечтать…

Наконец-то снова вспомнили об Искусственном Интеллекте.   Выволокли его, изрядно одичавшего, на свет, помыли, почистили, пригладили….

Вот новейшее изобретение компьютерного программирования – нейротехнологии. А вот новейшие программы – самые умные. С элементами ИИ. А вот и роботы, которые умеют всё, ну почти всё,… ходить, танцевать, говорить…

Прекрасно.  Наконец-то роботы начинают приближаться к тем, в детских книжках. Не только по виду, но и по содержанию.  Сбываются мечты…но, что-то затянулось то «чуть-чуть», вот уже на полжизни…, да пока и не заканчивается. 

Что же это за «чуть-чуть» такое, и где же он - Машинный Мозг для Искусственного Интеллекта?

И опять…тишина. Молчит наука.  А мыслишки крутятся, спать не дают. Ворочаются в голове вопросы. Что и почему? 

Думки замучили.   Записал, что придумалось.  Целая книга [1] получилась.  А задачу так и не решил. Только вопросов еще больше стало.

Наверное, чтобы Машинный Мозг,  имеющий настоящий  Искусственный Интеллект, наконец, появился, он должен родиться и развиться сам. Самостоятельно. Конечно, ему надо помогать, но… самостоятельность – прежде всего.

…Кругом это  «Само…», саморазвитие, самостоятельно, … как же заставить это «Само…»  крутиться? Вот же оно, это самое «чуть-чуть»….

Столько лет крутить в голове эту проблему, понять … и успокоиться?  Ну, нет,… захотелось все-таки попробовать решить эту задачку про «Само…».

 Тогда получилось только вот так – наполовину.  Но, хоть сам  что-то стал понимать. Мысли, вон, в ряд выстроились. Направление поиска немного прояснилось.

  И еще понял, не одному мне это стало интересно. 

Наконец и ответы кое-какие стали появляться. Медленно, со скрипом. Оказалось, что самое трудное, это дойти до самого очевидного, того, что вот, прямо перед тобой. Всё вокруг излазил, в тонкостях и нюансах порылся, а тут, на виду, … и не увидел, самого главного. Парадокс…

Ну, да ладно, лучше поздно, чем никогда. Что-то  все же - нашлось…

Часть 1. Управляемая эволюция саморазвития.

За что боролись…

Почитал я тут на досуге несколько статей  по ИИ.  Примечательна статья А. Платова. [6].  Как мне кажется, он верно оценил тенденцию.

По сути, все наши успехи в области создания ИИ сводятся к возможности моделирования, причем, программного моделирования простейших систем. Реальное моделирование систем ИИ подменяется его упрощенной математической моделью. Потом и модель упрощается до простейшего варианта компьютерной программы. Но, все это выдается за модель ИИ. Не меньше…

И количество никак не переходит в качество. Программный ИИ, похоже, ходит по кругу.

Давайте вспомним, основные цели и задачи:

·     Создание  ИИ аналогичного по принципам деятельности человеческого мозга.

·     Создание ИИ, отличного от человеческих принципов организации – машинного разума.

·     Создание симбиоза человека и машины, как усилителя интеллекта человека.

Как мы видим, усилия сосредоточены на создании машинного ИИ с программируемой  организацией функционирования. Как считается, ИИ сосредоточен в системах самообучающихся и обучаемых программ аналитического прогнозирования. Это дальнейшее развитие экспертных программ на технической базе нейросетей.    

Не забыто и создание симбиоза. Тут даже больше успехов. Человек сам стремится в эту ловушку, летит как мотылек на свет открывающихся возможностей. И возможности эти, действительно, впечатляющие…

А вот с первым пунктом программы, чем дальше, тем хуже. Все, что было сделано в этой области, уже, кажется, морально устарело. Все, что выдается за продвижение к пониманию работы человеческого мозга, как логической машины, на деле оказывается очередной компьютерной имитацией, демонстрационной математической моделью решения какой-то, возможно, действительно насущной проблемы прикладной компьютерной науки. Естественно, что никакого особого собственного интеллекта в ней нет.

Весь комплекс ИИ разорван на несколько направлений. И чем больше успехи в конкретном  направлении, тем больше он отрывается от общей проблемы и становится самостоятельным, но, уже совершенно техническим направлением компьютерной техники.

Так состоялся отрыв «искусственной жизни». Там давно уже нет никакого ИИ. Это лишь направление  вероятностных исследований той или иной математической модели множественных процессов. Мы задаем параметры и условия применения вариаторов, запускаем программу, и ждем результата.

Натуралисты от ИИ предлагают все новые математические формулы алгоритма работы, например, «математического нейрона» на основе стандартного процессора, а в результате появляется очередная  «задачка – нерешайка».

Можно констатировать переход в техническую плоскость всех «нейро» - проектов. Нейросети, нейрокомпьютеры, что там еще…? Технически эти проекты определяются как системы распределенных вычислений.

Никто и не собирался моделировать реальную, достаточно запутанную систему биологического интеллекта. Это и хорошо, … и плохо. 

Хорошо, что остались в стороне биологические многогранные обратные связи, искажающие  логические решения. Модель изначально лишена этой запутанности наслоений эволюционного прошлого. Отброшены факторы сдвига, например, эмоции. Оставлен чистый алгоритм продвижения к результату.

Плохо, по той же самой причине. Модель лишена индивидуальности. Это просто модель.

Возможно, индивидуальность можно задать параметрами программы? Можно, в меру заложенных программой вариационных параметров. Только, при введении большого количества переменных математическая модель теряет привлекательность как  научная лаборатория для изучения вопроса моделирования и становится в большей степени игровой моделью.  Так и рождается большинство компьютерных игр.

Теория игр охватывает весь этот мир моделей с бесконечным вариационным разнообразием. Об интеллектуальности любой игровой программы споры, вроде бы уже закончились. Собственного интеллекта в ней, кажется, не обнаружено.

Мы давно ушли от идеи полномасштабного Машинного Разума, лояльного к человеку. Большинство, кажется, уже догадывается, что такой вариант пока невозможен. Все больше рассматриваются пессимистические прогнозы[7].

Но, если уж мечтать,…то зачем себе в чем-то отказывать?  И не отказываем.

Интересно, все события разворачиваются в полярных областях. Или мы имитируем миллионные клеточные колонии, или  разрабатываем концепции полномасштабного  и многопланового представления знаний человека. И то, и другое в глобальном применении и представлении. А на меньшее мы не согласны. Но, почему-то все  красивые интеллектуальные концепции вырождаются в очередные примитивы прикладных программ или порождают очередное чудо вычислительной техники.

И, конечно, время от времени рождается концепция очередного супермозга. Теперь это глобальный, захватывающий все ресурсы Интернета супергигант, с такими же задачами. И опять для его организации нет соответствующей платформы. Возможно, опять прошло время и все ранее сделанное устарело. Возможно. Но, далее этого, движения нет. Или почти нет.

Компьютер, обесценил прошлый труд. Сегодня компьютер мощнее, чем тогда, полвека назад предполагалось, в сотни раз. И требует все больше внимания. Он, как любимая машинка, должен быть все время рядом. И если что-то необходимо сделать интеллектуальное, то, конечно, на нем…

Все так и делается. Даже ИИ в компьютерном исполнении. Для него любимого.

Он сегодня определяет возможности развития той или иной идеи создания ИИ. В компьютерных моделях. Понятно, что модель строится исходя из возможностей предложенного логического пространства. Улучшаются характеристики этого пространства, расширяются возможности моделирования. И кажется, что именно тут есть существенное продвижение. Вот, только – куда?

Туда же, в сторону программного  ИИ.  При этом на интеллект даже самого низкого уровня в компьютере, кажется, опять не хватает места, памяти и скоростей …

В исследованиях  уровня ИИ в качестве образца всегда выступает человек. Только на него ориентированы все предлагаемые системы представления знаний. В принципе, это понятно и очевидно. Но, мы опять уходим в глобальные представления об интеллекте. Ничего кроме человека. А как же другие уровни ИИ?

Если ранее под этим понимались поведенческие реакции биологических объектов определенного уровня эволюционного развития, то сейчас это уже не оценивается. Под какой уровень можно подставить вычисления? Этой способностью изначально не обладает  ни  один  биологический объект. Даже человек. А машина с этого начинала. Несравнимость уровней очевидна.

Программный интеллект невозможно назвать искусственным. Это наш собственный интеллект в зеркале математической логики. Полученный таким путем интеллект компьютера выглядит эфемерным и, естественно, неопределимым ни по какой классификации.  Мы закладываем в программы свой интеллект, а потом восторгаемся его наличием. И ищем ему аналог для сравнения. При этом,  почему-то на стороне, а не в зеркале…

Можно только гадать, кто и на основе чего, а самое главное – как,  оценивает уровень интеллекта компьютерных программ. Объективность тут кажется весьма своеобразной.  Вычислитель с интеллектом таракана или крокодила, сравнение, прямо скажем, ну, …оригинальное. Потому он и странный какой-то, этот программный искусственный интеллект.

И, тем не менее, программы все сплошь и рядом – интеллектуальные. Только потому, что выбрасывают бесконечные транспаранты и выполняют простейшие действия по оценке частоты применяемости тех или иных наших же прошлых решений, а потом подставляют их нам же, как собственную способность к высокоинтеллектуальным решениям. Не знаю, возможно, для кого-то это и интеллект, но какой-то он  … никакой.

Под флагом ИИ  в программный продукт вложено формирование удобств пользования программой, так, как они понимаются разработчиками. Иногда эти вложения помогают, а чаще изводят до отвращения к такой интеллектуальности. Видимо, удобства работы с программой не всеми понимаются одинаково. Но понятно, зачем нужна такая подмена. За нее больше платят.

Путаница в определениях интеллекта привела к полной неразберихе. Любые интеллектуальные проявления в компьютерном программировании относят к ИИ, что совершенно не соответствует действительности. Пока, как мы видим, получаются лишь имитации ИИ.  И дело тут не только и ни сколько в принятии желаемого за действительное, но и сложностях реализации ИИ…

Мозг- имитатор реальности.

Что же такое – мозг?

Эх, кто бы знал…

С одной стороны, об этом уже столько написано, что кажется, что о мозге известно всё. С другой, его сложность настолько  затрудняет процесс понимания, что многие ученые, изучая мозг много лет,  потом признаются, что так и не знают о нем ничего.  Лукавят, конечно, но … не очень. При всей интенсивности натиска крепость пока так и осталась неприступной и не взятой. Не понимаем мы до конца, что такое мозг…

Вот, хотя бы только техническая сторона:

«Проведенный нами анализ существующих экспериментальных данных позволил сформулировать четыре фундаментальные проблемы, возникающих при кибернетической интерпретации нейробиологических данных. В сжатом виде их существо состоит в следующем.

Первая проблема – энергетическая.

Даже нижние оценки производительности мозга дают значение порядка миллиардов операций в секунду. Но потребление энергии мозгом не превышает нескольких ватт. Ситуация выглядит еще парадоксальнее, если учесть, что уровень сигналов в мозге – не микро, а милливольты, а также то, что при умственном напряжении не происходит существенного увеличения потребления энергии по сравнению с состоянием покоя.

Вторая проблема – быстродействие мозга.

Каким образом удается обеспечить быстродействие, соответствующее уровню современных суперкомпьютеров, на биоэлементах, имеющих латентность в единицы и десятки миллисекунд, и при передаче сигналов в биологической среде со скоростью несколько десятков метров в секунду?

Третья проблема – функциональные возможности мозга.

Биологический нейрон – элемент с очень ограниченными функциональными возможностями. А задачи, которые решает мозг, требуют выполнения сложных преобразований данных. Каким образом нейронные структуры проводят необходимые функциональные преобразования сигналов?

Четвертая проблема – математическая.

В чем суть преобразований данных, выполняемых на разных уровнях обработки информации. Возможно ли математическое описание операций, проводимых мозгом, и насколько оно универсально?

Замечу сразу, что в результате наших исследований выяснилось, что все четыре проблемы глубоко взаимосвязаны. Мы полагаем также, что нам удалось получить первые результаты, позволяющие продвинуться в решения этих проблем.»[34]

И это только одна сторона общего вопроса. А наступление идет по всем фронтам, и успехи есть, но вот результаты пока  …  ожидаются.

Кстати,  тут нашлось и подтверждение моим изысканиям. Взятое мною направление понимания этого вопроса  вполне вписывается в общий поток.  

«В качестве функциональных преобразователей используются поверхности с «заданными» свойствами. Передача (проецирование) сигналов «сквозь» такие поверхности приводит к функциональному преобразованию данных. Процесс фактически является физической реализацией хорошо известного математического определения понятия функции. Очевидно, при таком способе преобразования сигналов возможности преобразования данных будут определяться очень широким классом функций.

Описанный способ проведения вычислительных операций поз­воляет считать мозг «геометрическим процессором», который ис­пользует пространственные свойства среды для проведения детер­минированных преобразований сигналов. Естественно, что использование проецирующих связей и геометрических свойств объектов в плоскости имеет мало смысла. Поэтому считаем, что архитектура биологической вычислительной среды является принципиально трехмерной и принципиально топографической. Именно при реализации предложенного способа обработки сигналов одновременно находится подход к решению всех четырех сформулированных выше проблем.» [34]

Геометрический способ решения я и пытаюсь реализовать в счетной логике. И все время говорю о  картах мозга, целей, управления…

Для чего нужен мозг? И почему только эволюционный процесс сделал мозг таким, каким  мы его видим?

Мозг имеют только движущиеся живые организмы. Понятно, что только необходимость координации сложного направленного движения могла привести к созданию такого логического центра как мозг.   Только движение могло создать  это.

Мозг отражает все сложности понимания этого понятия – движение. Он нацелен на движение. Мозг имитатор движения. Он дал возможность многократного повторения сложного и опасного, но единственного возможного решения задачи выживания, не подвергая себя реальному риску.  Он предоставил организму возможность двигаться … не двигаясь. Он дал возможность выбирать способ спасения жизни в зависимости от изменения ситуации и опыта. Он запомнил прошлое и нацелен на будущее.

Вот та задача, которую решает мозг – имитация реальности. Для этого он и создан. И чем лучше он имитирует всевозможные вариации потребностей, возбуждений, и сигналов с регистраторов сред, тем лучше считается его работа.

Мозг - порождение копирования. Всего, что вокруг. Копирования реальности окружающего мира. Мозг так и устроен. Как аппарат копирования реальности.

Мозг и формируется как копия  реальности. На периферии строится имитатор реальности, но так, как он представляется средствами регистрации объекта. Как и что регистрируют его датчики, так и моделируются эти самые зоны регистрации. Это модель  внешней среды, построенная из каналов связи с реальностью. Внутренняя среда образует второй контур, внутри уже построенного. Со всеми точками соприкосновения. Далее идут зоны органов. Все эти модели сред образуют поле моделирования. Создается и центр управления этим процессом. В нем все зоны моделей имеют свои отделы. 

Все зоны и поля моделирования формируются вокруг центрального стержня, который пронизывает эту конструкцию и связывает всё в единую систему управления и моделирования. У биологических объектов высокого уровня этот стержень - спинной мозг. 

Об эволюционных наслоениях и сложности биологического построения головного мозга мы не говорим. Это дело специалистов. В данном случае я рассматриваю только технический аспект с точки зрения управления. Регистраторы, обработка сигнала, вывод на исполнительные механизмы.

Скопировать, сравнить, найти различие, выделить их и усилить,  довести до абсурда и низвергнуть до нуля, найти среднее и запомнить. А потом применить. В этом сущность мозга.  Его задача в обеспечении жизнеспособности организма в любой среде и любой ситуации. Адаптировать, приспособиться, выжить…

Он повторяет в себе весь процесс эволюции. Для него это основной инструмент поиска решения.

И чтобы создать что-то похожее на мозг, необходимо в первую очередь создать для этого условия и предложить  методы моделирования и имитации реальности подобные тому, что создала Природа.  Видимо только этот путь может привести к реальному результату.

Путь эволюционного развития. От простейших  вариантов к самостоятельному ИИ. Мне кажется, что в данном случае эволюцию надо рассматривать и как способ закрепления знаний.

Природа построила свои логические системы, и нас в том числе, на клеточных структурах. Клетка, каждая, это уже готовая и достаточно сложная логическая структура.  Но, ее деятельность в основном направлена на поддержание собственной работоспособности. Как часть общей логической системы, она выполняет очень ограниченные функции. И все же, ее работу простой не назовешь.  Клетка в этом смысле очень универсальный сборочный элемент.  Можно понять, почему ученые заменили ее программируемым  процессором. Они доходчиво объяснили сложность задачи применения электронной клетки.

100 млрд. таких клеток в одной системе, наверное, действительно сделают машину умной как человек.  Поживем – увидим…

Но, мне непонятно, с чего Природа начала строительство. Миллионы нервных клеток, это еще не логическая система, а только часть клеток в составе организма, бурно реагирующая на любое вмешательство в части ограничения свободы их действий.  Как из этой толпы сформировалась четкая и многоплановая логическая система?

Почему – эволюция?

Почему только эволюционный процесс может привести к цели – созданию машинного интеллекта. Почему бы не продолжать тот путь, по которому мы так упорно следуем уже не одно десятилетие? 

Может быть, когда-нибудь мы все-таки создадим что-то адекватно воспринимающее наш мир.  Способное действовать на хорошем интеллектуальном уровне. Самостоятельно, без посторонней помощи решать задачи и принимать решения. Действовать в трудных условиях, недоступных человеческому организму.

Но, с другой стороны, а что же до сих пор не создали? Время было, и возможности никто не отнимал….

Вместо этого форсированно двигались вперед автоматы, требующие все больше внимания и средств поддержания. Возможности этих автоматов растут вместе с развитием вычислительной техники, но не более. Видимо, есть тому весьма серьезные причины.

А, что? Возьмем, да и сделаем ИИ на базе самого современного компьютера. Не надо сразу разумного, просто среднего уровня. Где-то на уровне  земноводного…, попробуем его обучить простейшим  знаниям, и пусть помогает прогресс двигать.

Но, стоит нам создать модель интеллекта, что потребует и создания в логическом пространстве компьютера его мира со всеми атрибутами, внутреннего мира, как возникает проблема интеллекта- наблюдателя из того мира на наш, внешний по отношению к его миру.

