Иван Куликов

© Газета.Ru

Наука и техникаМир

3518

29.05.2011, 12:27

Шизофрения роботов

Искусственный интеллект осваивает бредовые измерения.

Обучив искусственную личность рассказывать интересные истории, исследователи из Техаса попробовали пойти дальше и выяснить механизм происхождения шизофрении, открыв новую главу в истории медицины – «виртуальную экспериментальную психиатрию».

Очень неправильный футбол

Предположим, вы проворонили важный футбольный матч, но у вас есть друзья, которые матч смотрели и уже выстроились в очередь, чтобы изложить вам ход событий. Друзья – яркие и замечательные люди, все со своим характером: один любит приукрасить, другой – приврать, третий – сфокусироваться на деталях, четвертый – вдариться в теорию, пятый путает хронологию голов, но помнит все штрафные и т. д. Как бы то ни было, сопоставив версии и отфильтровав «шумы», вы в конечном итоге сможете составить более-менее реальное представление, как именно развивались события на поле.

К некоторому сожалению, вы заметили в очереди друга N, чьи версии футбольных матчей с каждым разом все больше отличаются от остальных, а полезной информации несут все меньше. Один раз N уделил неоправданно много времени описанию формы облаков над стадионом, другой – установил точную корреляцию между числом голов и числом неработающих прожекторов, а то и поразил вовсе, заявив, что на воротах стоял он сам, тренером соперников был папа римский, игра была никудышной, и сейчас он срочно убегает в зоопарк смотреть розыгрыш Кубка УЕФА между пингвинами.

До поры до времени все это походило на чудачество, пока вы с друзьями не узнали, что N действительно устроил дебош в зоопарке, потом потерял работу, жена от него ушла, а сам он ведет все более отчужденный образ жизни – замкнулся, погрустнел, стал коллекционировать плюшевых пингвинов, на звонки не отвечает...

Стремясь помочь N, но отчаявшись найти с ним общий язык, вы с друзьями обращаетесь к специалистам, чтобы узнать примерно следующее.

Как бы ни был безобиден спектр шизоподобных состояний, захватывающих область «нормы», развитые проявления поведенческих феноменов, имеющих место в случае с N, относятся уже к области патологических дисфункций, чьи носители могут стать совершенно недееспособными, как испытывающими, так и причиняющими страдания людьми.

На вопрос, можно ли вернуть N из его миров в футбольный клуб нормальных людей, специалисты разведут руками. Несмотря на множество теорий – от экзотичных (сознание шизофреника неконтролируемо расползается по огромному числу параллельных историй) до более практичных (генетически обусловленные нарушение в дофаминовой регуляции нейронов мозга), механизмы, продуцирующие подобное поведение, не ясны. Так что рассчитывать на успешную коррекцию не приходится: шизофренические симптомы, используя соответствующие лекарства, купировать можно, но, во-первых, не навсегда, а во-вторых – ценой тяжелейших побочных эффектов.

В момент уныния, когда стало ясно, что случай N представляет собой большую и нерешенную научную проблему, в светлую голову одного из ваших друзей – специалиста по искусственному интеллекту, нейронным сетям и автоматизированным трейдерским системам – приходит замечательная мысль.

Раз самообучающиеся экспертные системы, имитирующие работу нейронной сети мозга, демонстрируют неплохие результаты в изучении рынка и прогнозировании курса акций, почему бы не построить робота-рассказчика – нейронную сеть, умеющую запоминать и пересказывать правильно, но своими словами, истории футбольных матчей?

Далее, изучив ошибки и отклонения, которые допускает при пересказе матчей N,можно попытаться имитировать похожие отклонения в нервной системе робота, меняя параметрические настройки узлов нейронной сети.

Постепенно, методом подбора, можно будет установить, какой именно из ансамблей в нейронной консерватории N при упоминании, скажем, последней победы «Спартака» вместо положенного клубного гимна начинает играть марш Мендельсона. Таким образом, указав специалистам, что именно сломалось в голове у N и что именно надо там подправить, можно повысить шансы на его скорейшее возвращение в лоно адекватных футбольных болельщиков.

