Artificial Intelligence
Please fill the required field.

Пространственно-временная система знаков.


Ментальные действия и онтология знаков} В настоящем разделе предлагается модель \textit{пространственно-временной системы знаков}, описывающая различные операции над знаками как сущностями, состоящими из шаблона формы (структура), значения (содержание), значения значения (репрезентация) и имени (идентификатора) и связанными с этой структурой единицами с позиций пространственно-временного представления знаков. Знаки имеют множество ментальных состояний, отражающих различные процессы активации их компонентов, а также связей, образующихся между знаками в процессе их использования. На основе функциональной модели и понятия универсального репрезентативного уровня рассматриваются операции и соответствующие механизмы обработки знаков, позволяющие моделировать процессы создания и распространения в когнитивной системе необходимой для функционирования когнитивного агента и его взаимодействия с внешней средой информации. \section{Модель пространственно-временной системы знаков} Концепция \textit{пространственно-временной системы знаков} основывается на представлении знаков как пространственно-временных объектов, для моделирования которых используются соответствующие формализмы. Основой для описания знаков является знаковая семиотическая сеть~\cite{snaSOKR,snaRIAN}, являющаяся моделью представления знаний на основе знаков и их множественных связей. Знаковая сеть имеет два уровня: семантический и прагматический. Семантический уровень представляет собой структуру из базисных и общих знаков (понятий или категорий), связанных между собой семантическими отношениями (типа subset или isPartOf), а также связанных с образами понятиями или объектами внешней среды. В итоге, на прагматическом уровне формируется динамическая сеть (граф) знаков, соединенных множеством когнитивных связей. В рамках данной концепции различают три базовых типа знаков (рис.~\ref{fig:semnet}): \begin{figure}[h] \centering \includegraphics[width=0.7\textwidth]{semnet.jpg} \caption{Вид знаковой сети} \label{fig:semnet} \end{figure} \begin{itemize} \item базовые или первичные знаки (simpleSigns) --- образующиеся в процессе восприятия внешней среды действием чтения когнитивных карт, представленных в виде картин, схем и т.д; \item производные знаки (derivedSigns) --- образующиеся на основе сочетания уже определенных знаков, включающих компоненту представления внешней среды; \item общие знаки (generalSigns) --- образующиеся в акте внутреннего <<общения>>, при образовании которых знаки начинают обладать именем и значением, при этом помимо связи общности с другими знаками, они создаются в различных модальностях: словесной, графической, звуковой и т.д. \end{itemize} Каждый знак входит в множество когнитивных связей, позволяющих ему взаимодействовать с другими знаками и с объектами внешней среды, из которых можно выделить следующие основные виды в зависимости от характера взаимодействия: \begin{itemize} \item классические когнитивные связи (is-a, part-of) --- связи, соответствующие классической теории множеств и иерархической организации знаков в памяти; \item производные когнитивные связи (has-a, has-instance) --- связи, возникающие в результате создания производных знаков на определенном уровне обобщения и усложнения сети знаков; \item релейционные когнитивные связи (contains, associates) --- связи, устанавливающие взаимодействие между знаками, хранящими информацию о реальных объектах внешней среды; \item когнитивные операции <<<больше, меньше>>, <<<сопоставим>>, <<<подобно>>> и др. --- действия, позволяющие устанавливать взаимоотношения <<порядок>> и <<сходство>> при распознавании образов внешней среды и моделировании различных ассоциативных процессов; \item когнитивные преобразования, описывающие различные типы структурных преобразований образов в процессе познания. \end{itemize} Главная функция знаков в когнитивной архитектуре заключается в связывании различных представлений мира, построение образов и понятий, описания событий и действий и т.д. Взаимодействуя друг с другом, знаки образуют сложную когнитивную мультирепрезентацию окружающей среды, позволяющую распознавать и анализировать информацию. Для решения подобных задач необходимо представление о возможных операциях над знаками и соответствующих механизмах их обработки, позволяющих выходить на необходимый уровень абстракции и усложнения при моделировании ментальных состояний агента и его действий в окружающей среде. Таким образом, модель представляет собой динамическую систему, описывающую развитие ментальных состояний агента на основе изменений когнитивных представлений испытываемых им внешних и внутренних событий. Графическая модель пространственно-временной системы знаков показана на рис.