Читать онлайн «Энциклопедия Амосова. Алгоритм здоровья». Страница 126

7. Тренируемость моделей и связей.

8. «Порционность»: Функциональные Акты. Их иерархия.

9. Вероятностное сравнение моделей.

10. Механизм сознания и подсознания.

11. «Центр сознания — Я».

12. Три уровня сознания.

13. Параллельные системы моделей: образы и знаки.

14. Фантазии: творчество в нереальном мире.

Любую из процедур ОАР, взятую в отдельности, можно алгоритмизировать для компьютера, но объединить их все вместе — дело пока совершенно безнадежное. С добавлением каждого нового пункта из списка, программа ИИ возрастет пропорционально числу моделей, задействованных в процедуре. Сложность программы даже невозможно себе представить. Приходится признать, что создать универсальный Алгоритмический Разум, сравнимый с естественным по воспроизводимости программ, — невозможно. По крайней мере, в обозримом будущем.

И, тем не менее, ИИ реален. Можно даже предположить, что для ограниченных целей он будет «разумнее» естественного разума, поскольку позволит уменьшить его природные недостатки.

Разумеется, создавать ИИ имеет смысл только для задач с большим количеством информации, в которой трудно ориентироваться человеку. Например, для воспроизведения процесса лечения больного или управления обществом.

Чтобы создать «целевой» ИИ, нужно описать объект. Сначала следует выделить несколько уровней сложности структур и функций, которые нужно воспроизвести. Для организма человека иерархия структур выглядит так: целый организм, системы органов, орган, клеточный уровень. Соответственно, для данного и вышестоящих уровней обобщения моделей составляется перечень функций и их «патологии», требующих управления от ИИ.

Модели можно представлять разными кодами и их набором. Это могут быть слова, матрицы зависимостей функций с вероятностями и динамикой, цифровые характеристики и даже целые цифровые модели. Перечисляются нарушения функций, их проявления, методы регулирования, эффективность. Фактически, нужно составить описание «анатомии, физиологии, патологии и терапии» объекта, сделанное на специфическом языке, допускающем структурирование информации и последовательность использования ее единиц. Например, можно сделать «фельдшерские» модели болезней и их лечения («признак — болезнь — лекарство»). Однако суть медицины представляют «врачебные» описания разной сложности. Опять-таки возможны различные модели: описание догматическое или вероятностное, статичное или с отражением динамики. По существу, нужно переписать учебники в модельном виде. Создать номенклатуру терминов и понятий, составить схемы их отношений. Необходима целая иерархия таких схем, в которых каждая соединяет понятия одного уровня: клеточного, органного, целостного. При желании можно вводить вероятности, временные зависимости, альтернативные линии связей. Можно создать целые феноменологические модели развития физиологических и патологических процессов. Конечной задачей описания является возможность составления матриц связей и зависимостей, с расположением понятий по два-три.

Подобные схемы можно составить и для лечения. Я не программист, мне трудно дать советы по составлению программ ИИ. Выскажу лишь несколько соображений, исходя из ОАР, как аппарата управления (а не изучения объектов). Для иллюстрации я буду пользоваться привычным для меня интеллектом врача.

Нужно сохранить принцип Функциональных Актов. И даже иерархии ФА, направленных к одной цели. Для этого необходимо иметь несколько уровней обобщения каждой модели, отражающей объект или действие. (Например, признаки болезни возможны на уровне цифр лабораторных исследований, словесных заключений, обобщающих понятий).

Этапы ФА зафиксировать в адресах переключения моделей в направлении от восприятия к действиям.

«Буквы активности» должны входить в каждую модель. Они отражают ее ценность применительно к цели, и по ней отличаются однородные модели. У врача — это достаточность для включения следующего этапа ФА в движении к диагнозу или исходу.

Память должна состоять из наборов матриц, отражающих структуру знаний в принятой номенклатуре понятий-терминов и их связей, представленных в описаниях. (Например: «признак — диагноз», «диагноз — прогноз»). Вероятность связи можно отражать своей «буквой». Возможны матрицы из трех и более слов. Матрицы нужны также для разных уровней обобщения: признак-орган, признак-синдром, синдром-диагноз и пр. Или, например, картина крови: мало гемоглобина и эритроцитов, значит, анемия, как признак патологии.

