Нежность дикобраза
Противоположностью любви является не ненависть.
Оба эти чувства всегда сосуществуют так долго, как долго длятся взаимоотношения.
Противоположностью любви является безразличие.
Генри Дикс
И вправду, одной из самых больших глупостей у человека является получение (достижение) сильной эмоции. С детства людей учат мыслить критериями «хорошо» и «плохо», «чёрное» и «белое». Градации понятий, критерий различимости оттенков для многих до самой смерти остаётся недостижим, поэтому людям свойственно думать шаблонно и дискретно. Вся нервная система человека, как и обычный нейрокомпьютер, построена на полученном опыте и эффективна при сильных эмоциях, при совпадении результата с ожидаемым. Отчасти от того, пережитая эмоция, классифицированная, как правильная, зачастую становится доминирующей. Так, многим психоаналитикам изо дня в день приходится сталкиваться с проблемами, полученными людьми в детстве и почти никогда во взрослой жизни, если это переживание не было новым и сильным.
Тело не сможет адекватно откликнуться на призыв новой любви,
когда подсознание вопиет о предательстве старой, первой и единственной.
Карл Меннингер
Психология, как и ответ на вопрос, что же такое разум, интеллект - является философией и метафизикой в современном взгляде на мир. Пожалуй, мы сегодня не готовы ответить, как научить мыслить, потому что мы и сами плохо понимаем даже модель своей мысли. Тем не менее, опыт и работа человека очень похожа на те модели, которые уже существуют. Важно взять и приладить нужный инструмент к нужной проблеме и винтики начнут закручиваться. Эмоция, пережитая человеком и классифицированная как опыт очень схожа с обучением нейросети какому-либо признаку. И сталкивается с подобными проблемами. Первый результат совпадения - ответа будет самым сильным, и в результате обучения сеть попадёт в яму устойчивости - в минимум\максимум решения. Тем не менее, зачастую в начале обучения системы входные данные не являются полными, а выборка достаточной, более того, в процессе функционирования система, скорее всего, столкнётся с новыми критериями и влияниями, которые окажут на неё подавляющее влияние, так что изначальная выборка окажется нерепрезентативной.
Проблема состоит в переобучении сети. Сеть единожды обучилась и достигла, объективно, локального минимума, из которого выбраться зачастую бывает очень сложно. Всем известный градиентный метод, даже в своих модификациях бывает неспособен преодолеть и выбраться из ямы, которой уже обучился. Зачастую сеть приходится перестраивать, но у каждой проблемы есть свои границы решения, а человек - существо хоть и с безграничными возможностями, но с конечным ресурсом. Ломая все устои, ломается сам человек. Куда уж до машин, у которых случаются overflow и прочие endless loops. Хорошим примером для превентивных мер попадания в яму является помимо хороших изначальных данных (согласитесь, в жизни не всегда встречаются хорошие примеры и знания оказываются неполны: упущения, ошибки, противоречивость порождают болезни и фобии), является введение инерции. Не вдаваясь в техническую сторону вопроса, необходимость введения подобного эффекта вызывает "сомнения" в мышлении. То есть очень плавную стабилизацию, когда сеть сразу не попадает в яму, либо при толчке выкатывается из неё до стабилизации в глобальном минимуме, а не остаётся в локальном.
То же самое и с человеком, что если производить топорные градации «добрый» и «злой», то неизбежен риск попадания в тупиковую ситуацию, когда первая эмоция становится доминирующей. То есть, вывод, что сильные, но не сглаженные эмоции не только нежелательны, но и губительны. Не знаю, не знаком с современной методикой обучения детей, но уверен, что метод «этот дядя плохой» вреден для психического здоровья человека, потому что, вероятно, что «этот дядя устал, и на работе у него запарка». Да, есть попытки введения нечёткой логики, мягкой и сглаженной, есть попытки обучения детей без критериев, а в свободной, квантованной среде признаков и объяснений, причина-следствие, но…
Всё неплохо и не так сложно, если мы говорим о двухмерных топологиях. Всем знакомые нейросети, в том числе обожаемый персептрон - матричное представление нейросети. Но, в действительности мир не однозначен, не всегда содержит явные выводы, более того, переложить мир на трёхмерное представление данных тоже недостаточно. Мы, к сожалению, не можем оценить сильное влияние от многих размерностей. Как знать, какое решение 4-х, 11-мерное надо представить для рабочих моделей? Быть может, в этом нам в скором времени поможет «Теория Всего» или хотя бы SSST. Поэтому хорошее обучение - это не дать критерии, а показать пути решения и возможности. Причинно-следственную связь. Да и не связь вовсе, а набор признаков, квантовых состояний одного и того же. Мир не делится на «плохо» и «хорошо», мир, в конце концов, куда более красочный и зависимый от самых неожиданных вещей.