~\ref{fig:spattemp1}. %%% Добавить текста \begin{figure}[h] \centering \includegraphics[scale=0.6]{spattemp.jpg} \caption{Пространственно-временная система знаков} \label{fig:spattemp1} \end{figure} Из рис.~\ref{fig:spattemp1} видно, что репрезентация (R), шаблон (F), его копия (F$_f$), идентификатор (ID) и идентифицирующая часть (ID$_f$) связаны вместе как структура отражения различных аспектов этого знака. Здесь $F_p$, $F_p$ --- дополнительные копии структуры знака, отмеченные как пространственные и временные поля соответственно, которые могут быть использованы, соответственно, для описания пространственного и временного расположения когнитивных состояний, в которых находится агент. Онтология в данной системе формируется как множество описанных знаков и связей между ними, которые могут изменяться во времени. Таким образом, знак или знаковая структура, могут описать <<единицу изменения>> этой онтологии. В этой модели знаки эквивалентны нейронам в NN (нейронной сети). Когнитивные процессы в данной модели рассматриваются как <<динамика>> изменения знаков и/или его составляющих, описанная на основе пространственных и временных производных. Поведение агента во времени формируется в результате рассмотрения динамики данной системы когнитивных состояний, связей, а также пространственных и временных полей и фазовых портретов как функций времени. В качестве иллюстрации мультидинамического поведения агента и его эволюции в пространстве знаков мы можем представить процесс обучения (learning): в этом случае происходит изменение пространственных образов когнитивных состояний агента и осуществляются соответствующие переходы между ними. Так, после успешного обучения получается новая структура знания в агенте, как ментальной копии набора классифицирующих параметров (яркие MUST, CAN spotting features). На данном этапе следует отметить, что мультидинамическая модель поведения получается путем рассмотрения совокупности различных процессов, и кажется естественным, что такие <<композитные>> процессы также могут быть представлены в виде последовательности более мелких процессов с различными временами исполнения. В данном случае мы можем предположить, что кроме <<внутренних>> состояний агента у нас существуют также <<внешние>>, и, будучи соединенными с внутренними состояниями когнитивных карт сети знаков, они формируют <<реальные>> цепочки действий, организованные в соответствии с каким-либо алгоритмом обучения/самоорганизации, направленного на решение конкретной задачи в среде. В этом случае вместо одной поверхности изменения представления агента в пространстве восприятия и знания, мы получим несколько <<параллельно>> работающих и взаимосвязанных механизмов исполнения задачи или управления в среде. Следовательно, в данном случае изменение пространственного и временного состояний агента и его поведения следует анализировать не на основе динамики отдельных когнитивных знаков, а как функцию <<интерактивно совместно действующего>> пространственного/временного состояния. Таким образом, если в первом случае мы имеем дело с процессом исполнения оператора реакции (reaction operator) --- последовательного выполнения различных когнитивных операций в пространстве знаков, то во втором --- параллельно работающих когнитивных операторов, порожденных связью <<когнитивная карта --- рабочая память>>. Таким образом, в данном разделе была предложена общая модель пространственно-временной системы знаков и рассмотрены основные аспекты динамического поведения когнитивного агента и функции универсального репрезентативного уровня в данной системе. Также были описаны механизмы обработки и распространения знаков в такой системе. \section{Активация знаков и состояния сети как его результат} Любая когнитивная задача, стоящая перед агентом, и его поведение может быть охарактеризовано различными <<точками зрения>> на окружающую внешнюю среду и внутренние процессы агента, которые, будучи связанными соответствующими когнитивными связями с когнитивными картами, формируют множество ментальных состояний агента. Так, направление внимания (attention in a direction), движение и процедуры описания/анализа могут выбираться иерархически на основе некоторых алгоритмов обучения и кластеризации, рассматривающих совокупность когнитивных состояний и реальных процессов <<представления>> в состояниях мозга агента в терминах фазового пространства или, как уже говорилось выше, даже на основе пространственно-временных образов <<реальных>> действий агента в мире. В данном случае будем считать, что каждый момент времени t связан с моментом пространственного распределения когнитивных знаков спектральным преобразованием Фурье, сообщающим некоторое пространственно-временное состояние активностей нейронов, <<задействованных>> этими знаками в конечный момент времени. На основе сложных взаимодействий между мозгом и внешней сред