«Внешний мир недоступен чувственному восприятию наблюдателей внутреннего мира – у них нет органов чувств, адекватных нашим. Дав наблюдателю органы чувств – оборудовав его видеокамерой, микрофоном, тактильными датчиками – мы получим новое препятствие: он сможет воспринимать информацию, но она будет совершенно бесполезна для модельного мира этого наблюдателя: он сможет увязывать наблюдаемые явления между собой, но никак не сможет ни использовать, ни убедиться в правильности найденных взаимосвязей. И наблюдатель будет видеть лишь тени на стене платоновской пещеры. Даже переселив наблюдателя в наш мир (например, в форме автономного робота), мы встретим очередное препятствие: у наблюдателя не будет понятий для явлений нашего мира. Чтобы получить их, наблюдатель должен “родиться заново”, заново начать приобретать знания о новом окружающем мире. По аналогичной причине нет смысла сообщать информацию о нашем мире жителям модельного мира, так как появилось бы непреодолимое препятствие в виде отсутствия соответствующих понятий и невозможности использовать эту информацию.» [20]

Главную для нас мысль из этой цитаты я выделил. Оказывается, создавая сразу ИИ высокого уровня ничего путного мы не сможем получить. Такому роботу  наш мир - «до лампочки».  У него какие-то свои  мыслишки по этому поводу есть, но нам он никогда о них не скажет. Не сумеет…

Да, он будет фиксировать цель, определять объекты, обходить препятствия или наоборот, уничтожать их, но для него это всегда будет только набор разрешенных действий в рамках выполняемой программы. Потому, что для него наш мир чужой по определению, непонятная и ненужная ему внешняя среда, в которой он вынужден действовать в соответствии с программой. С этой средой контакт невозможен, она за рамками его мира и его определяемого пространства. Скорее всего, он должен воспринимать наш мир так, как мы воспринимаем компьютерную игру. В окно со стороны заглядываем. Можем и порулить, но нам, в общем, совершенно непонятно, да и безразлично, что чувствует умирающий там очередной монстрик…, он там, а мы здесь. Игра же…

Выбор у нас, оказывается, небольшой. ИИ должен быть частью этого мира, принимать его законы, воспринимать  его разнообразие, принимать его,  как естественную для него среду обитания, и соответственно он должен быть приспособлен к условиям жизни в этих условиях.

Только в этом случае его реакция на окружающий мир будет адекватной,  вполне логичной и предсказуемой.  

В этих, прямо скажем, непростых ограничениях, у нас очень немного путей реальной реализации ИИ. Как мне кажется, их всего два.

По первому пути строительство ИИ уже идет несколько десятков лет. Это путь, предусматривающий  на начальном этапе  получение полного объема знаний об ИИ еще до начала его создания. И последующее создание ИИ в виде конкретной машины конечной сложности, сразу адаптированной к условиям ее последующего существования.  

Идя по этому пути, мы должны заранее учесть всё. Это путь Бога…, как мне кажется. В реальности, всё, конечно не так. Создаем то, что придумали. Потом дорабатываем, исправляем прошлые ошибки,  и  делаем новые …, учимся на ошибках и снова дорабатываем, или устав от этой машины садимся разрабатывать новую…,  создаем, дорабатываем,…  и так по кругу, как белка в колесе.

Результат вроде бы есть. Вот робот «Асимо» танцует, разговаривает, сопровождает…, скоро армии роботов-солдат появятся. Вроде, чуть-чуть осталось…

Это путь развития, которым идет человек. Каждая новая разработка лучше предыдущей. Эволюция человеческой мысли, воплощенной в конкретных разработки.

Второй путь не легче. Отличие только в способе развития.  Необходимо создать условия и инструменты для самостоятельного развития ИИ. Направлять и корректировать этот процесс,  выбирать направления и конечные точки под вполне конкретные задачи, условия и форму существования создающегося ИИ.   Это путь непрерывного накопления информации о нашем мире во всем его разнообразии. Законы этого мира должны влиять на  развитие. Здесь развитие предусматривает  адаптацию к этим законам, как комплексу объективных  необходимостей этого процесса.  Накопленный опыт должен передаваться от одной модели к другой в форме, понимаемой этим развивающимся ИИ.

Это эволюция ИИ  под контролем человека.  Управляемая эволюция. Человек здесь определяет только условия и цель развития. Немного подменяя Природу…

По этому пути человек сделал только первые шаги. Результаты пока не очень впечатляют. Но и время на их достижение не измеряется десятками лет…

И потому, путь управляемой эволюции ИИ не стоит отбрасывать за ненадобностью.  К тому же, у нас нет альтернативы. Путь развития ИИ по законам человека уже высветил трудности  и  тупики  этого пути, а вот дороги к цели так пока и не видно…

«Человеческое мышление, разум, интеллект - продукты биоло­гической и социальной эволюции. Несмотря на утверждение М. Минс­кого о возможности адекватной компьютерной эволюции, ее реализа­ция невозможна, так как такой эволюцией в конечном счете будет управлять человек.» [34]

Это мнение Х.Дрейфуса в изложении автора статьи В.Белова. Можно только согласиться. Конечно. Человек и должен управлять этой эволюцией.

Что же нам  еще остается?

Прорыв.

«…Трое американских исследователей — Джош Бонгард (Josh Bongard) из университета Вермонта (UVM), а также Виктор Зыков (Victor Zykov) и Ход Липсон (Hod Lipson) из университета Корнелла (Cornell University) — опубликовали в журнале Science статью, в которой описали четвероногого, похожего на морскую звезду робота, способного без посторонней помощи оправиться от "ранения" посредством моделирования самого себя.» [36]

Вот и настало время машинного интеллекта. Наконец-то задачу начали решать с этого конца. Не составлять огромную программу на все случаи жизни, а научили  машину моделировать себя и свои действия. Начиная с этого момента, компьютер стал выполнять и функцию мозга, независимо от своего внутреннего содержания.

Как-то очень буднично и просто ИИ заявил о себе. Машина начала изучать и представлять себя и свои движения в пространстве. На простейшем техническом уровне, но уже вполне определенном.

Но, это пока…

Теперь это только вопрос времени. Уже очень скоро она обоснуется на значительно более высоком уровне. Техническая база позволяет сделать это. И пусть это только первые шаги, но уже понятно, куда они ведут.

Мы начали создавать железного монстра. Настоящего.

Слугу или Господина?

В основе машинного ИИ оказались математическая логика и процессорные технологии вычислений.  И основы создаваемого человеком программного ИИ не совпадают с  основами человеческого интеллекта. 

Кажется, пора вспоминать о законах роботехники А. Азимова.

Можно, конечно, попробовать искусственно ограничить проблему морали ИИ. Вполне понятное стремление. Может быть, для этого стоит только собраться и решить, что:

«…по нашему глубокому убеждению следует отказаться от попыток спроецировать модель мира, созданную в компьютерном соз­нании, на искусственную эмоциональную сферу, что может привести к непредсказуемым последствиям. Искусственный интеллект не должен иметь собственной воли, собственных побудительных мотивов к дейс­твию и собственных моральных оценок. » [34]

Может быть…, только подобные вполне мотивированные предостережения звучали уже не раз, но результата  они, как правило, не давали. Мне кажется, что и в этом случае никто не воспримет всерьез этой опасности. Пока…

С другой стороны, это ограничение практически останавливает движение развития ИИ к заветному финишу – Машинному Разуму, аналогичному разуму человека, а возможно, и превосходящему его.    У стремления пропадает главная цель, тогда куда стремиться?

Запрет только подогревает желание. Запретный плод сладок.

 Да и нет у нас другого пути к адекватному нам ИИ, как через понимание именно этих  проблем.   Достижения цели всеми средствами.

Если что и можно ограничить, то … средства достижения цели. Этими самыми моральными принципами.  И, кажется, позиция А.Азимова в этом более действенна.

Что хотим?

Даже для организации простейшего счета компьютер должен иметь пороговый уровень сложности и архитектуры. Счетчики, шифраторы, дешифраторы, памяти разные, устройства ввода и вывода..., чтобы просто 1+1 сложить. Для  достижения даже такого уровня развития вычислительной машины все ее  составляющие должны присутствовать в том или ином виде. Проще нельзя, можно только сложнее…

Почему-то считается, что вот это - просто, а все остальные пути развития логических систем  обязательно будут сложнее, чем пройденный путь  до современного компьютера.

Если мы начинаем архитектурное решение  системы управления с задания трех основных зон:  имитатора внешней среды с поддержкой регистраторами этой среды - как устройства ввода информации, исполнительной системы реализующей решения - как устройства вывода, и логической системы - как системы обработки информации, то где тут усложнение?

Все эти системы могут быть вначале реализованы почти с нуля, с одной связи. Почему этот путь получения решения сложнее? Он просто другой, и возможно даже проще, чем имеющийся путь сегодняшних компьютерных решений. Его можно начинать с этой пороговой сложности и усложнять до бесконечности... природа это показала достойно. 

Вот, кстати и В.Г.Редько считает, что:

«…на мой взгляд, исследование проблемы эволюционного происхождения интеллекта – именно то направление в современной (или будущей) науке, где мы можем ожидать наибольшего прогресса в развитии научного миропонимания.» [38]

Может быть, прислушаемся к мнению специалиста?

Наверное, интересно было бы создать робота и выпустить его на просторы Мира для эволюционного развития своего интеллекта. Об этом масса фантастических книг написано. Что там эти железные монстры только не устраивали и не вытворяли…, да оно и понятно, сказки же…

А с другой стороны, если другого пути для развития ИИ нет, то когда-то выпускать их надо будет, или нет?  Лучше было бы выпустить уже развившийся интеллект, с четкой моралью и пониманием происходящего, совместимыми с нашими. Да где ж его взять такого?  Может быть, вырастить,… в инкубаторе, довести до ума, проверить и тогда уже думать, выпускать или  пусть еще поучится.

Кстати, а почему бы и нет? Что этому мешает?

Природная эволюция имеет в наличии две главных составляющих - бесконечность и случайность. Для нее любой вариант - правильный. Если он продолжает этот процесс. И даже не важно, в какую сторону..., цель эволюции – изменение.   Развитие – только одно из направлений движения. Это для нас развитие – главная цель.

И потому главным фактором  эволюционного изменения стала элементарная ошибка, случайная, которая приводит к изменению логической системы копии. Т.е. не любая, а только ошибка копирования логической системы. И второй вид - ошибка, возникшая при развитии системы до ее репродукции, накопленная ошибка - жизненный опыт, отраженный в копируемых элементах. Она тоже перейдет к копии.  В природе это редко, но бывает. И накапливается...

Изменение  должно быть запомнено, и отражено в информационной составляющей копии. Это и есть эволюции. А процесс эволюция имеет свою цель - обеспечить запас прочности своего существования. Природа решает этот вопрос количеством. Чем больше логических систем участвует в процессе, и чем выше уровень этих   систем, тем надежнее продолжение. Для нас этот путь, прямо скажем, немного сложноват…,  нужен другой эквивалент запаса прочности.  

У нас нет в запасе вечности, которая есть у Природы. У нас нет в запасе бесконечности исходного материала и копирования копий с внесением незначительных  и случайных изменений для воссоздания реального процесса эволюции, подобного природному.  Нам нет необходимости это делать.

У нас уже есть собственный опыт эволюции и понятна задача. 

Нет смысла запускать процесс с тем же хаосом, что и в природе, так никаких ресурсов не хватит. Но, запускать  надо, видимо,  с самых простых схем и программ, которые потом станут стандартным набором для более сложных. Только так можно провести непрерывную линию от автомата к интеллекту.  Хотя, реальный Интеллект - дело трудное. И думаю, пока он Человеку не по зубам. Не доросли еще...

Мы решали глобальные задачи, не решив, как мне кажется, главную, не дали этому процессу инструмент для самостоятельного решения задачи.

 Самостоятельно. Вот этого, последнего звена нет во всех наших разработках Искусственной жизни, ИИ, и т.д.  Начиная 100 лет назад проект «Искусственный Мозг», человек считал себя немного Богом, на этом, кажется, и споткнулся...

И сегодня мы снова пытаемся, как Создатель, сделать умную программу искусственного интеллекта, видимо забыв, что сами очень далеки от истинной Разумности.  Потому я и не ставил себе задачу достижения даже Интеллекта высокого уровня...

Конечной целью эволюционного процесса может стать автоматическая система управления с самостоятельным принятием  решения, даже не совсем высокого класса. 

В данном случае  мы определяем конечную цель. И нас интересует только та часть, которую можно сформировать под определенную целевую установку.

Нам надо создать оптимальную схему логического управления для конкретной автоматической исполнительной системы. Только для этой. А потом, может быть, и для более сложной.  Но, чтобы эту задачу выполнить, надо пройти весь предыдущий путь эволюционного развития до этой конкретной точки развития, получить необходимый опыт достижения целей, разнообразие задач и их решений, и уже с полученным багажом браться за поставленную задачу нового уровня сложности. Или не прекращать процесс, и только время от времени снимать копии с  получившегося в это время оригинала на нужных точках развития. Видимо, только время покажет, по какому пути надо двигаться.

Вот тогда можно создать и машинный мозг, например, самолета, или автоматического зонда, что, кстати, вполне реально при этом подходе. Для того и решаем эту задачу..., ведь уже не важно, есть такой прототип в Природе или - нет. Похоже, что мы отрабатываем принципы для другого пути прогресса. Это плохо?

Управляемая эволюция, в этом смысле, это способ изменения логического пространства и техническими, и программными средствами. Но больше - техническими. Программы - дело наживное...

Сложность системы возрастает с ростом количества разнообразных регистраторов различных параметров внешней и внутренней среды, но картина окружающего мира в отражении регистраторов всегда субъективная. Не могут регистраторы, какие бы они ни были совершенные, отразить все объективное многообразие реальной среды.

 Любое отражение реальности регистраторами, это лишь имитация реальности.

Вот из этого, как мне кажется, и надо исходить при воспроизведении эволюционного процесса. Видимо, мы должны  определить линию развития системы управления через определенные контрольные точки различных уровней сложности. Все остальные переменные величины мы должны смоделировать и ввести в точки регистраторов этой системы, как сигналы реальных систем и сред. И  предусмотреть количественный и качественный рост регистраторов. Например, сначала светочувствительные рецепторы, потом аналог глаза насекомого, потом аналог глаза млекопитающего..., как  различные уровни регистрации.

Потому и нужен имитатор, позволяющий на одном образце постепенно проходить путь развития логической системы. И программа, задающая единый способ движения по этой эволюционной лесенке. 

Вовремя вводить коррекцию, немного изменять программу, направляя процесс в сторону необходимого развития.  Если это не эволюция, то, что это?

Куда  ведет регресс?

Куда и как  может пойти развитие от начальных параметров? Возможная эволюционная составляющая отражается на оценках всех заданных параметров. Это динамическая составляющая. Она задает не абсолютные критерии, а относительные.

Вот тут выясняются интересные особенности. Как развивать математические способности сверх уже определенных? Машина сама может их развивать? В какую сторону?

Самый простой ответ: Может. В сторону упрощения.

К чему это может привести? 

Регресс в смысле противоположности прогрессу всегда ассоциируется с вырождением, падением уровня того же интеллекта, и воспринимается как нечто недопустимое. Развитие может быть только прогрессирующим…

А так ли это?

Если регресс воспринимать как упрощение, то это не так уж плохо для логической системы. Есть в этом положительные стороны. Деградация математического аппарата до простейших операций, до необходимого примитива, без которого уже невозможно обойтись ведет к смещению уровня оценки в сторону противоположную математике. К отказу от вычислительных методов получения результата.

В каком-то понимании это применение принципа «бритвы Окамы». Если можно проще, то зачем стараться…,  отсекать лишнее без ухудшения  результата. Правда, будет ли ухудшение или нет, еще не известно, но и зря напрягаться не хочется. Авось, да получится… 

Эх, лень – матушка, раньше нас родилась…

Может и так, хотя есть и другие варианты.

Регрессивное развитие - вторая составляющая общего развития, противоположность прогрессивного. И она вносит свою весомую лепту.

Стремление к упрощению определяемой ситуации привело и большим открытиям в этом направлении. Первое – обобщение. Если дерево одно, это дерево, вот это конкретное, а если деревьев вдруг стало много и нет смысла определять их все, то это уже – лес.  Ну, конечно, не стоит обращать большое внимание на частности, а то … за деревьями леса не видно.

Обобщение, это логический прием, обратный детализации. Обобщением мы укрупняем единицы оценки и стараемся привести их из состояния «много» к единичному состоянию. Детализацией мы решаем обратную задачу.

Стремление к упрощению привело к регрессивным методам решения задач. Например, повтором. Если в прошлый раз получилось, то почему в этот раз не получится, надо просто повторить прошлый путь. И не надо ничего решать. А вот если не получится, тогда и будем напрягаться,… искать новое решение.

Желание обойтись простейшим анализом, имея в запасе проверенный вариант решения, перевел само решение задачи в другую плоскость. Теперь мы далеко не всегда ищем конкретное решение для конкретной задачи. Основным стал путь поиска стандартных решений для любой нестандартной задачи. Мы даже готовы изменить задачу, подгоняя ее под стандартное решение. Переставить всё с ног на голову, лишь бы прийти к хорошо известному нам варианту решения. Нам так легче находить решение. Не уникальное, а набор стандартных ситуаций. Это оказывается самым простым.

А вот манипулировать набором этих стандартных решений,  это мы умеем. Комбинировать, собирать решение из кусочков, тут отрезать, тут добавить…, вот он способ решения. Видно комбинаторику придумал регресс, и все стандарты заодно. Его задача – облегчать жизнь всеми доступными способами.

Копирование, как способ повтора оригинала, тоже заслуга регресса. Повторить всегда проще, чем создавать заново.   Особенно, если копирование позволяет не делать лишних ошибок. Придется придумать такой способ, который может исключить ошибки копирования вообще, или сведет их к  минимуму, близкому к нулю. Вот где рождается сообразительность, в желании достичь максимума результата при минимуме усилий.  

Развитием этого правила стало прогнозирование. Думать наперед. Улавливать опасности.

Осмысливать и предугадывать возможные осложнения на пути.