DISCERN – «правильный» и «шизофренический» нейрокомпьютер

Именно по такому пути пошли Юлай Грейсманн и Ристо Миккулайнен с факультета компьютерных наук Университета штата Техас (США), возглавившие смешанную исследовательскую группу по изучению шизофрении из специалистов по искусственным нейросетям и сотрудников факультета психиатрии Йельского университета. Они построили искусственную нейронную сеть под названием DISCERN, которая умеет запоминать и пересказывать истории, обучили ее и затем обкатали на ней несколько гипотетических нейродисфункций, предположительно ответственных за развитие шизофрении, сравнивая произведенные эффекты с реальными отклонениями, наблюдаемыми в группе больных шизофренией.

Результаты эксперимента опубликованы в журнале Biological Psychiatry.

В отличие от классического компьютера, записывающего истории «как есть» в свою память или индексирующего их отдельные общие элементы (скажем, слова или даже буквы) в бесконечно масштабируемой базе данных, нейросеть DISCERN воспринимает, запоминает и воспроизводит информацию, руководствуясь «правильными» взаимосвязями между отдельными элементами и имитируя таким образом работу реальных нейроансамблей мозга.

Нашему выбору слов, более подходящих друг к другу «по смыслу», в искусственной нейросети соответствует выбор статистически более вероятных связей между элементами сети. Фиксация «правильных» взаимосвязей достигается посредством «обучения» нейросети.

Архитектура искусственной нейронной сети DISCERN. Обучение, запоминание и репродуцирование историй происходит в цепи нейромодулей. От "входа" против часовой стрелки: анализатор предложения, анализатор истории, эпизодическая память, генератор истории, генератор предложения. В отдельном блоке показана схема генератора истории -- многослойного перцептрона, обратно связанного с эпизодической памятью. Нейромодули DISCERN коммуницируют друг с другом посредством распределенного представления "смысла" слов -- фиксированных паттернов нейронной активации: активируются только те связи, которые имеют больший весовой коэффициент, или "больший" смысл. Коэффициенты и паттерны фиксируются посредством обучения сети: в конечном итоге, получая те или иные сигналы на входе, сеть должна научиться продуцировать правильные сигналы на выходе. "Входными" сигналами являются первые строчки запомненных сетью историй: оставшуюся историю сеть должна пересказать сама.

Сердцем DISCERN-архитектуры является «генератор историй». При ближайшем рассмотрении им оказывается классический многослойный перцептрон (см. иллюстрацию), знакомый нам по эволюционирующим швейцарским роботам. В случае швейцарцев задачей перцептрона было воспринять внешнюю информацию (слой нейронов «входа»), установить правильные связи (промежуточный скрытый слой – «найти кубик») и продуцировать решение (нейроны «выхода» – подъехать к кубику и транспортировать).

У DISCERN на нейроны «входа» подается информация из модуля эпизодической памяти, а слой «выхода» связан одновременно с эпизодической памятью и «генератором предложений». В ходе многочисленных циклов обучения швейцарский перцептрон учился узнавать и транспортировать кубики, в случае DISCERN – «корректно» воспроизводить истории, которые запоминала нейросеть.

Начиная обучение сети со случайных стартовых конфигураций нейросвязей, можно получить различные типы рассказчиков, которые будут излагать одну и ту же историю чуть-чуть отличными способами – так же, как немножко по-разному пересказывают один и тот же матч ваши друзья.

Техасцы ограничились тридцатью конфигурациями (хотя их может быть сколь угодно много), которые они назвали «экземплярами» (собственно, это и есть виртуальные личности-рассказчики).

Синдром гиперобучаемости мозга – главная причина навязчивого шизофренического бреда?

В общей сложности тридцать экземпляров DISCERN научились оперировать лексиконом из 159 слов, пересказывать 28 историй объемом от трех до семи простейших предложений каждая и отличать «плохие» истории от «хороших». Истории делились на автобиографические «положительные» о докторе (пример: «Я был доктором / Я работал в Нью-Йорке / Я любил мою работу / Я был хорошим доктором») и «отрицательные» о гангстере («Тони был гангстером / Тони работал в Чикаго / Тони ненавидел свою работу / Тони был плохим гангстером»).

На следующей стадии эксперимента была отобрана группа больных шизофренией (37 человек) и контрольная группа здоровых людей (20 человек). Всем им было предложено прослушать и запомнить три несложные истории, а затем пересказать их – сразу, через 45 минут и через неделю.

