Остановимся на основных понятиях, с тем чтобы постепенно войти в круг обсуждаемых вопросов. Прежде всего нужно выделить два противоположных подхода к моделированию интеллекта. Условно их можно назвать сетевым и алгоритмическим. Соответственно будем различать и два типа моделей — сетевой (СИ) и алгоритмический (АИ) интеллекты.
Самая простая схема сетевого интеллекта показана на рис. 1. Объект управления (Об) представляет собой некую сложную трехмерную структуру. Она воспринимается датчиком — рецепторами Рц (например, глазами) и передается сигналами в «мозг», где превращается в первичную модель ПМ. В первом приближении ПМ представлена плоской двухмерной структурой, составленной из возбужденных, активированных элементов некоторой сети — условного «рецепторного поля». Объект распознается путем наложения ПМ на множество фигур из неактивных элементов, объединенных «проторенными» связями. Эти неактивные модели-фигуры представляют собой модели уже известных объектов и составляют постоянную память ПП. В соответствии с принципом действия СИ элементы, составляющие постоянную и временную (или активную) память ВП,— одни и те же; они отличаются только уровнем активности. Наложением первичной модели на сеть выбирается и активируется одна распознанная модель — фигуры РМ, и от нее включается управляющее воздействие на объект. Это воздействие представлено моделью действия МД, управляющей эффекторами Э. Распознанная модель объекта связана с несколькими моделями действий; выбор одной, нужной, определяется критерием Кр. Активированная от РМ и Кр модель действий передает активность на эффекторы, в которых управляющие сигналы превращаются в механическую энергию управляющего воздействия. Таким образом, в сетевом интеллекте «действия с моделями» представлены изменением активности элементов сетей, в которых заложены модели.
Рис. 2. Схема алгоритмического интеллекта (АИ): Об — объект управления; Рц — рецепторы; ПМ1 — первичная структурная модель; П1 — преобразователь; ПМ2 — первичная цифровая модель; РМ — распознанная модель; Кр — критерии; ДП — длительная память; МД — цифровая модель действия; П2 — преобразователь; Э — эффекторы.
На рис. 2 показана схема алгоритмического интеллекта. Начало его функционирования такое же, как в СИ,— в результате работы рецепторов Рц формируется первичная структурная модель ПМ1 в виде такой же плоской двумерной структуры. Однако она тут же считывается преобразователем П1 превращаясь в линейную, одномерную модель из набора цифр — ПM2. Все последующие действия осуществляются с этой моделью. Распознавание ПМ2 состоит в последовательном сравнении ее с записанными тем же кодом моделями-эталонами из длительной памяти ДП, где находится распознанная модель РМ. По этой модели выбирается модель действия МД. Процесс этот осуществляется путем перебора моделей в длительной памяти под управлением критерия Кр. Модель действия передается на преобразователь П2, где цифровой код превращается в управляющие сигналы эффекторов Э и через управляющие действия — на объект Об.
Основное различие между СИ и АИ состоит в структуре памяти и вытекающих отсюда разных действиях с моделями. Однако в обоих типах интеллекта сохраняется принцип управления моделями со стороны критериев управления через их активацию.
Создание СИ и АИ предполагает использование разных методологических подходов к моделированию одного и того же объекта — разума человека. Каждый из подходов имеет свои сильные и слабые стороны. Поэтому при построении реальных систем ИИ может оказаться целесообразным представление некоторых функций разума в виде сетевых моделей, а некоторых — в виде алгоритмических. Общий принцип здесь таков: чем ниже уровень моделируемой функции в общей иерархии функций разума, тем вероятнее, что при ее воспроизведении в ИИ наиболее эффективным окажется сетевой метод.
Дело в том, что реализация многих функций нижнего уровня (как, например, нахождение распознанной модели по первичной модели — см. рис. 2) связана с осуществлением больших переборов в длительной памяти. Такие переборы особенно эффективно осуществляются в сетевых моделях, реализующих параллельные процессы переработки информации. В то же время сетевые модели имеют другие недостатки, ограничивающие область их применения. На сравнительном анализе достоинств и недостатков сетевых и алгоритмических моделей я еще буду неоднократно останавливаться.