Приходится, если не хочешь получать лишние трудности, а потом их мужественно преодолевать. Лучше уж заранее подсуетиться…

Это прогресс трудностей не боится. У него перспектива всегда радужная. Прогресс планирует свои шаги, а регресс -  прогнозирует. Разница ощутимая, надо сказать.   

Кстати, все блага нашей цивилизации от регресса. Прогресс открывает, а регресс приспосабливает.   Все в том же стремлении – облегчить жизнь. Приспособляемость к условиям, адаптация к ним, а также  мимикрия, как стремление не выделяться, все от него…

Так что, не так уж плох этот регресс, если присмотреться. Прогресс и регресс – две стороны одной медали, развития. И потому важен баланс между ними. Развитие в одну сторону, чаще всего приводит к плачевному результату и потере ориентиров.

Вот только баланс … у каждого свой. В меру сил и возможностей. 

Вернемся к математике. Регрессивные методы развития математики часто балансируют на грани абсурда. Математика из средства развития превращается в помеху.

Решение логической задачи при минимальных математических знаниях проще находить регрессивными методами. Не вычислять вероятность благоприятного исхода, а вспомнить, что было в прошлый раз, и что из этого получилось, сделать поправку на изменения обстоятельств сегодняшней ситуации и принять решение. Правильное оно или нет, неизвестно, но и математически вероятностный путь тоже не дает никаких гарантий, так зачем эти сложные расчеты, если все равно надо только собраться с духом и … прыгнуть. В безвозвратность результата. Что будет, то и будет…

 Конечно, даже в этом, казалось бы, чисто эмоциональном решении математика использовалась, но она осталась где-то там, за гранью определимого. Мы вроде бы учитывали только прошлый опыт. Ничего не считали и не рассматривали никакие числовые комбинации в качестве аргументов. И все же…

Мы, сами не подозревая того, в полной мере пользовались теорией множеств, комбинаторикой, вариационными вычислениями, математической логикой, но при этом учитывали такие факторы, которые ни одна математика не может учесть, да и не захочет, ввиду их полной несостоятельности и абсурдности.  Да какая разница, хмурилось небо в прошлый раз, как теперь, с каким настроением и с какой ноги вы сегодня встали, поздоровались ли с соседом, … ну что это за аргументы в решении логической задачи?

А мы учитываем, непонятно почему, но учитываем.

Мы прогнозируем результат. И тут важно всё.

Мы старательно собираем аргументы, которые нам кажутся весомыми. Фактик к фактику, зацепку к зацепочке, всё в корзиночку. И не важно, укладывается аргумент в логические или какие-то другие рамки здравого смысла, мы всё равно его учтем в нашем анализе.   Пусть эти аргументы абсурдны и совершенно непонятны даже нам самим, но они помогают предусмотреть то, что никакая математика не учтет.  Никакая, кроме нашей собственной. Регрессивной и почти  забытой.

Эта учитывает…

У каждого своя математика. Но при всей уникальности каждой в отдельности, при сравнении этих уникальностей можно обнаружить, что в них всё же есть и нечто общее.

Эта математика нацелена даже не на результат, а на то, что после результата. Она всегда решает одну и ту же задачу – что будет дальше…, потом, когда это всё уже кончится.

Модель мира и мир моделей.

Моделирование, особенно компьютерное, и уж тем более, программное моделирование, это сегодня и интересно, и модно.  Кто только не занимается моделированием и что только не моделируют. И конечно, искусственный интеллект. Или искусственная жизнь. Это вызывает уважение.

С другой стороны, моделирование ИИ, как процесс, вовлекший в свою орбиту массу специалистов, стал настолько многоплановым и разнообразным по тематике и способам реализации, что уже давно потерял всякую систему. Остались только основные направления. В основном это групповое моделирование поведения колоний ИИ типа «Искусственная жизнь» и моделирование  поведенческих моделей индивидуального ИИ «высокого» уровня». И то, и другое, естественно,  программные… 

Среди этого разнообразия есть и эволюционное моделирование, и моделирование эволюции. Это не игра слов, эволюционное моделирование относится к обучаемому типу ИИ, а моделирование эволюции, как раз направлено на развитие ИИ по лестнице эволюции, т.е. по пути увеличения сложности и, соответственно,  росту уровня ИИ.

Есть в моделировании ИИ и путь управляемой эволюции.

«Довольно радикально мыслящим исследователем, разделяющим идею о необходимости построения автономных систем, является директор лаборатории искусственного интеллекта МТИ Родни Брукс (Rodney Brooks).

Брукс заявлял, что:

• Интеллектуальное поведение может быть достигнуто и без планирования в традиционном смысле этого слова.
• В центральном представлении информации нет необходимости.
• Понятие моделирования мира не практично и не является необходимым. Лучшей моделью мира является сам мир.
• Биология и эволюция являются более удачными моделями в создании ИИ. Лобовой подход к построению интеллекта человеческого уровня, очевидно, сталкивается с непреодолимыми трудностями и не является единственно верным. Эволюция создала множество менее интеллектуальных прототипов, прежде чем последовательно, инкрементно создала человеческий интеллект.
• Мы должны строить законченные системы, действующие в реальном мире, а не обманывать себя, избегая трудных проблем. Заметьте, мы не должны создавать роботов для упрощенного мира, последовательно наращивая его сложность. Вместо этого мы должны создавать простых роботов для таких сложных миров, какие только сможем представить, последовательно наращивая сложность самих роботов.» [36]

Основные постулаты этого направления  четко определены. Вот только реализация их пошла, как мне показалось вначале, несколько по другому сценарию. Хотя, если следовать порядку, предложенному Р.Бруксом, то, как планировалось, так и получилось.  Распределенное конкурентное управление, отсутствие единого центра, рост сложности от модели к модели…

Пока это эволюция в разработке автоматов с зачатками ИИ. И понятно, почему.

Чтобы уйти от давно найденных  ограничений модельного мира.

Есть в этом жестокая реальность.

При всем разнообразии различных проектов  программного разнообразия не наблюдается. Причина не в сложностях программирования, это не главное. Видимо, дело в формализации задачи и способах ее реализации.   И еще в трудностях определения конечных целей. Запредельную цель вводить нельзя, не позволяет способ её определения, а формализация точки конечной цели в исходных условиях вводит ограничение способов ее достижения. Но, в большинстве случаев до этих тонкостей никто и не доходит. Программа должна быть предсказуема, а потому и нет смысла специально вводить тупики  непредсказуемости конечного результата. Проще ограничить возможности программы, одновременно сделав ее одноцелевой. От сих до сих… и всё. Вот задача, вот программа. Для другой задачи будет и другая программа. 

Но, даже эти вполне четкие условия не позволяют до конца реализовать задуманную задачу моделирования. Об одном ограничении, невозможности познания нашего мира из искусственно созданного компьютерного мира объектом программного ИИ, уже упоминалось.  Для развития у программного объекта даже зачатков ИИ надо создать весьма сложный искусственный мир для этого объекта, создать условия и необходимое разнообразие. Конечно, это пока не достижимо. Если конечно, не появится приемлемый способ автоматического динамического изменения  этого внутрикомпьютерного мира, превышающего скорость реакции объекта на эти изменения.   Но, тогда мир и объект этого мира в той виртуальной реальности поменяются местами. Главным объектом программирования становится мир, а не существующий в нем ИИ…, что никак не устраивает никого. Виртуальный мир, в этом случае, заберет на себя все ресурсы любого самого современного и скоростного компьютера, ничего не оставив объекту ИИ. Так стоит ли огород городить…?

И не городят. Ограничивают сразу и всё. Объекту ИИ столько, миру, в котором он живет – столько.  А теперь развивайся, сколько хочешь.  Никто не мешает…

Но и не дает. Потому и получаются лишь имитации.     

Но, даже очень ограниченный моделируемый программный ИИ может столкнуться с проблемами познания своего  модельного мира. Вот они:

1) Познание окружающей среды, ее законов и взаимосвязей;
2) Познание своей собственной структуры;
3) Познание основных идей, заложенных в основу модельного мира.

«Если с первой подзадачей – анализом окружающей среды и ее законов – в той или иной мере справляются даже сравнительно просто устроенные модели … то в возможности решения остальных задач можно сильно усомниться.

Задача анализа своей собственной структуры близка, … к задаче построения искусственного интеллекта, адекватного нашему. Люди, как известно, на данный момент не смогли решить эту задачу, и трудно требовать ее решения от существ модельного мира.  [ 20 ]

Но, заключает автор:

«Тем не менее, непреодолимых препятствий для самопознания у систем рассматриваемого класса, по-видимому, нет.» [20  ]

Препятствий нет, только все задачи, как оказалось, практически неразрешимы, а в остальном…, теоретически, все прекрасно.

Интересно, как перекликаются вопросы моделирования виртуального мира и философия нашего миропонимания. Моделируя Матрицу, мы определяем и ограничения собственных познаний:

«Может ли обитатель модельного мира до конца познать законы, царящие в его мире? Здесь следует отметить два момента, в зависимости от того, что мы понимаем под процессом познания: построение непротиворечивой модели наблюдаемого мира и построение полной модели, позволяющей выявить все закономерности. На первый вопрос однозначный ответ дает теорема Колмогорова о полноте: да. Какова бы ни была наблюдаемая функция многих переменных, если она является гладкой (а все природные функции гладки, то есть обладают конечной мощностью), то ее можно представить в заранее заданном базисе гладких функций одной переменной. … В данном случае это означает: каким бы ни было наблюдаемое явление, оно всегда допускает непротиворечивое описание (но не всегда существует метод получения такого описания).

Конечно же, невозможно построить описание всех наблюдаемых функций – поскольку информативность модельного мира заведомо превышает информативность его обитателей (уже потому, что они сами являются частью модельного мира). Тем не менее, непротиворечивость не всегда означает истинность. Существует ряд задач, которые обитатель модельного мира не может решить в принципе. Перечислим некоторые из них.

1) В какой момент возник модельный мир? Если мы не снабдили модельный мир соответствующим календарем, а точка старта корректна с точки зрения причинно-следственных отношений (то есть допускает достаточно глубокий ретроанализ), то внутренний наблюдатель ни за что не отличит такую точку от бесконечного множества других. Возможный момент старта убегает далеко в прошлое, к “большому взрыву” – то есть к моменту первого сбоя причинно-следственных отношений, чем немало удивляет и заставляет призадуматься обитателей модельного мира.

 2) Где границы модельного мира? Если мы особенно не акцентируем внимание на работу модели вблизи ее “пространственных” границ, то будет логичным сделать безграничную модель. (Это гораздо проще, нежели обрабатывать граничные ситуации). Из методов, получивших широкое применение в инженерной практике, отметим следующие:
- Сворачивание пространства в тор. Объекты, перешедшие через верхнюю границу, появляются из-за нижней, и так далее.
- Проецирующий метод. Объект, попавший за границу, возвращается на границу.
- Метод штрафных функций. Чем ближе объект к границе, тем сложнее ему продвигаться вперед. Штрафная функция на границе асимптотически стремиться к бесконечности.
Все три метода дают для внутреннего наблюдателя полное ощущение безграничной вселенной в ограниченном объеме оперативной памяти, причем последний метод не позволяет в принципе обнаружить эту конечность.
3) Из чего состоит модельный мир? Казалось бы, копая в глубину, внутренний наблюдатель довольно скоро откроет для себя зернистую основу своего мира – коды команд, память, процессор и прочие внутренности. Но не тут-то было. Для устранения зернистости объекты модельного мира можно коварно сделать из фрактальных структур. Обнаружится забавная вещь: чем ближе внутренний наблюдатель изучает объекты своего мира, тем более сложной оказывается их структура. И так до бесконечности. Как будто в каждой новой матрешке скрыто еще по две. (Примечательно, что фрактальные структуры допускают весьма компактное описание. Вот, например, лист папоротника Мандельборта: Z(t+1) = Zt*Zt+C).

Таким образом, обитатели модельного мира имеют принципиальную возможность полного познания своего мира, и вместе с тем, найденные ими закономерности никогда не будут полными. Модельный мир снова поворачивается к нам обеими сторонами медали одновременно.» [20 ]

Вот. Оказывается, мы давно знаем, как создать безграничный мир в ограниченном пространстве. Очень простыми средствами.  Как тут не задуматься о реальности Матрицы…, хотя, впрочем, и там проблема ИИ осталась нерешенной. Люди –то живые, хоть и в коконах.

Как философская модель – Матрица, далеко не первое изобретение такого рода. Первым, наверное, был потусторонний, включая и загробный, мир, во всех его вариациях. Там человек вечен, сюда он только приходит и … уходит.  Потом информационный космос…, ну и т.д.

А вот ограничения познания, это вполне осязаемая вещь. Именно в этом направлении ведутся научные и не очень, но весьма жаркие споры. Надо ли двигаться вперед, если мир непознаваем в принципе. Таким он создан его Создателем…, а если не Создателем, то … где границы познаваемого? Что-то, чем дальше вкапываемся, тем больше сложностей…

Это Вам ничего не напоминает…? Может быть, Природа пользовалась теми же средствами…. но, это так, к слову…

Таким образом, на этом этапе развития компьютерной техники о полномасштабном программном ИИ, стремящимся стать Разумом,  можно пока только мечтать. Слабовата еще техническая база. Сначала нужно целый Мир создать, и уж потом  зачатки Разума пестовать… в программном объекте ИИ.

Красиво, но … недостижимо. Это стало понятно  так давно, что уже стало забываться. Я могу ошибиться, но кажется, еще в 1978 году, от создания ИИ высокого уровня ученые вообще отказались, даже в принципе.

Так может, и не надо создавать виртуальный мир? Если в результате мы имеем такие неразрешимые проблемы.

Есть же реальный, во всем своем многообразии. И объект ИИ должен быть реальным.  Железным. На этом  и держится стратегия  развития ИИ, реализуемая Р.Бруксом и другими исследователями этого направления.

Может и не надо,… но, хотим мы этого или нет, а  придется же имитировать и  наш реальный мир. Как один из вариантов модельного мира.  И в какой-то момент нам придется вспомнить об этих вопросах. И лучше заранее найти варианты  решений, а не сталкиваться  с ними в самый неудобный или сложный момент, не зная, что предложить модели ИИ в качестве решения… 

 Условия управляемой эволюции.

Оказывается, вопрос не том, что создавать и с каким уровнем интеллекта, а … как создавать. Определяющими стали условия создания ИИ. Реальные условия реального мира, необходимость и непрерывность развития, факторы, влияющие на направление этого развития… 

Задача есть, попробуем разобраться, хотя бы в принципиальной возможности такого решения.

Что нам для этого необходимо? Надо создать условия для эволюции машинного аналога мозга.

Формализуем задачу.

·     Машинный мозг (ММ) – локальный и замкнутый центр управления объекта. От реальности он отделен объектом своего управления.

·     Машинный мозг (ММ) располагается в реальном объекте, мир  он может воспринимать только через свои регистраторы, находящиеся на объекте управления. 

·     Регистраторы регистрируют реальность и ее изменения в меру своих возможностей.

·     Полнота восприятия реальности зависит от технических возможностей регистраторов.

·     Для ММ сигналы регистраторов и есть – реальность.

Таким образом, реальность для ММ сосредоточена в регистраторах.  На основе такой регистрируемой реальности ММ создает свое представление о ней. И решает задачи в соответствии с этим представлением.

Что нам мешает создать такую реальность для ММ в рамках технических возможностей регистраторов?  Вполне решаемая задача для современной техники. Имитатор реальности для ММ. И даже не очень важно, будет управляемый этим ММ объект реальным, или тоже – виртуальным. Реальным должен быть ММ, это главное.

ММ  - сам по себе.   Реальность, соответственно – тоже. Связь только через регистраторы объекта управления. 

В чем же тогда отличие этой имитации реальности от модельного мира и программного ИИ в компьютерном исполнении?

В деталях. В этой имитации нет наблюдателя, программного ИИ. Есть реальный ММ, живущий в этой виртуальной реальности. Рост его интеллекта не зависит от возможностей компьютера, воспроизводящего реальность. И виртуальная реальность, это воспроизведение нашего мира, а не какого-то придуманного. Его законы вполне конкретны и реальны в любом воспроизведении. И физические, и философские.

Задача имитатора вполне конкретная – создать имитацию  нашего мира на регистраторах  реального ИИ, расположенном в машинном мозге. Только в этом случае переход ММ из имитации в реальность не будет восприниматься как очередная игра  с новыми правилами. Переход вообще не должен быть определен ММ. Реальность была, есть и будет. Та, в которой  он существует. Другой – нет. Только тут он живет и… умирает, вполне реально и окончательно.

Чтобы возродиться вновь, но уже… другим. Эволюция требует…

Главное - динамика…

Что же мы рассматриваем?

Мы рассматриваем входную информацию и ее распределение на регистраторах.

Это первая задача.

Мы рассматриваем движение логической информации в пространстве, и ее влияние на действия и решения задач выбора. Это вторая задача.

Мы рассматриваем взаимосвязь входной информации и логических решений, как результат оценки входной информации с позиций опыта системы.

Это третья задача.

Можно определить некоторые общие принципы работы с получаемой информацией:

·      Единство представления любой получаемой информации.

·      Единство способов обработки информации.

·      Частичное и полное копирование, как способ создания разнообразия.

·      Постоянство потока поступления информации.

·      Представимость получаемой информации.

То, что написано, не мое озарение. Это давно известно. Так давно, что уже начало забываться.

Из поставленных задач вытекает примерная схема  системы управления информацией живого организма. Она на рис.1.

Рис.1. Система управления  информацией живого организма.

Входная информация, сразу после первичной обработки поступает в блок сравнения и блок анализа. Входная информация сразу становится образом и сравнивается с  образом, построенным блоком анализа. Зачем такие сложности?

Входная информация всегда неполная. Но, она отражает Реальность. Реальность вплетается в модель. Уже на входе. Создается динамическая модель реальности в интерпретации логической системы. Для нее это реальность – «как есть».

Точно такая же модель создается и с другой стороны блока сравнения. Но, даже чисто технически, она не может сразу и полностью отражать динамику  изменения Реальности. И этот образ всегда отстает от быстрой модели, создаваемой блоком первичной обработки. Это отставание и  определяет блок сравнения. Для него это состояние,  реальность – «как было». Эталон. Но, мы же помним, что и то, и другое – модели. Почти одинаковые. Причем, медленный  эталон служил основой для быстрой копии реальности, построенным блоком первичной обработки. И эта же модель – эталон для последующего сравнения. Зачем?