Перед завершением хочется сказать и спросить: что же такое эмоция? Эмоция - реакция на внешнее возбуждение. Компьютер, нейрокомпьютер или человеческий мозг в любом случае работает из-за возбуждения, полученного извне и сохранённого в памяти. Феномен самовозбуждения - интересный вопрос для изучения, когда в процессе обслуживания (сна) происходит оперирование сохранённой информацией (анализ, перезапись, под-мышление). Тем не менее, следует учитывать, что реальные устройства не только прекрасные аггрегаторы и анализаторы мира, но они и сами участвуют в непосредственном обмене информации с окружающей средой. Другими словами, человеческий организм и устройства, его моделирующие, должны опираться на тот тезис, что человеческий организм во главе с мозгом - приёмно-передающее устройство информации. Так, с заданной частотой обновления (какова бы не была аналоговая природа реальных процессов, данные обрабатываются и машиной, и человеком дискретно) происходит сбор и анализ информации. Разум способен функционировать не только с разными параметрами, подстраиваться под «частоту» другого разума, окружения и т.п., но и работать в различных модах (эффект квантования). Поэтому, эмоция - результат возбуждения или самовозбуждения (анализа опыта и возбуждённого мышления), всего лишь реакция механизма на раздражители. Повторение эмоции, связи и ситуационное покрытие покрывают должным образом «правильный» опыт и отклик системы на раздражители (явные, неявные, заторможенные). Так система обучается и реагирует на восприятие мира и формирует его картину.
Итак, восприятие мира и обучение должно быть максимально комплексным, инерциальным, гибким, открытым, способным преодолевать локальные ямы и переживать трудности, быть обучаемым, чтобы в результате система не вошла в деструктивное состояние коллизии. Переживаемые эмоции системой должны быть максимально широкими, покрывать обширные карты признаков и быть дифференцируемы в различных плоскостях и при различных условиях (условие квантования). Переживание сильных, изолированных эмоций может быть вредно и несбалансированно, так и деление на сильные сущности, зачастую противоположные - неверно.
Подобные системы, разум и его моделирующие аналоги, сложны в обучении, обслуживании и проектировании, они требуют максимизации репрезентативности выборки. К счастью, за прошедшее время человечество шагнуло в познании далеко вперёд, кругозор и восприятие мира расширилось. Это следствие развития как аппаратной части (генетическое наследование), так и программной (преемственность поколений, накопление опыта, онтологии). Усложнение картины восприятия покрывает большие объемы знаний, механизмов взаимодействия и оно более устойчиво к изменяющимся условиям, решения более гладкие, а переобучение, адаптация - менее болезненна. Этот подход позволяет минимизировать конфликтные ситуации, конформистские коллапсы и попадание в капканы ям и фобий. Фобия познания и реализации - одна из самых доминантных, но успешно вуалируемых при граничных условиях.
Возвращаясь к эпиграфу, можно утверждать, что нет ничего более глупого, чем сильная дифференциация, полярность в мышлении и познании. Весьма красочным является пример обучения с хорошей, но эталонной выборкой. Подобные решения могут быть хорошими классификаторами в рамках интеллектуальных систем, но очень неэффективны в реальных системах. Внесение комбинаций, сторонних влияний, шума позволяет сделать систему более чуткой и эффективной при реальных условиях. Нет ничего глупее, чем делить на "любовь" и "ненависть". Человеческий мозг - один из лучших примеров эволюции интеллектуальных систем и разума. Но, в конечном итоге, как бы сложен, многогранен он не был, в своём приближении к одному из квантовых состояний при заданных параметрах (границах), он конечен и детерминируем. Мозг, разум - это всего лишь хорошо отточенная, гибкая машина. И работает она тоже по законам машины. Нет ничего глупее, нет ничего более инфернально жестокого, чем стремление ненавидеть себя или других. Ненависть и любовь в равной степени сильные эмоции и являются по сути одним и тем же возбудителем. Нет ничего более жестокого, чем одно заменять другим. При взаимодействии между субъектами, в силу различных обстоятельств, происходит разноплановый обмен информации, и замена одного сигнала на другой не уравновешивает систему, а лишь содержит её лишнее время в возбуждённом состоянии. Истинная противоположность эмоциям, особенно столь сильным - безразличие. При нулевом возбуждении - нулевой отклик системы.
P.S. сегодня к сожалению, не приходится говорить о моделях разума. Моделях поведения, шаблонов и систем накопления знаний - да, анализаторы задач, их решения из чёрного ящика или с нечётким выводом - да, мы далеко продвинулись, но не к пути пониманию мышления и разума. Нам предстоит пройти ещё долгий путь к пониманию мышления, к контролю и осознанию эмоций и принятию полной картины мира, учёта взаимовлияний нас и окружающего мира, зачастую выходящего за рамки известных релятивистской механике законов, за нормы и границы культуры и психологии. Прикоснутся к пониманию, чуткости и отзыву других, восприятию и открытости - это всего лишь предстоит сделать, воплотить сущность в машине, научить её мыслить, а значит любить и ненавидеть. Но, в первую очередь, это предстоит сделать нам самим.
P.P.S. частично в продолжение поста г-на fregimus .