После анализа получившихся текстов для обеих групп были составлены сводные профили, фиксирующие замеченные отклонения (подмена лиц, лексические аберрации, изменение сценария и т. д.).

Наконец, на последней стадии эксперимента посредством изменения параметрических состояний отдельных нейроблоков у тридцати виртуальных рассказчиков DISCERN были зафиксированы те же значения отклонений, что в реальных профилях.

В общей сложности были обкатаны восемь гипотетических нейродисфункций, предположительно ответственных за развитие шизофрении.

Это нарушения, связанные с памятью (разрывы нейросвязей, кортикальный нейрошум, угнетение нейроотклика, гипервозбуждение нейронов), ассоциативные дисфункции (аберрации семантических связей, гиперассоциации, размывание и смешение семантических сигналов) и сигнальные дисфункции (гиперувеличенный отклик мозга на ошибку предсказания или так называемый синдром гиперобучаемости, предположительно провоцируемый увеличенными экспозициями дофамина).

Как выяснилось, только два сценария провоцировали у рассказчиков DISCERN нарушения, сходные с нарушениями, которые наблюдаются у шизофреников в реальной жизни.

Таковыми оказались дисфункции памяти и «синдром гиперобучаемости», когда мозг теряет способность забывать или игнорировать информацию, поддерживая, таким образом, нормальную пропорцию между шумом и сигналом.

Результативный график эксперимента DISCERN: только двум сценариям -- дисфункции памяти, или Working Memory, и гиперобучению (верхняя и самая нижняя строчки)-- удалось подстроиться под профили нарративных отклонений в группе шизофреников (слева). При подстраивании под профили контрольной здоровой группы сильно изменять параметрические настройки нейромодулей уже не требовалось.

Разучившись «забывать», мозг теряет способность отличать значимую информацию от огромного числа возбуждающих сигналов и начинает либо устанавливать связи, которые в реальности (во всяком случае, в реальности нашей Вселенной) оказываются неработающими (пингвины, играющие в футбол, – сигнал, полученный при просмотре американского мультфильма «Делай ноги», не игнорированный мозгом и усиленный), либо тонет в море сигналов, будучи не в состоянии организовать их в связную историю.

В случае с рассказчиками DISCERN синдром гиперобучаемости (имитированный посредством увеличения числа циклов обратной обучающей связи с эпизодической памятью) приводил, например, к тому, что роботы-рассказчики начинали смешивать одни автобиографические истории с другими, подменяя лица (добрый доктор оказывался, например, злым гангстером) и действия (в одной из пересказанных историй хороший доктор обвинил себя в совершении теракта, в другой назвал своим боссом гангстера). То есть продуцировали иллюзорные ситуации, специфичные в симптоматике шизоподобного бреда.

Конечно, результаты виртуальных экспериментов с искусственной нейронной сетью еще не являются окончательным доказательством правильности той или иной гипотезы, объясняющей развитие шизофрении. Однако сам факт, что искусственная нейросеть, функционирующая на сходных с мозгом принципах, в части случаев демонстрирует поведение, сходное с поведением реальных пациентов, открывает перед медициной, получившей в руки такой мощный новый инструмент, как виртуальная экспериментальная психиатрия, весьма захватывающие перспективы.

Все это прекрасно, но парадокс эксперимента заключается в том, что, если нервная система роботов будущего будет имитировать человеческую (а именно так пока и происходит), в их футбольном клубе также обязаны появляться странные субъекты, воспринимающие обычный футбольный матч как увлекательную экскурсию в параллельную реальность, из которой, к сожалению, нет пока возврата.

Иван Куликов

© Газета.Ru

Наука и техникаМир

3518

29.05.2011, 12:27

URL: https://babr24.news/?ADE=93874

bytes: 12654 / 12289

Поделиться в соцсетях:

Также читайте эксклюзивную информацию в соцсетях:
- Телеграм
- ВКонтакте

Связаться с редакцией Бабра:
[email protected]

Автор текста: Иван Куликов.

Другие статьи в рубрике "Экономика"

Закрытые «Ворота Байкала»

Эксперты выясняли, почему с Особой экономической зоной в Иркутской области ничего не получилось. Большое Голоустное. Фото с сайта baikaler.