А, давайте, сравним, и узнаем. Уберем моделирующие достройки первичной информации. И ушло  90% модели. То, что осталось, и есть динамика изменения Реальности. Это, относительно малый объем информации, но он - главный. Это зафиксированные отличия состояния «как есть» от состояния «как было». Осталось то, что изменилось в точке внимания  и самые большие изменения в более широкой зоне внимания, которые не определить было невозможно.

Вот теперь появился повод и материал для анализа. И не важно, что мы зафиксировали только самые большие отклонения. Важно, что - зафиксировали.

Интересно, как природа подошла к такой сложной схеме? Конечно, у клетки ничего такого нет, там и задачи другие. Видимо такую схему сложили появившиеся регистраторы света, звука, запаха… Клеточный организм с электрической системой управления потребовал и новой схемы управления. Наверное…

Попробуем вывести те основные функции, которые составляют основу деятельности мозга, как логической машины:

· Копирование.

· Формирование противоположностей для получения возможности дальнейшей обработки получаемой информации.

· Симметрирование, как нейтрализация активной формы поступающей информации.

· Сравнение.

· Нахождение сходства и различий.

· Усиление  и закрепление в моделировании их запредельного влияния на примерах в обе стороны.

· Нахождение максимума и минимума  влияния, как проявления противоположности их действия.

· Определение среднего. Установление эквивалента.

· Введение эквивалента в операцию сравнения.

· Выбор решения на основе эквивалента.

   Что дальше? Что запомнить из всего этого комплекса полученных знаний? Мозг запоминает только самое необходимое – динамику. Как и что сравнил, примеры запредельного влияния, способ определения среднего, результат.

Потом  из этого исключается все, что уже применялось раньше. Способы. Для мозга это величины постоянные, он их применяет всегда, зачем их учитывать?

Что осталось? Что с чем сравнил, примеры, результат. 

Что  главное в полученном остатке? Только не результат.

Примеры, вот что главное. Вот то самое ценное, что мозг создал. Он создал моделируемую ситуацию в применении к чему-то. И уже не важно, к чему именно. Созданная им  мимолетная модель стала главным результатом.   Модель действия.

И не важно, что это сказка, рожденная мимоходом, не важны повод и условия, важна модель движения. Если это представимо, значит так можно действовать. Вот это надо запомнить и еще раз смоделировать. Возможно и не раз, а много раз…, довести сказочную модель до реальности, это уже новая задача, требующая  решения.

И снова стандартное решение, и снова есть примеры. Их не может не быть. На этом построен весь механизм поиска решения возникающих задач. Новые примеры, это новые модели.  С моделями происходит тот же процесс стандартного решения. Сравнение, выбор лучших…. этот процесс бесконечен. В этом движении развитие. В этом вся эволюция во всем своем разнообразии.

Инструменты эволюции.

Вот это самое трудное и интересное. Какой инструмент нужно дать в руки машинному мозгу, чтобы он начал работать? Строить себя, развиваться в соответствии с законами эволюции. Кое-что можно подглядеть и Природы.  А что-то придется додумывать самим. Мы эту управляемую эволюцию придумываем, нам и искать.

Есть в этой проблеме разные стороны понимания. Технические и философские.

Философские основы ММ разрабатывались долго и тщательно. Сказать еще что-то существенное по этому поводу уже невозможно.

Технические основы, как мне кажется, еще в серьёз и не разрабатывались. Все решения, вошедшие в основы кибернетики, модной сегодня мехатроники и бионики, касались больше теории управления, теории обратных связей, аналогов нейрона и нейронных сетей. Они, в основном, относятся к управлению уже имеющимся объектом заданного уровня сложности.  Что же до эволюционирующего объекта управления, то не было такой задачи.  Не было и общепринятых решений. Эволюционный процесс рассматривался только в рамках наращивания сложности и улучшения качественных характеристик от одной удачной разработки к другой. Эволюция разработок, а не самого управляющего звена конкретного объекта.  Тут еще можно что-то предложить. 

Действие, это движение.

Мы определяем действие, как комплекс, включающий в себя логическое действие, как движение мысли и движение, как перемещение в пространстве. Их объединяет результат. Действие направлено на получение результата. Было так, а стало – так. Или не так, но и как было - уже не будет. Четкая и безвозвратная однонаправленность. Вот начало действия, а вот  то, что из этого вышло. Возможно, кому-то такое понимание действия покажется слишком спорным. Тут только подумали, а там сдвинулись с места, это же не одно и то же.  Как сказать…

Чтобы сдвинуться с места, надо сначала сдвинуть с места те импульсы возбуждения, которые и создают движение.  Движение начинается с перемещения электрических импульсов в нервной системе…

 Парадокс, но,… природная высокоскоростная логическая система, основанная на электрических импульсах,  появилась не для развития  мыслительного аппарата системы, а, в основном, для реализации движения  многоклеточных организмов. Все остальное было потом.

Чтобы живой организм начал двигаться, необходимо кроме заложенного принципа движения, исполнительного механизма и органов, создающих движение, это мышцы, которые имеют возможность сокращаться и тем создавать необходимое усилие для перемещения всего организма в  пространстве, нужна еще и система, создающая условия для работы этих самых мышц. Нервная система. Она доставляет импульсы возбуждения в нужный момент в нужное место в нужную мышцу, что и приводит к  началу любого движения. Без правильной организации доставки импульсов возбуждения никакое движение оказывается невозможным. Для движения всё есть, но если нет управляющих этим нервных импульсов, то движения – нет.

Задача о движении.

И в связи с этим предположением появилась задача  создания эволюционного процесса формирования системы направленного движения информационного импульса, от точки его формирования, до точки применения на объекте управления.

Зачем нам  заниматься такой давно решенной очевидностью? В наших компьютерах импульсы только и делают, что двигаются. И эта задача давно решена. Еще на заре вычислительной техники. Без движения импульсов по счетному пространству  мы не смогли бы  и 1+1  сложить. На этом движении вся вычислительная техника держится.

Человек решил  задачу перемещения счетного импульса. Нашел свое решение и применил его в своих  вычислительных и логических системах. Но, задачу организации направленного движения при этом решать даже не стал. Зачем? Есть проводник. Если на одном конце проводника изменится электрический потенциал, то он когда-нибудь изменится и на другом его конце. Это же проводник. Вот это изменение электрического потенциала по всей длине проводника и стало решением задачи движения электрического импульса.

Куда надо, туда мы и заведем  концы проводника. И организуем движение импульсов по проводнику. Это же очевидно…

Эта очевидность и закрыла задачу. Или спрятала ее в тень?

Попробуем разобраться…

Постановку задачи лучше начинать с показа  гипотетических аналогов клеточных структур. Это, чтобы не попадать в длинное обсуждении реальных…

Нейронные структуры живых логических систем имеют очень мощное скрытое основание – химическую логику клетки. Она позволяет один и тот нейрон использовать в различных режимах работы электрической логики. Он работает и как генератор импульсов, и как приемник, и как часть магистрального канала связи, и  как узел координатного логического пространства. В этом смысле нейрон достаточно универсален и его функции и возможности многообразны.   Нам  трудно соперничать с ним с нашей электронной логикой. Повторить его в виде электронной схемы невозможно. Разве только частично. На простых аналогах  простейших логических функций.

Для этого, возможно, придется несколько поменять взгляды на  некоторые, уже устоявшиеся в науке и вычислительной технике понятия.

Соединим всё подряд…

Вот, на рис.2. показана такая упрощенная форма  структуры. Красные  находятся в состоянии возбуждения, синие – в состоянии торможения.

Рис. 2. Пример математической клеточной структуры.

Объекты структуры, хоть и составляют эту структуру, но между собой кроме механического контакта других связей не имеют.

Вот по какой-то причине стало плохо красным объектам, и они кричат о помощи, сигнализируют соседям о своих трудностях,  генерируя электрические импульсы. И что?

А ничего. Электрический  крик о помощи так и остается не услышанным.  Нет канала передачи импульса. Нет того самого проводника, который бы соединил одну точку с другой. И нет движения импульса. Да, и куда двигаться?  Принимать сигнал некому. Все одинаковы, и каждый сам за себя…

Но мы можем ввести  проводник, связывающий все объекты структуры. Как  соединять будем?

Если мы просто соединим все подряд, все до чего дотянемся, то получится … конфуз.

Теперь, сначала одна клетка, а потом и  вся структура будет орать: Караул, помогите! Но, очень скоро устанет и вся разом придет к полному торможению. Потом отдохнет, и снова – в крик…, а если вдруг что-то изменилось и  возбуждение больше не возникает, то все нервные клетки  возвращаются к состоянию спокойствия… до следующего взрыва эмоций от случайного возбуждения.

С точки зрения электрической информационности мало что изменилось, теперь вся структура электрически – почти одно целое. Беспорядочное перемещение импульса возбуждения с захватом и увеличением пространства возбуждения  проблему почти не решает. Хотя Природа расценила этот эксперимент по-другому. Результат  такого соединения так и остался в арсенале  применяемых моделей. Это гидра.

Можно соединить  по линейкам, но и это тоже не очень поможет. Отличие будет только в скорости и характере увеличения пространства возбуждения. Теперь возбуждение будет распространяться и увеличиваться сначала по  линейкам, в обе стороны от точки начального возбуждения, а потом, как соединили линейки, … с тем же результатом. Возбужденной окажется вся система…

Однонаправленная связь.

Частично проблему решает однонаправленная связь. Когда сигнал по проводнику в одну сторону проходит, а в другую – нет. Это позволяет, по крайней мере, как-то локализовать участок возбуждения в общей  системе передачи импульса.

Теперь  больше всех  в режиме возбуждения будут находиться последние в цепочке такой однонаправленнои й связи. Они обязаны принимать все  крики о помощи и передавать  куда-то дальше… от всех предыдущих. Естественно, они устанут, … и связь прекратится.

Эту проблему частичного уравнивания нагрузки можно решить только одним путем. Если ты передал свое возбуждение соседу, то – отдыхай. Ты сделал все что мог.

Вот теперь импульсы двинулись в путь. От одного объекта к другому. По пути однонаправленной электрической связи.  И структура приняла вид нескольких однокоординатных линий передачи. Так как все линии идут в одну сторону и не пересекаются. Как на рис.3.

Рис.3. Структура с однокоординатными линиями передачи.

Кажется, что проблема движения импульса решена. Он двигается, и с максимально возможной скоростью. Вот только непонятно, кому  помощь оказывать? Покричали-то о ней все. По разу. А кто первый начал, кому помощь оказывать?

 Надо найти первого. Но, это значит, как-то спросить всех. И найти нужного. Или так и не найти…

Координатное соединение.

Нужна вторая координата определения. Это вторая однонаправленная связь, но  в другом направлении. Лучше в перпендикулярном. Теперь можно точно определить, откуда  пришло возбуждение. Оно же теперь идет в двух направлениях.  Структура стала координатной сеткой однонаправленных связей. В пересечениях объекты фиксации импульса возбуждения. Как на рис.4.

Рис.4. Структура в координатном пространстве разрешенных направлений передачи.

Всё, кажется, проблему локализации точки начала передачи импульса по линиям связи мы решили.  И обратную ей проблему, нахождения этой начальной точки – тоже. Она в точке пересечения линий связи, по которым зафиксирована передача импульса.

Так, это же - коммутатор. И дешифратор, например, из двоичного кода в десятичный.

И конец изысканиям в задаче передачи импульса. Все же, ясно и понятно.

Так вначале и подумали…

Но, рановато, как оказалось,  закрыли тему.

Если в каком-то узле нашего координатного пространства возникло возбуждение, то оно начинает распространяться по линиям однонаправленных связей, всё так же захватывает пространство и образует зону возбуждения. Только теперь зона распространяется по направлению разрешенных связей не по однонаправленной линии, а на плоскости нашего пространства.

Само по себе введение однонаправленной связи проблемы направленного движения, от одной точки до другой, не решает.

В конце концов, передаваемое возбуждение, это же не только крик  о помощи, но, возможно, и сигнал соседу.  И только ему. Дальше сигнал транслировать  не обязательно. Как передать сигнал по линии связи только  ему, и никому другому?  В существующей связи об этом обязательно узнает вся линия. И не только…

Природа оценила однонаправленные связи и координатное пространство и снабдила похожими линиями связи все Живые организмы. И даже ввела второе направление однонаправленной передачи по одной координате пространства.  Это нейронные связи. Сигнал передается от одной нервной клетки к другой по разрешенным направлениям. Их определяют специальные отростки от нервных клеток. В одну сторону по аксонам, в другую – по синапсам. За подробностями – к специалистам…

Наверное, нейрон может самостоятельно выбирать направление передачи и приема возбуждения, и наверное, он знает, что вот это возбуждение адресовано ему, а вот это надо передать дальше по цепочке. Нейрон – сложная логическая система, ему в этом можно разобраться, наверное...

Но, может быть, он работает по пороговому принципу. Для начала передачи возбуждения в линию, это возбуждение должно превысить пороговое значение. Для реализации этого принципа в линии должны присутствовать импульсы, как минимум, двух уровней амплитуды. Это для соседа, а это – для всех. И транслироваться  дальше. Мне кажется, это слишком сложным решением для применения. Сопротивление линии связи большое, амплитуда отправленного импульса постепенно падает, и уже непонятно, кому этот импульс адресован…

Шаговое движение.

Есть другой вариант. Передача единичного импульса возбуждения идет только соседу по линии связи.   Движение импульса – шаговое. Ты передал возбуждение соседу – отдыхай. Теперь пусть он думает, что ему с этим возбуждением делать…, себе оставить или дальше отдать. А может быть, ему соседи что подскажут и направят…

Видимо так Природа и поступила. Нейронные структуры могут  реализовать направленную передачу импульса в координатном пространстве на один шаг, а мы? 

Такой проблемы, кажется, и не возникало? 

Действительно, не возникало. Потому, что мы, собирая очередную электронную схему, всегда знаем, что и куда должно приходить. И откуда.  Не надо нам двигать только на шаг. Мы сразу - от места до места…

Природные логические системы этого, к сожалению, не могут. Им никто программу не составляет, логическую схему задачи не делает, и вместо одной готовой скоростной схемы другую не подключает. Они всё - сами. От начала до конца. В одном и том же логическом пространстве, состоящем из одних и тех же логических элементов.

И получается, что логическое поле одно, но маршруты в нем  каждый раз – разные. Хотелось бы быстрее этот путь пройти, да, не получается. Маршрут движения все время меняется. Вот и приходится шагать  медленно,  проверяя каждый шаг, уточняя ориентиры и, снова и снова  сверять направление своего маршрута с  конечной целью.  

Но, ведь могут же!  А мы, почему нам это – не надо?

Мы все знаем заранее, и нам  думать в пути – зря время терять?

Может быть,  пришло время начать разбираться с механизмами шагового движения  в  логических структурах. На том же уровне  логики, как это реализовано в живых логических системах. Поставить, наконец, такую задачу на уровне своих возможностей. И найти свои решения.

Вернемся к движению импульса в логическом пространстве. Чтобы увести  решения с проторенного пути  вычислительной техники ограничим возможности технических решений.  Например: 

· логическая координатная структура, в которой предполагается реализовать движение импульсов должна быть максимально однородна по элементному составу. 

· Узловые элементы всей координатной логической сети одинаковы по свойствам и выполняемым функциям.

В такой постановке задача упрощается до  получения нормированного шагового сдвига  в системе координат логического пространства. 

Вот теперь мы можем показать  это на рисунке .5. Есть равномерное координатное логическое пространство, заполненное одинаковыми  узловыми элементами фиксации возбуждения узла. Узел получает импульс возбуждения и далее поддерживает это состояние (1), до момента передачи.  Отдав импульс в линию связи,  узел  переходит в режим торможения (0). Ну, конечно, это триггер. Одно из его логических состояний мы принимаем за  1, а другое – 0. Остается напомнить, что триггер, изначально ориентированный  элемент. Он имеет фиксированный вход и фиксированный выход. И любое соединение триггеров в какую-то структуру должно учитывать эту ориентацию работы элемента.  От  входа к выходу. 

Такая  упрощенная координатная логическая  сеть  может принимать и передавать  только один вид  сигнала – электрический импульс. И, соответственно, если мы будем пытаться управлять процессами продвижения сигнала по узлам цепи, то у нас в запасе только один вариант. Причем,  сигнал управления может двигаться только по тем же линиям связи координатного пространства. Других  нет.

Таким образом, и передаваемый сигнал, и управляющий импульс одинаковы по техническим параметрам,  работают в одном координатном пространстве в одинаковых условиях. Они одинаковы, … и все же должны чем-то отличаться. Чем?

Мы это увидим чуть позже.

А пока, задача формализована до предела. Можно приступать к ее решению.

Первое  следствие из условий задачи  - решение сводится к взаимодействию двух одинаковых импульсов и  реакции на  них  узлов координатной логической сети.

Кстати, кажется, этот же принцип применен и в живых логических системах. Слишком много результатов наблюдений  говорит об этом. 

Рис.5. Координатное логическое пространство.

Вот, на рис.5. мы видим часть какого-то  логического пространства, организованного, например, по принципу прямоугольного координатного пространства.  Кружки – это элементы фиксации возбуждения – триггеры. Синие находятся в состоянии 0, красные – в состоянии 1. 

 Задача – сдвинуть возбуждение из одного узла пространства в любой соседний, по разрешенным  направлениям, показанным  стрелками.

Импульс управления.

Еще раз посмотрим на рисунок 5. Разрешенные направления перемещения есть, а вот электрических связей, соединяющих узлы пространства в единую сеть – нет. Они только подразумеваются. Чтобы установить  линии электрической связи, мы должны уточнить их свойства. 

