на основе геномов родителей при помощи рекомбинаций и мутаций.
В проведенных компьютерных экспериментах моделировалась эволюция популяции агентов. Нейронная сеть агентов исходной популяции определяла некоторые простые изначальные инстинкты, обеспечивающие питание и размножение агентов. Далее наблюдалось, как в процессе эволюции изменялись нейронная сеть агентов и определяемое ею поведение агентов.
Для того чтобы исследовать влияние мотиваций на поведение агентов, были проведены две серии экспериментов. В первой серии моделировалась эволюция популяции агентов с «выключенными» мотивациями (входы нейронов от мотиваций были «задавлены»), во второй серии мотивации «работали» (так, как это изложено выше).
Основные результаты проведенного моделирования таковы:
– Мотивации играют важную роль в исследованных эволюционных процессах. А именно: если сравнить популяцию агентов без мотиваций с популяцией агентов с мотивациями, то, как показывают компьютерные эксперименты, эволюционный процесс приводит к тому, что вторая популяция (с мотивациями) имеет значительные эволюционные преимущества по сравнению с первой (без мотиваций).
Рис. 6. Схема управления агента без мотиваций. Поведение агента состоит из одних только простых безусловных рефлексов, при котором выбор действия напрямую определяется текущим состоянием окружающей среды.
– Результаты моделирования также демонстрируют (рис. 6, 7), что управление поведением агента без мотиваций можно рассматривать как набор простых инстинктов (несколько отличающихся от изначально заданных), а управление агентом с мотивациями – как иерархическую систему управления, состоящую из двух уровней: уровня простых инстинктов и метауровня, обусловленного мотивациями. При этом иерархическая система управления обеспечивает более эффективное управление, чем одноуровневая система, в которой поведение определяется одними лишь простыми инстинктами.
Рис. 7. Схема управления агента, обладающего мотивациями. Мотивации формируют новый уровень иерархии в системе управления агентами.
Понятно, что очерченная модель только лишь характеризует роль мотиваций, целенаправленности в адаптивном поведении и еще далека от моделей реальных когнитивных процессов. Тем не менее она дает определенный вклад в понимание работы функциональных систем и опору для развития моделей более интеллектуальных процессов.
7. Некоторые концептуальные аспекты
Как уже отмечалось выше, целесообразно сочетание построения базовых математических моделей с развитием концептуальных подходов к этому моделированию. Отметим некоторые концептуальные аспекты, которые могут быть полезны при моделировании когнитивной эволюции.
Два метасистемных перехода. Отметим два ключевых перехода, которые было бы интересно осмыслить в рамках работ по