Алиса Канарис

ЭкономикаБайкал

16592

02.11.2015

Салатовая революция подавлена… росчерком пера

С 26 октября Росавиация своим решением прекратила действие сертификата эксплуатанта «Трансаэро». По мнению многих экспертов, это означает конец эпохи конкуренции в авиаотрасли и начало новой, где существуют предельно ясные приоритеты государственных компаний... И добиваться их можно любой ценой.

Максим Бакулев

ЭкономикаМир

10136

28.10.2015

Братская Дума планирует поднять налоги в несколько раз

Вчера сайт www.antonenkov.com опубликовал информацию о том, что власти Братска планируют увеличить налоговую ставку на землю под гаражными кооперативами с 2016 года в три раза, а с 2017 - в пять раз.

Елена Фортуна

Экономика

7572

22.10.2015

Власти Братска сократят зарплату работникам учреждений культуры

Администрация Братска планирует сократить заработную плату работникам учреждений культуры. Руководителям учреждений необходимо отказаться от надбавок и доплат сотрудникам.

Андрей Васильев

Экономика

10035

21.10.2015

Энерготарифы: уравнение со всеми неизвестными

Одной из примет общественной жизни в соседних с Иркутской областью восточных регионах — Республике Бурятии и Забайкальском крае — является периодическое «энергообострение», пик которого выпадает на осень. Не стал исключением и нынешний год.

Артур Скальский

ЭкономикаИркутск

7882

13.10.2015

Блогнот. Кушать очень хочется, а что-то все пропало

Ну вот и подходит к финалу пьеса “собирания земель”. Все стало ясно после того как нефть упала ниже 50 долларов, а импортные продукты в России показательно начали давить тракторами. А что же дальше? Удивительным образом в начале августа совпали несколько событий. Давайте по порядку.

Виктор Шевчук

ЭкономикаРоссия

7165

14.08.2015

Застывшая замазка и аромат раздевалки: российские «сырозаменители»

Лишившись импортного сыра из-за продуктового эмбарго, российские сыроделы безуспешно пытаются подделать западные образцы.

Шон Уокер

ЭкономикаМир

16061

31.07.2015

Чем хуже, тем лучше: Какой город выиграл из-за санкций

Редактору The Village удалось обнаружить город, жизнь в котором улучшилась после введения санкций, войны на Украине и падения рубля. Правда, совсем немного. «Акция: Пирожок печёный с повидлом — девять рублей», — соблазняет объявление на остановке.

Анна Соколова

ЭкономикаРоссия

4947

31.07.2015

Тарифы, покрытые мраком

Восемь лет назад на должность главы Бурятии был назначен Вячеслав Наговицын. И именно этот период его работы отметился беспрецедентным ростом тарифов ТГК-14.

Октябрина Ешеева

ЭкономикаБурятия

9001

10.07.2015

Антон Кондратов назначен региональным управляющим директором ЗАО «Байкалвестком»

Антон Кондратов приступил к исполнению обязанностей регионального управляющего директора иркутского подразделения ЗАО «Байкалвестком» 25 марта 2015 года. В сферу ответственности Антона Кондратова входит стратегическое и операционное управление бизнесом компании в Иркутской области.

Алиса Канарис

ЭкономикаИркутск

14068

31.03.2015

Крупнейшую иркутскую турвыставку разорвали надвое

Конфликт между мэрией и правительством Иркутской области лезет из всех щелей. Из политической плоскости, где еще были попытки сохранять приличия, он перекочевал в сферу управления конкретными отраслями экономики.

Артур Скальский

ЭкономикаИркутск

9929

17.03.2015

Корпорация спорного развития

В Сером доме прошел круглый стол "О роли ОАО "Корпорация развития Иркутской области" в создании новых технологий и конкурентной продукции в Иркутской области, эффективности расходования бюджетных средств".

Артур Скальский

ЭкономикаИркутск

12177

17.03.2015

Лица Сибири

Свиридов Дмитрий

Хабудаев Владимир

Стрельцов Михаил

Пушкарев Вячеслав

Зарубин Аркадий

Голенецкая Елена

Шагин Андрей

Темгеневский Василий

Соболев Александр

Желнеев Алексей