Видимо, первое, что мы определим, так это их односторонний характер передачи. Только по разрешенным направлениям. Для каждой точки этого пространства  есть два разрешенных направления  передачи возбуждения. И,  при существующем виде связей даже зафиксировать возбуждение в одном  узле координатной логической сети оказывается  невозможным.  Возбуждение, автоматически, и  вне зависимости от нашего желания,  уйдет из этого узла по все разрешенным направлениям куда-то за  ее пределы.  Ни о каком шаговом движении в этих условиях говорить не приходится. Для предотвращения такого процесса и возврата к условиям задачи  нам придется ввести необходимое в этих условиях ограничение – само по себе,  одиночное возбуждение,  не может  быть условием  начала его перемещения по линии связи.

И потому, возникшее возбуждение, даже при наличии линии связи будет оставаться на месте до возникновения каких-то особых условий, разрешающих  такое перемещение.

 Видимо, особые условия, это - импульс управления. Только он может как-то изменить состояние  сети. Для решения этой задачи мы можем формировать импульсы управления и направлять их в тоже пространство. Эти импульсы создают точно такое же фиксированное возбуждение в узле  пространства, которое … тоже надо двигать.

Задача замкнулась на круге своего решения.

Упростим пока начальные условия. Допустим, что импульс управления, мы  каким-то, пока неведомым способом, но доставляем в любую точку пространства. Где можно его разместить, что бы  он мог влиять на передаваемое возбуждение?

В непосредственной близости от передаваемого возбуждения. Только в этом случае  мы можем надеяться на успех. Коллективными усилиями два, находящихся рядом возбуждения могут стать тем дополнительным условием для  начала перемещения.

Мы лишний раз подтвердили выведенное ранее следствие из условий задачи перемещения возбуждения. Теперь перейдем  непосредственно к решению…

Самое очевидное  решение, первое приходящее  на ум: Пара возбужденных узлов  логической сети должна находиться на линии выбранного разрешенного  направления перемещения.  Например, как на рис.6.

Рис.6.   Линейное управление  перемещением возбуждения.

Надо бы уточнить, какое из возбуждений перемещаемое, а какое – управляющее. Видимо, перемещаемым, можно считать возбуждение, ближайшее к следующей возможной  точке  фиксации по линии разрешенного направления. И потому, этот узел я  оставил красным, а  узел, в котором  сформировано возбуждение от импульса управления сделал зеленым. Под такое решение можно изменить  свойства линии связи между узлами логической сети. И перемещение  импульса возбуждения от одного узла к другому стало технически возможным. Правда, пока – теоретически.

Мы не решили еще одну проблему: Перемещение по координатному пространству импульсов управления. Определили и оставили в стороне.

Теперь пришло время для ее решения. Но, как только мы  определились с  условием перемещения возбуждения, так, почти автоматически, решилась и эта проблема. Возбуждение управления  перемещается по  координатному пространству точно также, как и передаваемый. Для его перемещения мы также создаем  возбуждение управления в соседнем узле,  и   перемещаем.  Теперь любое возбуждение в границах координатного поля  может быть и управляющим, и передаваемым. Неплохое решение.

Есть еще один вполне предсказуемый вариант решения. Импульс управления направлять не в соседний узел, а  прямо,  в уже возбужденный…

Это же принцип подачи счетных импульсов на счетный вход  триггера двоичного счетчика. Триггер уже находится в состоянии возбуждения (1)  и приход следующего счетного импульса приводит к переводу состояния (1)  в следующий  разряд счетчика.

Всё так.  Только триггеры в счетчике имеют одномерное соединение, а мы рассматриваем многомерную структуру, где входы и выходы этого триггера имеют множество связей с соседними аналогичными узлами.  Как при этом выбирать направление передачи? Их даже на рисунке   два – разрешенных.

Если фиксировать выбор заранее, на подходе, то мы приходим к только что рассмотренному варианту. А другого  предложения для  организации выбора вроде бы пока и нет.

Придется этот вариант отбросить. К сожалению.

Давайте-ка посмотрим, как работает найденный нами вариант перемещения  на границе координатного пространства. Для начала, установим узел возбуждения в начало координат.  Как на рис.7.  И посмотрим.

Рис.7. Узел возбуждения в начале координат.

Оказалось, что при нахождении узла возбуждения в точке начала координат найденный вариант  управления перемещения … не работает.

Нет места для размещения  управляющего возбуждения.

Можно попробовать изменить точку  влияния. Расположить ее не  за, а  перед  перемещаемым узлом возбуждения.  Нам достаточно, чтобы узлы возбуждения просто находились рядом без соблюдения порядка следования. Это вытекает из равнозначности всех узлов возбуждения в координатном поле. Но, это решает проблему лишь частично.

Теперь перемещение возможно, но  только на границе пространства по  какой-то одной оси координат, в зависимости от точки  размещения  управляющего возбуждения. Смещение начального положения точки перемещаемого возбуждения от начала координат по любой из  осей ничего не меняет. При таком  способе воздействия на перемещаемое возбуждение, когда все точки возбуждения, настоящие и будущая, находятся на одном разрешенном направлении перемещения,   его можно сдвинуть только в этом направлении по границе координатного поля.  На остальной площади поля управление невозможно.

Сложно применить такой ограниченный в применении вариант управления.

Видимо, необходимо поискать какие-то другие варианты…

Выход есть …

Давайте  попробуем сначала понять, что мы  хотим найти.

Линейный сдвиг по разрешенному направлению координатного поля по линии размещения передаваемого и управляющего возбуждений при любой размерности координатного пространства не дает возможности  выйти за пределы  одномерной оси разрешенного направления.

Для решения этой проблемы, видимо необходимо, чтобы направление результирующего нормированного  сдвига перемещаемого возбуждения не совпадало с линией расположения  перемещаемого и управляющего возбуждений, но при этом совпадало  с одним из разрешенных направлений перемещения координатного пространства.

Все точки возбуждения в координатном пространстве в конечном итоге имеют один статус. Какая из точек будет определять координату перемещения и направление?

Видимо,  наиболее вероятным будет выбрать координату перемещения, перпендикулярную линии расположения этих точек возбуждения. Направление перемещения при этом должно совпадать с одним из разрешенных в этом пространстве направлений перемещения. 

Из сформированных нами условий можно построить только один вариант получения нормированного сдвига возбуждения в координатном пространстве. Как на рис.8.

Рис. 8.  Направление сдвига перпендикулярно линии точек возбуждений.

Но, в предлагаемом варианте есть большой недостаток. Мы уже определились, что логическая система умеет считать только до … одного. Для получения показанного сдвига, совпадающего с координатной сеткой пространства необходимо точки возбуждения располагать не рядом, а  через одно пересечение координатной сетки.   Это противоречит возможностям логической системы. Точки возбуждения должны располагаться на соседних пересечениях координатной сетки.

И конечная точка сдвига должна  находиться в соседнем пересечении. Но, так, как на рисунке 8. 

В этих условиях есть только один выход – изменение координатного пространства под направление нормированного сдвига.  Оси  нашего нового координатного пространства должны  отражать взаимное равномерное расположение трех соседних точек пересечения  координатной сетки этого пространства. И получим систему координат нашего логического пространства, как на рис.9.

Наложим полученную нами систему координат на первоначальное прямоугольное пространство.

Рис.9. Система координат логического пространства сдвига.

Потому, что наше логическое пространство нормированного сдвига так и остается – плоскостью.  Покажем координатную сетку нового пространства. Оказывается, это можно сделать двумя способами. По вертикальной или горизонтальной оси координатного прямоугольного пространства. При этом вторая ось прямоугольного пространства превращается в условную ось симметрии.  Как на рис.10.

Рис.10. Два варианта формирования равномерного треугольного логического пространства.

Оси координат полученного пространства – X, Y, Z. Направления W показывают направления нормированного сдвига, разрешенные в этом пространстве. Эти направления перпендикулярны координатной оси, на которой находятся две соседние точки пространства.

Ну вот, кажется, миновали все подводные камни  и благополучно достигли намеченной цели.

Созданное нами логическое координатное пространство  позволяет создавать нормированный сдвиг для точки возбуждения находящегося в любой точке пересечения осей координат. Для этого достаточно создать возбуждение в соседней точке пересечения. Или сдвинуть его сюда из любой точки…

Число …

Но, прежде чем это сделать,  нам  все же  придется осознать одну очевидность.

Предлагаемая система управления  в  предлагаемых условиях сводится - к  счету. А вся  получаемая  сумма импульсов, перемещаемых таким способом в логическом координатном пространстве – число.

Этот очевидный факт, полученный в результате наших первых же изысканий, заставляет задуматься.

Действительно,  сумма управляющих и перемещаемых возбуждений в координатном поле, в показанном нами виде,  это - число. Каждая точка возбуждения – единица в каком-то разряде числа. Только система счисления нами пока не определена. Но, бинарная запись существенно сокращает количество возможных к применению счетных систем.

И действительно, есть такие счетные системы. Системы Ф-счета. Системы объединяет основание системы счета, число Ф = 1,618… В этих системах две разрядные единицы,  находящиеся в соседних разрядах образуют новую разрядную единицу более старшего разряда числа.  Например, 011=100. Такое  преобразование А.П.Стахов, долго и успешно работающий с этими системами    [20], назвал  операцией свертки,   а обратную ей  - развертки числа.  И было это более 20 лет назад…

Я лишь ввел многоосевое координатное поле определения числа. В геометрии числа  [1]. При симметричном пространственном формировании. Мы уже рассматривали этот вопрос  ранее. И даже установили системы счисления для получения таких чисел. Система Бергмана и коды Фибоначчи.

С одной стороны  решение поставленной задачи упрощается. И задачу можно считать решенной. А с другой стороны, если решение лежало на поверхности, то, что мешало его найти раньше? Просто потому, что – не искали, потому и не видели, кажется, очевидного, или в этом решении что-то не так?

Или, давно нашли и без меня, просто я его  не видел,  и потому   я, что  вполне возможно,  очередной велосипед изобретаю…

Зачем нам математика?

Мы так старательно уходили от математики, а вернулись  опять к ней. И математической логике…

Умеет считать логическая система или - нет, но для организации движения она должна применить счетную систему, позволяющую учитывать  направление. Даже умея считать только до одного. Иначе она с места не сдвинется. 

Электронная логика  пока может смоделировать только отдельные функции нервной клетки. Реальные нервные системы реализуют математические методы управления в неявной форме. Это связано с  особенностями их развития на базе клеточных структур. 

С другой стороны, электронная логика  может показать то, что в реальных клеточных структурах  скрыто за  внешней многогранной самостоятельностью действий нейрона. Математику.

Смысл применения счетных систем в  живых логических системах не в организации счета  логической системы, а  в продвижении нужного импульса в нужном направлении. Реально. В пространстве.

В развивающейся самостоятельно логической системе  такое направленное движение надо реализовывать  только постепенно, сдвигая импульс в сторону управляемого объекта. Наращивая аппаратный сдвиг геометрическим пространственным сдвигом.

И не важно, сколько импульсов управления необходимо для того, чтобы нужный импульс оказался в нужной точке управляемого системой пространства. Важно, что он дошел по назначению. 

Потом можно все поле геометрического сдвига оптимизировать и упростить до одной линии, но чтобы ее сделать, эту линию,  необходимо сначала создать систему  сдвига, позволяющую найти этот путь  в логическом пространстве. И проделать весь этот путь…

Чтобы реализовать физическое движение,  его необходимо задать в логической системе. Направленным движением электрических импульсов.   Смоделировать и реализовать.

Знания математики здесь не при чем. Логике Природы нужно двигать импульсы возбуждения. Это и есть передача информации из одной точки в другую.  Системы  счета в этой системе сдвига находим мы. А потом удивляемся способностям живой логической  системы. И неумению считать…

Кстати, давайте не будем забывать, с чего мы начинали. С гипотетической «нервной» системы  из простейших логических схем и с желания, чтобы система делала это сама…,  но при этом в голове держим настоящие нейронные сети реальных биологических организмов.

Системы управления живых логических систем.

Нормировано двигать импульсы в электронном пространстве мы, кажется, научились. И можем двигать их в любом направлении. Хорошо. Для чего?

Чтобы доставить его в нужную точку.

А где она – нужная?

Как-то так, по кругу…

Почти все системы организма имеют петлевое, фрактальное строение. Единый канал разветвляется, множится до мельчайшей сети капилляров, а затем, снова постепенно укрупняясь вся сеть собирается в один канал и замыкается в органе питания или генераторе энергии, поддерживающем движение по этой петле. Так организована кровеносная система, нервная, лимфатическая системы организма.

Причем, уже при первичном делении, когда весь организм и состоит-то только из нескольких клеток, уже начинают формироваться  пищеварительная, питающая и нервная система. Если с пищеварительной системой уже почти разобрались, ее построение понятно, то с первой питающей системой есть вопросы. Похоже, что это – лимфатическая система. Она берет на себя функцию первичной питающей системы организма, пока нет крови и кровеносной системы. Как видно, это нам привет от растений…

А первой и единственной системой растущей вместе с организмом становится нервная система. Она и ее развитие задает темп строительства. Похоже, что она и командует этой стройкой. Строит организм и достраивает саму себя, по тем же законам и с теми же петлями и фрактальными расслоениями…

Почему она строит так? В это вложен опыт Природы, извлеченный из практики управления…

Смысл строительства замкнутых петлевых систем, в общем, понятен. С одной стороны, это простейший путь непрерывного  и бесперебойного обеспечения всех  всем необходимым. Надо только стоять на берегу и ловить то, что нужно. И получается, всем –по потребностям. Коммунизм, да и только…

С другой стороны, такой  централизованный способ обеспечения требует высокого уровня организации. Изначально. И четкого разграничения функций в организации такого канала. Здесь вход, станция загрузки, вот канал, его надо контролировать, чтобы хватало всем,  и доходило до всех, а это контроль за разветвленностью канала, строительство и изменение, и, наконец, выход с пунктом контроля и выгрузки того, что осталось и  еще того, что добавилось,  а там не только отходы, но и химические сигналы, которые надо понять.  Этот путь закончен, теперь вторая часть  – очистка и  восстановление движущейся по каналу субстанции, как по качеству, так и по количеству или объему. И возврат ее в точку начала канала обеспечения, на вход. Всё. Круг замкнулся…

Сложная картинка получается…

И тем не менее, это единственная схема обеспечения организма всем необходимым, применяемая Природой.

Если все питающие системы имеют петлевую форму, то почему нервная система должна строиться по-другому? Как только организация биологический структуры достигла уровня разграничения функций отдельных ее частей для обеспечения жизнеспособности организма в целом, так сразу была применена уже отработанная на клеточном уровне петлевая система обеспечения.

И нервная система сразу перешла от беспорядочного возбуждения, как у гидры, к централизованному управлению. Естественно, через петлевые каналы. С фрактальным разветвлением и сбором. Есть функциональное образование в составе организма, должна быть и его централизованная система управления на базе петлевых структур. И не важно, что таких центров управления много,  каждый управляет в своем курятнике…, а там – разберутся.

И организм начал наводить порядок. Появился центр координации и управления, теперь уже всего организма.  И новые петли каналов передачи информации…

Но, вот тут возникли сложности.

У локального центра управления группой клеток, задача достаточно простая. Держать окружающие клетки в тонусе. Не давать им  переходить на свой ритм работы, а диктовать тот, который устраивает всех, и в первую очередь нервные клетки. Подгонять и тормозить. Одним словом синхронизировать их работу. Центр управления формирует возбуждающий импульс и отправляет его в петлю связи. По отработанному уже пути передачи возбуждения от одной нервной клетки к другой. Эти клетки так и соединены  между собой своими аксонами. А синапсами этот же импульс от нервной клетки транслируется окружению – обычным клеткам, находящимся вокруг нервной. Импульс прошел по кругу, все получили свою долю, подстроили свой ритм работы под этот синхронизатор, а центр управления получил свой же импульс назад. Значит, всё в порядке.

Но,  и нервные клетки, задействованные в канале передачи импульса, иногда формируют импульс возбуждения. Сами. Если подконтрольные им и обеспечивающие их обычные клетки вдруг перестали должным образом поддерживать обеспечение питанием нервную клетку. Клетка возбудилась и, … всем сестрам по серьгам, чтобы неповадно было. А заодно и соседям, по каналу, привет передала. Для центра управления получение такого сигнала с периферии означает только одно – надо ускорить ритм, поднять тонус, заставить всех работать шибче и веселей. Чтобы  не жаловались…

Если жалоб больше не поступает, то ритм постепенно снижается до нормального, и снова поддерживается постоянным.

В этом описании есть один момент. Импульс, сформированный линейной нервной клеткой, это принципиально другой сигнал. Он отличается от управляющего импульса. Он несет информацию с периферии к центру, тогда как управляющий импульс  начинает движение от центра и направлен к периферийным клеткам.  Чем же периферийный импульс отличается от управляющего, если все импульсы в канале идентичны и движутся в одном направлении? Ничем, кроме одного. Он  пришел в центр управления  не в установленное время. Мимо заданного ритма. Потому он и принимается, как сигнал тревоги. 

Оказывается, однонаправленный петлевой канал передачи может передавать информацию в двух направлениях. Он может это делать именно потому, что имеет петлевую форму. В теории управления такой способ управления получил название – петля обратной связи.

Если для локального управления достаточно такого управления, то с созданием центра управления организма пришлось думать о других вариантах. Такой канал управления уже не мог обеспечить нужную управляемость.

Невозможно в сложном организме обеспечить единый ритм работы всех клеток по принципу «все вдруг...».  Круг оказался слишком длинным.  Управляющий импульс ушел, а когда он вернется, один Бог знает…, так заданный ритм не удержишь.

Пришлось разорвать круг канала передачи. Теперь стало два канала. Один от центра управления организма к периферийным  центрам управления, а другой  - в обратную сторону. Входящие в канал передачи нервные клетки совсем лишились своего окружения обычными клетками и из рабовладельцев переквалифицировались в линейных служащих. Теперь их задачей стала только передача информационных импульсов по каналу связи.

Теперь импульсы управления формируются  в центре управления организма и рассылаются по передающим каналам связи во все уголки этого государства, всем  локальным центрам управления. И назад их никто уже не ждет.

А вот по каналам приема информации в центр управления организма стала стекаться информация с мест. И теперь уже любой импульс в любом канале приема стал рассматриваться как сигнал о положении дел на местах, требующий контроля или вмешательства центра. Появилась, можно сказать, стандартная схема управления и взаимодействия: Центр – объект управления.

Петля обратной связи.