Всю задачу управления можно свести к «путешествию по матрицам», в котором путь направляется схемой отношений структур и функций и «буквами» величин критериев, полученных от объекта, частных — например, вероятности, или обобщенных, отражающих приближение к цели.

Цель является главным двигателем обобщенного ФА управления. В ней представлены картина и состояние главных критериев. Для лечения цель — достижимая степень нормализации основных показателей здоровья органов. Для отдельных этапов ФА (диагностика, лечение) критерием переключения на следующий может служить, например, «достаточность». Этот частный критерий зависит от величины «главного», хотя бы «опасность».

К примеру, иерархия ФА врача выглядит так. Обследовать — лечить. Исследование — диагноз — прогноз. Лечение: выбор метода по характеру патологии — планирование — выполнение — наблюдение — коррекция. На каждом этапе: варианты и вероятности. Весь процесс направлен на повышение вероятностей достижения конечной цели. Цифра необходимой и достижимой вероятности определяется опасностью болезни и сложностью лечения.

Общий принцип тактики управления с помощью ИИ состоит в очередности операций: действия на объекте с целью получения информации или управления сменяются «мыслительными» на компьютере — обработкой информации (действия с моделями). Получается: компьютер — модель — объект — информация — снова компьютер. Например, расспрос больного: получают данные, компьютер дает набор гипотез о диагнозе с вероятностями и рекомендует исследования для их проверки. За этим следуют само исследование больного, новые данные, их анализ по матрицам и так далее, повышение вероятности диагноза до нужного уровня, после чего следует другой этап ФА — оценка, выбор тактики.

Исследование объекта в виде рутинных операций можно поручить человеку или специализированному аппарату, если таковой создан.

«Круги» приближения к оптимуму управления должны присутствовать в ИИ в целях экономии времени и сил. (Зачем больному с насморком подробное исследование всех органов?) Например, такой порядок: жалобы больного («Что болит?»), перечень нескольких самых вероятных болезней и, тут же, их оценка по прогнозу, степени опасности и возможности лечения, то есть — взгляд в конец первого круга «ФА лечения». Отсюда возникают критерии: степень опасности и возможности лечения, определяющие важность, а следовательно, и необходимая вероятность последующих кругов — диагностики, вариантов лечения. Они завершаются «решением» и вариантами! ожидаемых осложнений. Далее следуют круги выполнения лечения с обратными связями от больного, новыми гипотезами осложнений, проверкой и лечением. Так до конца, до допустимого уровня эффективности управления — лечения. Всюду «ведут» цели и возможности действий в смысле трудностей их выполнения и переносимости для больного.

Маловероятно, что в недалеком будущем лечение больного, воспитание юноши или управление государством можно будет доверить ИИ. Главная причина трудностей — в сложности и самоорганизации объектов: большом количестве обратных связей и творчестве. Тем более, что собирание физиологической, психологической и социологической информации трудно автоматизировать, переложив на компьютеры. И тем более — реализацию самого управления. Это, однако, не исключает их использования в качестве советчиков и справочников для управляющих. Подсказки в диагностике, прогнозировании и выборе оптимальной тактики могут стать очень полезными, поскольку машина может манипулировать большими массивами информации, а в ее оценке можно исключить субъективность.

Интеллект-советчик программируется как для автоматического режима, только предусматриваются остановки и возвраты от оператора, способного вводить дополнительные условия. Здесь видятся широкие возможности для искусного программиста, работающего в паре со специалистом самой высокой квалификации.

Можно предполагать, что наиболее полезен ИИ-советчик в медицине: здесь меньше самоорганизации, т. к. в биологии человека нет элемента творчества. Гораздо хуже — в педагогике и социологии: объекты очень изменчивы, а количественные данные ненадежны, поскольку измеряется психика, а не физика и химия. Кроме того, для психики и общества не создано надежных моделей. Тем не менее, я оптимистически смотрю на будущее, даже в сфере управления государством: модели можно усовершенствовать, а статистик есть достаточно.