Если исключить прямое управление, когда нет  связи между управляемым объектом и центром его управления, то самая простая регулируемая система управления - через петлю обратной связи. Для контроля за управляемостью создается линия контроля состояния объекта, по сигналам в которой центр управления может принимать управляющие решения в автоматическом режиме. Как на  рис.11.

Рис.11. Петля обратной связи системы управления с автоматическим регулированием.

Как мы знаем, такая форма управления, наверное, самая  применяемая  в технических системах автоматического регулирования. Во всевозможных вариациях.

Но, возможности этой формы регулирования очень ограничены и далеки от наших желаний.  И, тем не менее,   это самая массовая система управления и в технике, и системах живых  логических систем. В теории управления она имеет название – управление по отклонениям. Главная задача  такой системы - поддерживать заданные параметры выходных характеристик при изменениях внешних и внутренних условий управляемости.

Центр управления создает управляющее воздействие. Объект управления реагирует на это воздействие изменением своих параметров. Это изменение по линии обратной связи  возвращается в центр управления, где по знаку изменения отклонений  определяется уровень и знак следующего управляющего воздействия  с целью уменьшения возникающих отклонений  при любых изменениях внешних и внутренних случайных факторов, влияющих на результат работы.

Конечно, центр управления вправе  изменить условия работы объекта управления в любой момент, и  перевести его на новый режим регулирования в достаточно широком диапазоне.

Кажется, что в такой системе управления все права  отданы центру управления. Он определяет режим, жесткость регулирования и поддержания  постоянства выходных характеристик объекта. Хочу так, а хочу - и  будет эдак…

Это и так, и не так. В простых автоматических системах  воля центра управления ограничена действительно, только техническими пределами  регулирования.  И чем проще  управление, тем эти пределы - меньше. Такие  ограниченные возможности управления практически сразу приводят к усложнению формы управления с обратной связью.  Чаще всего усложняется характеристика реакции в этой самой обратной связи. Из линейной она превращается в нелинейную, потом в  импульсную, затем переходит на режим прерывистого управления, и  т.д. и т.п. При этих изменениях в канале обратной связи видоизменяются и центр управления и объект. Но более значительные изменения происходят с  системой объекта. Часть регулирующих функций  теперь закрепляется за объектом. Он начинает сам обеспечивать постоянство своей работоспособности. В начале частично, а затем и практически полностью. Центр управления постепенно снижает свое влияние, но оставляет за собой главное – определение уровня условий работы объекта и их поддержания, как  постоянного режима. От минимально допустимого, до  аварийно возможного.

При  перемене мест слагаемых …

Такой путь развития систем управления и автоматического регулирования, как мне кажется, человек немного подсмотрел у эволюции живых логических систем. В своих системах он ограничил возможности объекта управления, а вот живые логические системы этого сделать или не смогли, или не захотели.

И произошла удивительная вещь. Так как все системы управления  живых организмов развиваются  на одних принципах, то в какой-то момент объект управления настолько развился, что перестал слепо следовать управляющим командам центра. Он сам стал вмешиваться  в управление, да еще и диктовать условия центру управления. Как?

Давайте еще раз посмотрим на рис.10. Петля обратной связи в цепи управления никак не изменится, если ее рассматривать  как  управление со стороны центра управления, так и как управление со стороны  … объекта управления. Оказывается, что объект управления вполне может перехватить управление в свои руки формированием нужных ему сигналов в канале обратной связи, который теперь поменял свое назначение и стал каналом прямого управления от объекта  на центр управления. Направление движения управляющих и контрольных сигналов при этом  не изменится. Только направление управления поменяло знак. И уже совершенно непонятно, кто и чем тут управляет…

В управляемых системах  живого организма так и произошло.   Объекты управления стали время от времени перехватывать инициативу и высказывать свои  требования Центру. Постепенно такая форма  двухстороннего управления стала основной в живых системах. Оказалось, что такая форма  коллективного управления при сохранении, правда, руководящих  прав все же у центра, показала себя очень эффективной в большинстве случаев. Даже при очень  экстремальных условиях  работы.

А, объект управления стал тем временем развиваться дальше, продолжая усиливать влияние на свой центр управления.  Например, пищеварительный тракт.

Он стал так изменять свои сигналы в центр, что они из просьб превратились в требования. И эти требования приобретали все более конкретный характер.

По сути дела, на этом этапе возникло то самое конкурентное распределенное управление, о котором говорит Р.Брукс, когда уже непонятно, кто чем командует. Единый центр управления утратил  централизацию управляющих функций.  

Косвенная обратная связь.

На ужесточение требований объекта управления центр ответил адекватными мерами противоположного направления. Он стал формировать управляющие команды все более общего  содержания.

Управляющая команда потеряла остатки пропорциональности управления.  Теперь она отражает только общие  действия. В то же время, в дело управления подключились и другие объекты управления, соседствующие с этим. Они стали получать управляющие команды, которые заставляли работать не только регулируемый объект, но и стимулировать работу соседних с ним объектов управления. Сердце стало влиять на работу органов дыхания, а  те в свою очередь  усложнили работу и сердцу, а за одним и системе пищеварения. Все стало влиять на все, а управлять этой  взаимосвязанной системой из простых и сложных обратных связей всех  мастей продолжал центр управления. В этих условиях, не захочешь, а - поумнеешь.

По отношению к центру управления простые обратные связи уже остались где-то там - на низовых управляющих  цепях. Сам центр управления перешел на косвенное управление при сохранении канала обратной связи для контроля эффективности своего управления. Но и в канале обратной связи уже не было простых откликов и  сигналов реакции на управляющее воздействие. Там гуляли сигналы не менее общего содержания…

Образное управление.

Тем временем живой организм продолжал развиваться. Каждый  бывший  объект простого пропорционального, и не очень, управления уже сам обзавелся  собственным маленьким центром управления и контроля с развитой системой простых и сложных обратных связей  со  своими  мелкими объектами.  И не только. Он завел связи и в соседние такие же  системы, одного с ним уровня развития. И пробует хоть  немного порулить и этими системами. Но, и сам  ощущает управляющие воздействия от соседей. Что поделаешь, коллектив  …

Центр управления тоже времени зря не терял.  Он развился до уровня применения логических методов управления. Благо, прототип всегда был под рукой. Это клетка с ее химической логикой. И образами. Были образы химические, стали – электрическими. Химические при этом тоже остались.  Но, теперь химические образы  управления  в виде гормонов стали формироваться не для одной, отдельно взятой клетки, а для органов и всего организма в целом. Это стали делать специальные  фабрики гормонов – желёзы.

И электрические импульсные  сигналы  стали иметь тот же формат отображения – образ.  Такой способ формирования управляющего воздействия вдруг оказался очень универсальным.  Создается образ, эквивалентный сумме управляющих воздействий по косвенным обратным связям, и вся управляемая система  отрабатывает его,  как целую программу действий. Сменил одну деталь образа – изменилась и отработка.

Правда, при этом возникла целая система интерпретаций главного, формируемого Центром образа в отдельные  образные  программы для каждого объекта такой формы управления.  Привет – образ, и ответ – образ.  Я отработал – получите.

Возникла система образного управления. И появился центр логической обработки, как надстройка над Центром управления живого организма.

Целевое управление.

Логическая надстройка, возникшая над Центром управления организма постепенно забрала на себя часть задач управления.  Центр управления  продолжает управлять организмом, а вот условия управления теперь стала диктовать логическая надстройка - Центр логической обработки. И требовать  отчет об исполнении  ее  указаний. Естественно, в виде  ответного образа. Что должен  делать Центр управления в этих условиях, если самостоятельное формирование образов у него почти отняли?

Он стал транслировать в центр логической обработки системы образы, получаемые от управляемых им объектов управления.   Вот когда снова возникла  странная ситуация, когда  управляемый объект стал почти … управляющим.

Рис.12. Формирование образа  цели.

Объект управления формирует образ,  содержащий требование условий,  необходимых для обеспечения его нормального  жизнеобеспечения и работоспособности. Этот образ поступает в Центр управления. Там он дополняется образами других объектов. Этот уже достаточно сложный образ Центр управления вынужден передать в новый управляющий орган – Центр логической обработки. Возникает цепочка управления, как на рис.12.

Центр управления и сам при этом начинает реагировать на эту информацию. Это же  ответ на его управляющее воздействие и он обязан принять адекватные  меры. Потому, общий образ не полностью состоит из образов объектов управления, а только частично. Это та часть, которую Центр управления не может отработать своим воздействием и он дополняет общий образ  еще своими требованиями и просьбами.  Но, тем не менее, основная часть образов сформирована объектами управления.

Образ поступает в Центр логической  обработки.

Логический центр начинает  оценивать эту информацию.  Для начала он пытается четко сформулировать себе  полученную информацию. И формирует его в понятной для себя форме. Если полученная информация имеет главную содержательную часть образа – голод, то, что должен сделать логический центр?

Он создает первое, что он умеет – противоположность. В виде образа … еды. И не просто какой-то абстрактной еды, как это делала клетка, а потом и центр управления, а ее вполне конкретной формы. В виде объекта внешнего мира, который более всего для этого подходит и неоднократно проверен по этому параметру.

Сформированный логическим центром образ становится тем, чем он и должен стать – управляющим сигналом объекту управления.

У Центра управления появилась Цель. Вполне конкретный образ. И задача – искать  и достигать Цель.

Цель считается достигнутой, если замыкается петля обратной связи:

Такая  целевая система управления оказалась очень эффективной, и логическая система стала формировать цели не только по запросу объектов, но и для себя.

Цели, формируемые  логическим центром для себя, оказались более сложными, как в формировании, так и в достижении. Для этого требуется уже не один шаг. Сформированная цель не находит достаточного образа, полностью формулирующего задачу. Единый образ не получается. Получается комплекс целей, отражающий основные направления действий по достижению системной цели. Одной из главных и постоянных. Управление стало многоцелевым. И здесь выявился эквивалент цели, пригодный для внутреннего использования:

Цель  направление движения.

Цель стала определять не только внешние ориентиры  управляющей системы, но и основу ее внутренней организации.

Система управления перестала быть только генератором адекватной реакции на возбуждение по каналам связи.  Она стала формировать направленное движение  импульсов реакции управления в сторону  возникающего возмущения или сбоя работы организма.  Теперь вопрос поиска  линии связи с объектом по возмущениям в петле обратной связи уже  перестал быть тормозом в развитии сложности управления. Теперь появился способ управления направленным движением управляющих сигналов  в сторону  возмущения.  Вот когда основой управления стало опять  направленное и нормированное движение возбуждения.

Как мы уже не раз говорили, организация нормированного сдвига возмущения в координатном пространстве, это процесс относительно медленный. А реагировать надо быстро. Жизнь требует.

В этой, и без того, сложной иерархической  системе  логического управления появился, теперь уже технический, второй уровень управления. Карта направлений управления. Ее сформировал Центр управления. Адекватный ответ на рост сложности управления..

Система получила возможность, как бы взглянуть на себя сверху, с высоты птичьего полета, и охватить разом  всю сложность своего формирования. Каждая точка этой карты оказалась связанной с определенным узловым пунктом направленной приемо-передачи  возбуждений и управляемым объектом.

Каждый медленный шаг возбуждения по этой карте, фактически обозначает перемещение управляющего возбуждения одним махом из одного района управления в другой. Конечной точкой перемещения возбуждения по такой карте стал объектный узел управления, имеющий канал связи с центром управления.

С введением управления по карте управления скорости реакции на возмущающее воздействие не только не упали, но даже возросли.  Медленное перемещение возбуждения по карте оказалось быстрее движения того же импульса управления по бесконечным каналам связи через промежуточные узлы управления от центра до периферийных объектов.

Но, сразу появилась необходимость и в еще одной технической надстройке. Целевое управление требовало создания такой же карты для логического центра. Появилась карта целевого управления, сформированная логическим центром. Она отличается от карты управления характером появления  в ней точек возбуждения. Это уже не  ответы на запрос объектного узла управления, а  приказ системы. Его точно так же надо довести до всех исполнителей быстро и точно. И требовать исполнения. Только возмущение теперь формирует логический центр, без  подсказок  снизу.  По результатам анализа поступающей информации, как внешней, так и внутренней.

Если теперь заглянуть внутрь системы, то мы увидим, что у  импульса управления, отправляющегося в длинный путь по лабиринтам пространств и каналов связи, появилась путеводная звезда – Целевое возмущение в конечной точке  пути  управляющего импульса на границе координатного пространства управления у входа в канал связи с конкретным объектом управления. И карта, отражающая его перемещение к этой точке.

Сознательное управление.

Появление управляемых координатных пространств нормированного сдвига, как  элемента системы управления, сразу сделало их  одним из главных элементов координации действий системы. Они не заменили прямые каналы связи. Они их дополнили простой масштабирующей системой перемещения импульсов управления. Появились разные технические уровни управления и контроля.

Стало возможным  формирование координатного пространства и для создания главной единицы информации системы – образа. Для нужд центра логического управления. Он получил возможность создавать образы. Из того, что являлось его источником информации о внешнем мире. Из образов внешнего мира. Картинок, звуков, запахов. И дополнять их своими образами, сформированными Центром управления – эмоциями, желаниями, требованиями и объектами цели.

Внешнее и внутреннее соединилось. Создаваемые логическим  центром образы  отображаются там же, где  и аналогичные им реалии внешнего мира. Они явно стали конкурировать между собой. Организм уже не может отличить свой образ для управления, от  реальности происходящего.

И логический центр  сделал свой  шаг в сторону разграничения. Он установил,  если хотите,  регистратор настоящего момента. Сторож  реальности – сознание.

Сознание перестало пропускать большую часть управляющих воздействий в логический центр системы.  Все это осталось под сознанием.  Вне зоны регистрации логическим центром системы. У логического центра появилось время и место для формирования  все более точных образов управления. И анализа реальной внешней информации. Сознание стало переключателем координатных полей отражения реальности и воображения.

С появлением сознания стало возможным создавать не только управляющие образы, но и имитации таких образов. Появилась  система  контроля  по имитации действий. Зачем? Для тренировки. Стало возможным, не производя реальных действий, отрабатывать  их имитации, но при этом, логические связи координации действий оказываются вполне реальными.  Реальность образования логических связей без реальных действий позволило отказаться от лишних и опасных  реальных действий. Учиться можно и на имитаторах, а не только в реальности.

Возникла новая система управления – сознательное управление. Оно, в отличии от всех прочих  систем управления включает тренировку на имитаторах, как  один из основных элементов обучения и  формирования  логических связей. Такая форма обучения  позволила сразу активизировать работу самой логической системы в сторону роста аналитической части логического центра. Имитация действия и возможного ответа в образах  системы стало главным способом решения логических задач. Гонять варианты решения в уме оказалось куда проще, чем искать решение в реальной обстановке  реальных действий нашей непростой жизни. Опасность действия и их последствий стало возможным определить еще до их реального исполнения. Появилась возможность заглянуть в будущее на основе возможного продолжения настоящего в  образном варианте. И избежать возможной грозящей опасности, даже если она пока  еще  не появилась. Но, есть признаки, … еле заметные,  и …   пожалуй,  пора сматываться.

Понятия, ощущения, эмоции...

Интересно, ни один язык программирования  не определяет понятия. Термины и определения дает, а  понятие задаются, как название или имя.

Программа определяет действия с этими понятиями. Программа универсальна и нейтральна по отношению к понятиям.

Что же такое - понятие?

Это образ, многогранный образ, определяющий суть...

Мы говорим «мороз», а как его понимаем?

Зрительный образ заснеженного пейзажа. Дымка.

Осязательный образ- озноб, по коже «мурашки», жгучее прикосновение холодного воздуха на лице…

Слуховой образ - звенящая тишина, резкий хруст снега под ногами…

Все органы чувств создают свои образы к понятию «мороз». И любой из них своим появлением включает всю цепочку образов определяющих это понятие. В том числе и звуковой образ – слово. И не важно, сказано оно, прочитано про себя или только вспомнилось. Цепочка потянулась…

Видимо, это основное свойство мозга – многогранное определение понятий.

И, оказывается, создавать понятия гораздо сложнее, чем проводить логические действия над ними. Создать понятие, да еще и в воспроизводимых чувственных образах, задача очень сложная.

Многие понятия, которыми мы пользуемся сегодня, в однозначных образах невоспроизводимы. Для их понимания необходимы какие-то эквиваленты, другие понятия, их части – образы или их части, которые в сумме, хоть как-то отдаленно определят суть невоспроизводимого понятия.

Вот она, главная составляющая деятельности мозга – моделирование понятий. Из того запаса образов, которым мозг располагает.

Он составляет из множества образов определение понятия- обобщенный образ, дающий представление о сути моделируемого…

С одной стороны, надо сложить образ предельно точно и понятно, с другой, картинка должна быть предельно обобщенной и  узнаваемой. Требования, как мы видим, противоположны. Но одно общее есть – простота. Предельная простота понимания, насколько это возможно.

К сожалению, это удается достичь далеко не всегда. Но выход есть.

Понятие складывается из нескольких вот таких предельно простых, обобщающих  их определений, пусть односторонних и резко упрощенных…, это позволяет увидеть основные, главные качества, разные стороны одного понятия. Это позволяет так же многозначно и использовать определения или понятия. В одном случае мы принимаем одну составляющую, как главную, а в другом определяющей становится другая ветвь.

Из многозначности понятий появляется ассоциативность – сопоставление разных определений понятия по  какому-либо из определяющих признаков.

А что значит – сопоставить? Это значит связать эти понятия логической связью. Эта связь условна. Понятия связаны признаком.

 Но и признак, оказывается, связан с понятием…

Вот эта связь и закрепляется. Связь по общему признаку и есть – ассоциация.

Спичечный коробок и многоквартирный дом связывает признак – похожесть формы, прямоугольность. И не важно, что это функционально разные объекты…

Определить надо все применяемые понятия. По одному образцу. Какому? Самому сложному, а потому, самому обобщенному, составленному из бесконечности обобщаемых простых признаков.

Это правило появилось на  основе опыта. Лучше сразу применить сложную схему, чем потом бесконечно усложнять и переделывать уже сделанное, в зависимости от конкретных изменяющихся условий.  Сложную схему всегда можно сделать простой. Это второе правило.

И если для современных программ главным было и есть действие,  то мозг основан на обратной функции. Он создает понятия, в том числе и понятия действия. Для действий также определяется набор простых признаков, образов и определений. И получается, что мозг формирует функциональный многослойный образ понятия, как набор признаков и действий.

Действие определяет применение признаков.

Если есть запах, то его надо уловить и определить, как признак понятия. Включить в создаваемый образ. Действие должно входить во все чувственные образы, определяющие понятие. Бесконечность образов…

Возможно, что в данном случае определяющим, главным  признаком примененного понятия станет действие. Ну и что? Это только определяющий признак…

Например: Шницель, твердый как… подошва…

Произвели действие – пожевали. Чем  вызвали определяющий признак подобия. И теперь мы знаем, что этот признак соответствия иногда главный в определении…, установили на собственном опыте.

Понятие – образ – логическая связь по признаку. Вот он путь понимания.

Как мы видим, действие не представляет отдельной категории для мозга. Это существенно отличает варианты его решений от компьютерных.

Действие, как  продолжение понятия и как составляющая образа решения.

Основная масса памяти содержит определения понятий, в виде куста чувственных образов охваченного логическими связями. Основная часть связей – ассоциативные, по определяющему признаку.

Но, если разобраться, много ли у нас уникальных чувственных ощущений, создающих образ или понятие? Не так уж много. Многие базовые ощущения вообще определяются только своим наличием и интенсивностью проявления. Голод, жажда, страх…

То, что мы определили как базовые ощущения, это изменение биологического состояния организма. И выражается ощущение набором сигналов от нервных окончаний в органах пищеварения, двигательном аппарате и т.д. Мозг сравнивает поступающие сигналы с  контрольным набором и выдает результат…, это то ощущение, или другое.

Вместе с результатом почти автоматически выдается и программа понятий и действий, способных решить эту проблему. Понятия включают образы и связи. Среди них и действия...

Из всего этого вороха и разнообразия надо выбрать то, что подходит к настоящему моменту. Вот тут и начинается моделирование.

Уточняются сразу две  основных базы: ситуация и ответ на нее. Моделируется и то, и другое. Решение задачи оказывается не в ответе, а в согласовании образов причины и  возможности ее исправления. И делается это методом моделирования. Круг замкнулся.  Есть реальность в виде базового ощущения. Есть модель реальности и  есть модель исправления ситуации. Какая связка сработает…

Расширить этот базовый набор ощущений помогают эмоции. Эмоции, это продолжение наших ощущений.  Их формулирование в виде чувственного образа.

Эмоции, это тоже система понятий. В нее входят и устойчивые связи с базовыми ощущениями. На них и  создается  основной набор  понятий эмоций. В начале, как системы противоположностей. Затем эмоциональная палитра расширяется. Это происходит по причине применения эмоций как универсального языка общения между сложными биологическими  объектами.  

На каком-то этапе эмоции становятся  внутренним языком логической системы. А как средство передачи информации язык эмоций просто обязан найти и приемы отражения внутреннего эмоционального состояния внешними средствами. Взглядом,  звуком,  жестом,  мимикой,  характерными стойками и движениями, и т.д. Внешние атрибуты выражения эмоций порождают дальнейшее расширение связей внутренней эмоциональной палитры. Внешние проявления эмоций и внутреннее эмоциональное состояние становятся единым целым.

А мы-то удивляемся, что все наши чувства у нас на лице написаны…

Само...

Как мне кажется,  это самое главное в эволюционном процессе. И в процессе управляемой эволюции – тоже. Логическая система должна сама собрать себя и обеспечить эволюционное развитие.

Сегодняшний уровень развития техники и технологий, наконец-то, может позволить такую самостоятельность. Нанотехнологии, вот тот золотой ключик, который открывает дверь  для самостоятельности развития.

Для начала самостоятельного развития надо обеспечить процесс техническими средствами. Чтобы была возможность строить, необходимо ответить на несколько вопросов. Где строить? Из чего? Как строить? Кто будет строить?

Попробуем дать ответы на эти очень непростые вопросы.

Соразмерность.  

Кирпичи должны быть подъемными и их размеры должны обеспечить мобильность стройки и  желаемое разнообразие формообразования готовой конструкции.

Да и готовый объект должен быть соизмерим и с кирпичами, и со строителями. Иначе невозможно мобильно проводить последующую реконструкцию и перестройку.

Все оказывается взаимосвязанным.

Начнем с конца. Так проще понять исходные условия.

Готовый объект – логическая система управления, должна быть соразмерной нам. И лучше бы, примерно равной нам по занимаемому объему. Хотя бы того же порядка. Нам же с ним потом взаимодействовать. При этом оказывается сопоставимой и сложность получаемого объекта.

Для обеспечения этих конечных требований необходимо, видимо, и  чтобы строительство велось на аналогичном уровне. Наноуровне…

Природа, видимо, долго решала эту непростую задачу. Миллиарды лет. Но, в конце концов, она нашла решение. И, как мы можем убедиться на себе, весьма эффективное.

 Природа нашла  строительную среду, позволяющую строить с минимальными энергозатратами, строительные кирпичи,  принцип строительства и создала строителей. Не больше и не меньше.

Нам придется повторить этот путь. 

Кирпичики…

Нет у нас пока другого строительного материала для возведения здания ИИ кроме электронных схем. На них работают все наши логические и автоматические системы управления. Мы избрали электронный вариант реализации логических операций. И разработали под него соответствующую техническую платформу. Реле, лампы, транзисторы, микросхемы, со все увеличивающейся степенью интеграции…

Электронные схемы технологически уже подошли к наноразмерам. Сборка идет на уровне атомов. Так что, для выбора места не осталось. Что использовать – понятно. Непонятно – как?

Этот вопрос и потянул за собой длинную ниточку взаимосвязанных поисков. Какая электронная схема способна стать универсальным строительным кирпичиком? Что она должна обеспечивать?  Что будет, если пустить стройку на самотек? Какие элементы логической системы могут при этом появиться сами? Что потом с ними делать и как их переделывать для согласования с общими целями строительства? Кстати, а что должно пониматься под целями строительства на любом этапе стройки?

К сожалению, осмысление проблемы идет очень медленно. Контуры вырисовываются постепенно, по мере накапливания информации. Ускорить этот процесс невозможно. Чтобы найти решение, надо понять, что искать…

Кирпичики логической системы должны быть максимально унифицированными и применимы к строительству любого элемента: памяти, каналов связи, логических систем анализа и отображения информации, регистраторов…

Всего, что входит состав  архитектурных элементов и всей конструкции машинного мозга. ИИ должен имеет свой дом, свою площадку для развития.

Унификация и многоплановость применения потянули за собой и  унификацию принципов строительства логической системы. Какая логическая основа может обеспечить такое разнообразие применения? Понятно, что это математическая логика, но … какая?  Булева, троичная, многопозиционная,  нечеткая…

Оказалось, что не подходит ни одна. Все разработанные математические модели логики не решают задачи самостоятельности развития. Они направлены в другую сторону. В сторону получения однозначного Результата. Решение логической задачи делается путем постепенного сжатия возможных вариантов до одного. Сужающаяся логика. Такой принцип заложен во все существующие  математические модели логики. Нужна была другая логика,  расширяющая вариации возможных решений. Только такой тип математической логики может обеспечить саморазвитие строящейся логической системы.

Причем принцип расширяющейся логики должен присутствовать и в технической реализации  логических операций. В схемах.  В данном случае, это даже важнее, чем  концептуальные  математические и логические основы, только предполагающие такой путь применения.    Но и основы надо было еще найти. Где? Там же, в математике…

Вот откуда Геометрия числа и Пространственные конструкции систем счисления. [1]

Нужна счетная система, позволяющая реализовать пространственное расширение  не теоретически,  а в реальном геометрическом координатном пространстве. Такая система нашлась. Это система Бергмана. Она позволяет просто расширять пространство отображения.

Нужна счетная система предполагающая  выбор равнозначных направлений. И такая нашлась. Это коды Фибоначчи.

Нужно направленное движение.   Для этих целей подходит единичная система.

Эти счетные системы и легли в техническую основу счетной логики. Именно, в техническую. Потому, что в конечном итоге нужен многофункциональный и в то же время, унифицированный кирпичик  для строительства реальной электронной логической системы Машинного Мозга с искусственным интеллектом. Кирпичик, позволяющий строить, потом ломать и снова строить  различные элементы на одной и той же основе, ничего не добавляя и не ограничивая разнообразие. Такой кирпич – основа строительства нашелся. На основе счетной логики. Это ее основной элемент. [1]  Не очень простой, надо сказать, но и не самый сложный…

Как показало время, одним универсальным кирпичиком дело не ограничивается. Нужны и другие. Невозможно создать разнообразие применением только  одного элемента, хоть и достаточно универсального. [1]

Природа тоже не справилась с задачей полной унификации своих строительных элементов. Одного ей тоже не хватило.  Пришлось довести их количество до 20. Это аминокислоты. Из них  и построена вся белковая Жизнь во всем своем разнообразии. Так что, у нас есть пример. И способ  решения.

Стройплощадка.

Вот и добрались до места стройки. Так, где будем строить? И сразу дополнительный вопрос: В чем будем строить?

Где, в какой среде, и какими средствами можно обеспечить строительство без применения внешних грузоподъемных  механизмов. Таскать строительные кирпичи придется на себе. Других вариантов тут нет.

Давайте, опять обратимся за помощью к Природе. Как она решила эти вопросы?

На вопрос где она ответила – в замкнутом объеме, защищенном от внешней среды. И лучше, сразу хорошо защищенном. За броневой защитой. А то вдруг чего…, мы должны быть готовы ко всему.  Строительству ничего не должно помешать…

В чем? В среде, обеспечивающей  долговременность жизни нашей  конструкции.

Позволяющей  всегда  иметь возможность вносить изменение в конструкцию, ремонтировать и перестраивать, а значит, и подвозить необходимые строительные материалы. И  вывозить мусор после перестроек и ремонтов. А также и способствовать облегчению процесса строительства. Среда должна стать и защитой, и средством доставки материалов, уносить накопившиеся отходы,  и служить транспортом доставки строителей к месту работы…

Природа в качестве такой многофункциональной среды использовала … воду.    Не будь на Земле воды, не было бы и биологической Жизни в привычном нам виде.  Возможно, если бы в качестве строительной среды использовалась другая жидкость, то появилось бы что-нибудь другое. Кто знает…

А почему жидкость?

Жидкость обладает для этих целей  набором очень ценных качеств. Жидкость практически несжимаема. Емкость, заполненная жидкостью, увеличивает свою жесткость. В такой емкости   тело сохраняет свое положение в пространстве емкости почти неизменным даже при достаточно сильных переменных перемещениях емкости в пространстве.  И, кроме того,  жидкость обеспечивает … имитацию невесомости, очень важного фактора для нашего строительства. Если удельный вес строительных материалов будет примерно равен удельному весу окружающей жидкости, то не требуется дополнительных затрат для преодоления сил гравитации при проведении строительства. Кирпич плавает рядом с местом его применения. И он не упадет кому-то на голову.  Бери и клади.   А потом просто жди, когда приплывет новый.

Гениальное техническое решение нашла Природа.  Надо только создать течение жидкости в районе стройки, и все, что нужно само приплывет прямо в руки. А ненужное уплывет … куда надо.  И там разберутся, что - куда…

Тут и придумывать-то ничего уже не надо. Все придумано до нас. Нужна емкость, и нужна электроизолирующая  жидкость с  подходящим удельным весом, нейтральная к элементам сборки и строителям. Течение все необходимое принесет и унесет. Пусть плавают, строят, перестраивают…, и каждый раз - навечно.

Можно начинать строить? 

 Наверное…,  но вопросов  в этом деле еще остается очень много. Хотя, с другой стороны, пока в воду не упадешь - плавать не научишься…

И всё же,… реальное техническое решение, видимо, будет другое. При всей красивости картинки, всё это пока слишком сказочные перспективы. В реальности будет большой  контролирующий комплекс, память для записи всех ходов поиска, аналитическая программа, отработка оптимальной достройки имеющейся структуры, определение точек подключения, вывод их к месту контакта с доработкой,  вакуумное напыление (или что-то более совершенное) полученной схемы на кристалл, подключение, проверка, результирующая карта соединений, и т.д. Весь привычный набор. По-другому мы пока не умеем… 

Строители.

И опять хотелось бы сказать – нанороботы. Доставят, соберут, подключат,  проверяйте…

Мечты, конечно, … но что-то подобное надо делать.…

Иначе трудно реализовать все преимущества этого процесса. Соразмерность строителей и кирпичей этого требует.  Во всех остальных случаях  точность сборки изведет,… в таком массовом производстве  она всё же слишком велика для нашей техники.

Применяемая сегодня техника пригодится на втором этапе – массовом копировании уже готовых логических структур заданного уровня интеллектуальности. Вот там, наверное, можно, как сейчас - всё на один кристалл, концы в разные стороны, и пошел робот в народ…, уже вроде нет смысла что-то еще дорабатывать. Хотя…

Вот опыт жизненный, а он у них накопится, его надо собирать и использовать в эволюционном процессе. И в общем, и  в собственном…

Есть другой путь строительства. Не искать нужные кирпичи и складывать из них домик, а делать эти кирпичи прямо в месте их применения. Или вообще отказаться от каких бы то ни было сборочных элементов, и  вести сооружение наращивания структуры сразу на месте из исходных материалов. Полупроводников p и n – проводимости, собирая  логическую структуру, например, микронаплавкой нужного слоя в нужном месте. Это можно делать и в вакууме. Это уже совсем кажется сказкой, но … кто знает.

В этом варианте есть свои плюсы. Не надо готовить элементную базу в огромных количествах. Не надо думать о соединении этих элементов, чем и как это делать, а потом еще защищать от внешних воздействий.  Все делается сразу на месте.

И, наконец, третий путь. Наностроитель сам себе – кирпич. Он и есть элемент логической системы. Пришел на место, занял его, соединил контакты. Готово. Теперь он – часть логической системы. Миссия строителя для него кончилась. До следующего раза. Если придется перестраивать, он перейдет на новое место и зафиксируется там. Для него перестройка кончилась.

Возможно, это самый эффективный путь. Правда, элементы логической системы становятся очень сложными. Но и задача решается быстро и эффективно.

Видимо, наностроители, нужны при любом способе. Слишком много точек строительства и сложна конструкция…

И в связи с этим возникает очень трудная задача пространственного позиционирования этих самых строителей. В пределах стройки. И он, и мы должны знать, где этот строитель находится в любой момент времени. Какая ориентация его в пространстве. Что перед ним, что справа и что слева…

Иначе невозможно провести работу, требующую четкой координации и точности движений. И это надо делать на наноуровне. А строителей этих – тысячи. Задачка, прямо скажем, не слабая. Да уж, гладко было на бумаге…

Что может предложить Природа? Только ограниченное решение. Строительство идет только внутри клетки. РНК, копии с ДНК, это и строители, и карта сборки. Весь процесс идет в жидкости. Водный раствор приносит строительные материалы и уносит отходы. Но, побегать и поискать нужные кирпичики строителям все равно приходится. Выбор большой, пока нужный найдешь, взмокнешь….  Собрали половину клетки, всё, пора делиться. Стало две клетки. И процесс запускается вновь.

Как ведется это строительство, ученым понятно давно, а вот как  контролируется общий ход строительства за пределами клетки, и, например, как из кучи нервных клеток рождается мозг, это пока совершенно неизвестно. Этим ведают какие-то хромосомы, но какие, и как они транслируют эту информацию по всему организму – непонятно.

И потому, эту часть пути к машинному мозгу придется проходить нам самостоятельно. Хочется верить, что – дойдем…

Что и как строить…

Вроде бы всё необходимое есть. Пора начинать…

Если следовать жестким законам Природы, то начинать следует… с захвата пространства контролируемого объекта. Всего объема и поверхности. Далее будет только одна задача – удержать контроль при всех возможных изменениях. Это главная цель, а пока – захват…

Природа в этом случае формирует петлевые каналы передачи информации. Конечно, первая задача – охватить контролируемое пространство своими регистраторами в этом случае решается автоматически.  Вот почему есть и будет гидра. Это результат первого этапа строительства. В ней реализована цель – захват пространства контроля.

Но, у Природы  свои элементы, реализующие контрольную функцию – клетки. Это и элементы канала связи, и регистраторы состояния этой точки объекта, и управляющие.  У нас их нет.    И всё придется строить отдельно.  Регистраторы, каналы связи, управляющие элементы. Сложно, но – можно…

С внешним контролем. Иначе не получится. Потому и эволюция – управляемая. Объект контроля задаем мы, нам и надо решать задачу установки регистраторов, в количествах, достаточных для контроля за состоянием объекта.  И внешних условий изменения Реальности. Эту задачу тоже придется решать. И сразу определить место расположения центра управления.

Регистраторы есть. Вот теперь начинается строительство петлевых каналов связи соединяющих регистраторы с центром управления. Тут можно бы отдаться на милость природы и действовать по ее принципу. Природные петли образуются всегда у центра стройки. А потом, по мере расширения объекта контроля в результате его роста, петли связи сами постепенно сдвигаются к периферии. Нам это пока, кажется,  не грозит. Но смысл понятен. Петля для каждого регистратора. Персональная.

Сделали. Теперь петлю связи надо разорвать…, так как каждый регистратор, это только генератор информации, а есть еще и приемник управляющей команды – элемент управления. Он исполняет то, о чем просит регистратор.  Регистратор, управляющий элемент и каналы связи составляют необходимый контур управления – петлю обратной связи. Для планируемого центра управления. Здесь вторые концы каналов связи и заканчиваются. Можно их пока соединить, через пункт контроля линии, и оставить. Цепь обратной связи замкнута и пока процессом управляет регистратор по принципу «управления по отклонениям».  Он поддерживает заданный ему уровень возбуждения постоянным за счет регулирования работы элемента управления. А уж тот командует процессом. Каким?  Да пока, все равно каким…, например, управляет двигателем поворота, поддерживая на регистраторе постоянную освещенность….

 В результате первого этапа строительства мы получили первое представление о контролируемом объекте. Регистраторы начали передачу информации о своем состоянии по каналу  петли обратной связи. Каждый - по своему, но все каналы проходят через область центра управления.

Теперь возникла вторая задача – синхронизировать работу элементов управления по группам регистраторов. Например, у нас есть простейшая схема поддержания регистраторов освещенности в максимуме светового потока. Есть четыре фотодиода, собранных в квадрат 2х2 и  разделенных по центру перегородками. Каждый фотодиод может контролировать только свою четверть пространства. Есть и четыре двигателя, обеспечивающих поворот всей группы регистраторов в четырех взаимоперпендикулярных направлениях.  Стандартная схема слежения за источником света.

Надо найти каналы управления этой группы регистраторов и захватить управление. Это и есть задача центра управления. Вот тут и начинается строительство логической системы управления.  Надо найти каналы, перехватить управление, сделать его адекватным и приспособить для нужд всего объекта. Задачка, прямо скажем…, сложная.

Строители центра управления набегаются с бесконечными перестройками, пока найдется приемлемое решение.  Но решение найдется. Первый уровень управляемости  этот центр управления обеспечит. Если мы обеспечим необходимый уровень моделирования внешним логическим устройством.

Чтобы не проходить длинный этап беспорядочного строительства и хаоса случайности, нам придется сразу начинать стройку под контролем.

Конечно, компьютерной программы. Никуда мы  от этого не денемся. Она должна определять первичные цели,  контролируемое пространство, находить первые решения и реализовывать их в строительстве. Она определяет законы и принципы строительства. Это та самая ДНК для электронного машинного мозга.

Эта программа должна копироваться в элементах ММ и стать его родной основой. Это происходит при достижении ММ заданного уровня развития под контролем.

После этого внешнее управление строительством переходит на следующий уровень. Только в экстренных случаях, а лучше – никогда…

Теперь решения должен принимать только ММ. Наша задача – создавать ему жизненные трудности и тем стимулировать его развитие. Пусть кувыркается…, поднимает интеллект.

Задачи, задачи...

Я всегда рассматривал мозг только как основную часть логического аппарата

системы управления организма. Местом обработки сигнала и точкой принятия решения. Но, это, все же, только часть общей системы.  Система управления включает всю нервную систему.

Очевидно, что Машинный Мозг, формируемый управляемой эволюцией должен  обладать свойствами  и способностями биологического аналога. И его строительство должно идти по тем же законам.

Начальная задача эволюционного  моделирования на базе электронных схем, которую я себе поставил, и которую пытался решить, как потом выяснилось, не соответствует планируемому ответу. Пришлось многократно уточнять задачу.

Некогда единая и, кажется, чисто техническая задача раздробилась на несколько задачек. Но, каждая, вроде бы уже мелкая задачка вдруг стала вырастать до необъятной ширины. Проблема «Само…» снова и снова возникала на каждом шагу.  

Оказалось, что нет математического обоснования. Почти нет логических основ самостоятельного поиска решений. Нет привычных технических путей реализации. Нет даже философии «Само…». Все, что есть, подразумевает участие человека. Хоть косвенно, но…

Не привыкли мы что-то пускать на самотек и давать свободу действий. Нам во всем надо обязательно участвовать…  

 Для достижения понимания необходимого планируемого начального уровня  самостоятельности формирования ММ пришлось очень внимательно рассматривать принципы организации движения информации, координатные пространства управления, схемы организации управляющих каналов. Разрабатывать новую математическую логику, основанную на движении в координатах, искать способы и элементы самостоятельного строительства. Но и это пока не очень приближает к получению хоть какого-то результата.

Видимо, задача эволюционного моделирования систем управления очень сложна. И не только для меня.  Как выяснилось, даже для природы.  Но у нее хоть есть Вечность для решения этой задачи…

У нас Вечности в запасе нет. Но, и пробовать различные варианты мы можем чуть быстрее Природы. Кое-какой опыт уже имеется.

В управляемом варианте это рассматривается как внесение изменений в программу развития системы под определяющую цель. Что мы хотим получить, такую программу и надо вводить в работу...

Кстати, вопрос совсем не в том, знаем мы, как реализовать то или иное сложное техническое решение в электронном варианте, или не знаем.  Важно, чтобы  это решение было найдено в процессе эволюционного моделирования. И закреплено в новых логических форматах. Хотя, может найтись и более эффективный вариант, кто знает…. Мы делали отбор по одним критериям, а здесь критерии могут измениться.

Естественно, каждый этап развития можно считать новым образцом управления и  использовать отдельно, но сам-то процесс должен быть непрерывным.

Вот так примерно я вижу этот путь управляемой эволюции.

Не начинать сразу с ИИ, а развивать управление сначала до уровня ИИ, потом уж, может быть, и  до Разума, правда,  это только … когда-нибудь. Эту цель конечно надо иметь в голове, начиная эволюционный процесс управляемого развития. Но это запредельная цель - Мечта.

Часть 2. Природа подсказывает…

«То, что число ф — инвариант метрики сенсорного пространства, поражает, как чер­тик из табакерки. Но факты — вещь упрямая, и мы вправе порассуждать о том, какие след­ствия вытекают из этого неординарного совпадения.»

И.. А.  Рыбин     Психофизика: поиск новых подходов

Почему-то так принято, что число Ф отражает только Гармонию Природы. Как мне кажется, это слишком узкое понимание математического эквивалента, лежащего в основе строительстве всего живого на Земле. Скорее, Гармония, только следствие из всего многообразия его факторов влияния. Гармония это только макушка  того основания, которое позволило образовать все Живое.  Основное его предназначение в  другом. Число Ф стало главным фактором, позволившим Живому сдвинуться с места. Всему, от клетки до человека. Двигаться. Во всех смыслах.  Оно стало основой эволюции.

Если число Ф так упорно проглядывает во всех  биометрических измерениях, является основой филлотаксиса, становится мерилом Гармонии, то почему  оно не должно присутствовать в основах математического аппарата и организации логических систем Живого?   

Точно так же как И.А.Рыбин  [ 2], я задумался о том, как и во что может преобразовываться входящая в наш мозг информация. Приходит она как изображение, звук, запах, вкус, прикосновение и т.д. А как она преобразуется в универсальную форму информации, которую понимает и обрабатывает мозг? И я вышел на те же основания и принципы кодирования информации, на которые указывает Рыбин:

«…во-первых, обнаруженный нами инвариант присущ сен­сорному пространству и поэтому не является благоприобретением культурного развития. Во-вторых, сенсорное пространство — не геометрическое, а функциональное. В-треть­их, оно включает все виды ощущений. Из перечисленных обстоятельств следует: сен­сорные алгоритмы, опирающиеся на число ф, есть продукт биологической эволюции мозга; связанные с золотым сечением числовые соотношения в живой природе, вероятно, проявляются не только в морфогенезе; на­конец, наше эстетическое восприятие этих соотношений может оказаться интуитивным, подсознательным ощущением их соответст­вия эталонам, заложенным в нашей психике.» [ 2 ]

«Для этого мозг человека должен иметь совершенную функционально-структурную организацию. Выявить основы этой организа­ции— одна из самых трудных и фундамен­тальных проблем современного естество­знания. Но один из принципов установлен: информационный характер сенсорных и пси­хических процессов. Из него непосредст­венно вытекают существование собственного языка и собственной меры сенсорной ин­формации, подчиненность сигнально-кодовых соотношений информационным законам.» [2 ]

Собственно, из соблюдения этих принципов вытекает логарифмическая шкала восприимчивости наших органов к информации в диапазоне чувствительности. Огромный динамический диапазон воспринимаемой нами информации сжимается в сотни раз, уравнивается до значений воспринимаемых элементами нашей логической системы – клетками. Звук, свет, цвет, запах, вкус, … оказываются преобразованными в сопоставимые им  электрические сигналы, понимаемые и принимаемые  нервными клетками. Очевидно, что с этого момента электрический импульс теряет свою прошлую принадлежность к, например,  звуку, и становится просто импульсом информации. Сигналом от звукового регистратора информации.  Потом он теряет и эту принадлежность. Теперь он часть информационного потока. Часть информации. Далее мы имеем дело только с информационными импульсами. Одинаковыми, стандартными для данной системы. Их можно суммировать, сравнивать, сопоставлять, соотносить, но, … для этого надо иметь понятие о времени.

Отделить «было», от «есть» и от «будет». Отделить прошлое от настоящего, предполагать будущее.  Только с момента появления сознания начинается  аналитическая обработка информации. И из биологического автомата формируется  логическая система живого организма…

Для меня его статья - подтверждение правильности моих обоснований. На этих принципах построена система счетной логики.

Для согласования и применения логических и математических закономерностей давно обнаруженных в Природе, но почему-то никак до сих  пор не применяемых, пришлось задуматься о  расширении понятия числа, введения в него геометрических составляющих и координатного пространства.[1]

Разрабатывая основы своей математической логики, я вышел на формулу зависимой импликации. Как оказалось, это основная формулы теории СИМО (единая система средств формального описания) А.В. Напалкова  [5 ].

Эта же формула позволяет ввести в математику фактор времени.  Она привела к формированию логического обоснования состоянию ожидания события, как противоположности состоянию неопределенности, когда ничего не происходит и система как бы выпадает из времени с логической и математической точки зрения, но при этом она функционирует.

Я попробовал немного охватить некоторые, как  мне показалось, важные  для живых объектов математические соотношения в своей статье "Математика Природы" [ 1, 37 ].

Природа упорно подсказывает нам направление поиска. Она не так уж глупа. Может быть, стоит еще раз прислушаться, приглядеться…

Логика ДНК. Почему она такая?

Почему ДНК – двойная спираль?

Почему для кодирования используются пары оснований?

Почему этих оснований четыре?

Почему считывание информации с ДНК идет триплетами?

Если триплеты имеют 64 варианта, то почему аминокислот только 20?  Остальные варианты, это запас на развитие?

Так Природа распорядилась. А почему именно так?

Видимо есть для этого веские аргументы, есть и логические основания.

И своя логика. Наверное, она не совсем математическая, но без математики и тут не обошлось.

Химическая логика клетки ограничена знаниями о противоположности и симметрии. И еще клетка может проводить сравнение и находить сходство и различия. На своем химическом уровне, естественно. На этих принципах она и организовала  хранение информации в ДНК.   Клетка-то, не ахти какая умная, а ДНК - сложнее и некуда. Откуда что берется?

ДНК отражает принципы работы логической системы клетки, но в ней заложена вся логика Природы. Может быть, потому такая она и получилась… сложная.

Триплеты ДНК.

С ДНК, как носителем информации об организме  разбираются так долго, что кажется, что понято уже все. Или почти все…

И все же, вопросов остается много. Причем, основные вопросы лежат на поверхности, как ни странно. Ученые биологи разбираются в тонкостях генной темы. Туда же ушли и математики. Это же  интересно, разбираться в основах строительства Живого…

А основы понимания ДНК как информационной структуры осмыслены еще век назад.

Что там еще может быть неизвестным? Наверное, так оно и есть, но мы все же попробуем еще раз покопаться в основах…

ДНК представляет собой двойную спираль цепочек из двух пар оснований: А – Т (У) и Г-Ц.   Основание У появляется в копии, в РНК.  С технической точки зрения ДНК представляет собой информационный массив  последовательного чтения.

Две пары оснований ДНК составляют какую-то основу  системы кодирования информации. Одна пара противоположностей имеет 3 электронных связи, а другая -2. С этим давно разобрались. И так же давно существуют формы записи  различных ДНК хромосом и рибосом человеческой клетки в виде бесконечных последовательностей из этих самых АТЦГ…

Что же кодирует ДНК, какую информацию она содержит?

В первую очередь было выяснено, что информация в записи ДНК нужна для синтеза белка из аминокислот. Белков бесконечное множество, а вот составляющих их аминокислот всего 20. Из этих дух десятков деталей и идет сборка бесчисленных белковых творений живой природы. И порядок сборки записан в ДНК, как на очень длинной магнитофонной ленте. Одна запись отделена от другой особыми короткими последовательностями из трех оснований. По ним и определили длину минимальной единицы информации ДНК. И назвали – триплет. 

Каждый триплет, то есть три соседних основания ДНК соответствует какой либо аминокислоте, а вся запись от одного разделительного ключа до другого соответствует порядку следования аминокислот в молекуле какого-либо белка.    

Сведения о соответствии триплетов из оснований ДНК,  какой - либо аминокислоте свели в таблицу. Вот она, таблица 1:

Таблица 1

Кодирование аминокислот в ДНК.

Все это написано в школьных учебниках биологии.  Далее приведен и порядок сборки белка на основе информации, записанной в ДНК.

Примерно так:

 Двойная спираль ДНК режется по линии симметрии на две длинные одиночные информационные половинки. На каждую половинку садится хитрый автомат копирования и начинается процесс копирования информации с ДНК на другие, уже короткие носители – информационные РНК или  и-РНК.  В  этом носителе по той же технологии закладывается информация уже только части  общей ДНК, от ключа до ключа. Окончание чтения для РНК определяется появлением триплета ключевого сочетания останова сборки. По этой команде созданная информационная РНК  отрывается от аппарата копирования. И начинает создаваться следующая и-РНК. Таким образом, в любом случае на одном из концов РНК есть «ключ». Он скопировался автоматически. И еще одно: Ключ и непарность дают единственность варианта прочтения. От начала – до ключа. И снова триплетное чтение.

 Но, на этом же конвейере  собираются и транспортные средства для этого процесса – транспортные РНК, или  т-РНК.  Собранные Т-РНК сразу же под действием собственных открытых валентных связей сворачиваются в интересные фигурки, напоминающие сложный  лист  клевера. Их так и называют – «трилистник».  Такую форму имеют все готовые к работе т-РНК.  Форма у всех т-РНК одна, а  транспортировать они должны разные аминокислоты…

Для решения этой задачи каждый трилистник т-РНК  имеет два ключика, фиксирующих  что она должна транспортировать к месту синтеза. Один ключик расположен на вершине среднего «листа». Это информационный код, который при подходе т-РНК  сравнивается  в месте синтеза с текущим триплетом и-РНК  необходимой сейчас аминокислоты для строительства очередного белка. Если триплет нашей т-РНК  совпал с необходимым триплетом и-РНК, то аминокислота, которую привезла эта т-РНК забирается для нужд строительства, а пустая т-РНК отправляется снова ловить добычу, свою аминокислоту, чтобы снова привезти ее сюда к месту сборки белка. 

Второй ключ расположен в «черешке» трилистника т-РНК. Он как раз и нужен для захвата и удержания молекулы нужной аминокислоты. Там те же АУГЦ  образовали нужную комбинацию, позволяющую захватить и удержать именно эту молекулу аминокислоты во время транспортировки до места сборки. 

Тем временем, после изготовлении вторичных копий частей ДНК в виде и-РНК и т-РНК приходит время достраивать и взятую для копирования половинку ДНК.  Половинка ДНК достраивается тем же способом снова до полной двойной спирали.

И в клетке появилось два комплекта одинаковых ДНК.

Можно начинать деление клетки…

Вот примерно так, если совсем кратко…

Как все кажется просто. Но, когда начинаешь разбираться в тонкостях, то возникает множество вопросов. Даже не в механизмах биохимического синтеза, с этим  специалисты разбираются, а в простых и, кажется, понятных  вещах.

Как это Природа умудрилась считать тройками?  Мы этого до сих пор не умеем, потому и используем двоичный счет в своих вычислительных машинах. А Природа, не умея считать,  пользуется триплетами. И можно бы это просто принять как факт, если бы не  избыточность кодирования.

Триплет, трехзначный код, позволяет получить 64 комбинации. Но,  применяется всего 20 аминокислот и 3  ключа с одной командой «Остановка сборки». Из этих 20 только 2 аминокислоты имеют единственный код. А остальные имеют  от 2 до 6 вариантов кодирования. Коды различные, а результат должен быть один.

И еще одна сложность. ДНК содержит две информационных линии. Две противоположности.  И каждую можно прочитать. Каждое прочтение дает свою информацию.

Одно замечание. Кодовый триплет работает в транспортной РНК. Код – на вершине «листа  клевера», а аминокислота прицеплена к «черешку». Как работает код - понятно. А как по этому, чисто информационному коду  имеющему до 6 вариаций на «черешок» цепляется только одна нужная аминокислота? Значит, второй код, вернее кодовый ключ захвата нужной аминокислоты должен быть только один при любом варианте информационного кода в вершине РНК. Видимо, это разные коды.

А как же отсекается избыточность кодирования?

На вершине «листа клевера» расположен информационный кодовый триплет. Он  определяет,  какую аминокислоту должна захватить и подвести к месту сборки т-РНК. Но, это только информация для контроля правильности сборки.

На «черешке» мы имеем настоящий уникальный и единственный код этой аминокислоты, ключ,  позволяющий ее захватить. И заметим, только ее, одну из 20 возможных,  без вариантов.

Различие существенное.

Видимо, из 64 возможных вариантов триплетов есть какие-то 20 основных, которые и соответствуют аминокислотам, а остальные используются по мере спроса той или иной аминокислоты. Потому так и  различны количества вариантов триплетов для одной и той же аминокислоты, от одного до шести. Редко используется – достаточно и одного триплета, часто – получите 6 комбинаций…, возможно. Но возможно есть для этого и другие причины.

И еще надо точки останова как-то обозначать.  Для команды СТОП использовано 3 комбинации.

Придется сначала кое-что посчитать…

Напомним себе, в ДНК применено всего 4 различных основания, а в триплете используется 3  в каких-то сочетаниях…

Для начала узнаем количество сочетаний из 4 по 3:

24 сочетания по 3 из 4 возможных, фиксируют уникальные триплеты в последовательности любой длины.

Проверим  с другой стороны.

Формула n-мерной суммы из моей работы [ 32 ]  :

Уточним  формулу для нашего случая:

И проведем расчет:

4+3+2+1=10

3+2+1=6

2+1=3

1=1

Всего получилось 20 сочетаний.  Эти сочетания в таблице 2:

Таблица 2

Видимо, вот они, наши 20 аминокислот. Это сочетание логических единиц в триплете без учета порядка следования. Пример:

121=112=211

Каких же вариантов нет? Почему формула (1 ) дает 24 значения? Формула учитывает все сочетания. 

Формула расчета перестановок дает, как и положено, 64 варианта.

Сведем  все полученные варианты сочетаний и их перестановки в таблицу.

Таблица 3.