Неизвестен

Каменные лабиринты Севера

ощущений от раздражения электрическим током (2). Эти раздражения происходят с фиксированными вероятностями Рп и Рл, которые не изменяются в одной серии опытов. Например, на 10 опытов в правом коридоре электрический ток раздражает животное 7 раз, то есть Рп =1/7) а в левом - только 3 раза - Рл=1/3. Целью эксперимента было определить, сможет ли животное научиться выбирать только тот коридор, в котором вероятность раздражения меньше. После некоторого периода обучения наступал момент, когда животное интуитивно правильно оценивало разницу в значениях Рп и Рл и принимало целесообразное решение по выбору маршрута движения к пище. При незначительной разнице в значениях вероятностей болевых раздражителей выбор пути движения происходил без заметных предпочтений. Например, муравьи после обучения преодолевают лабиринт с десятью разветвлениями.

Опыты показали, что животные сначала медленно разведывали, изучали лабиринт, а затем с каждым разом преодолевали маршрут все быстрее, и, наконец, наступал момент, когда животные автоматически решали задачу, находя камеру с приманкой.

Не всех животных приходится 'обучать' лабиринтным прогулкам. Летучая мышь, например, и без тренировок ловко ориентируется в темном лабиринте. Она посылает в пространство ультразвуки и ловит их отражение от возникающих на пути преград. Подробнее об этом вы можете прочесть в книге крупнейшего нидерландского этолога, лауреата Нобелевской премии Н. Тинбергена 'Поведение животных' (М.: Мир, 1985.- 192 с.). Но опыты с животными не раскрыли алгоритм, которым пользуются они в поисках выхода из лабиринта. Пришлось подняться еще на одну ступень сложности и попробовать разобраться, как это будут делать машины.

Американский ученый, один из создателей математической теории информации К. Шеннон (р. 1916), для обучения решению лабиринтных задач сконструировал мышь-робот - 'Тесей'. 'Мышь' сначала последовательно изучает незнакомый лабиринт. При этом в случае выбора дальнейшего пути мышь не действует наугад, как поступал бы человек, а, двигаясь в одну определенную сторону, всегда выбирает ближайший коридор. После того как 'мышь' нашла дорогу к цели, запоминающие устройства позволяют ей второй раз пройти через лабиринт без ошибок - идя к цели, она не заходит в тупики, хотя может прокладывать маршрут и не кратчайшим путем. (Живая мышь обучается отыскивать дорогу в лабиринте гораздо медленнее, поскольку использует метод проб и ошибок, и только после многократных успехов правильный путь закрепляется в ее памяти.)

Сконструирован робот, который, обучившись в одном лабиринте, может перенести приобретенный опыт на любой другой аналогичный лабиринт, как ни была бы изменена длина и форма стенок. Он может находить также кратчайший путь в лабиринте и решать другие лабиринтные задачи.

Конструкторы ЭВМ рассматривают роботов, умеющих находить дорогу в лабиринтах, как составную часть программы создания самообучающихся машин, то есть машин, способных, подобно живым организмам, извлекать ценную для себя информацию из опыта. Очевидно, что именно самообучающиеся машины - роботы - станут выполнять самые неожиданные и сложные виды работ в автоматизированных системах будущего.

Лабиринты оказались удобным средством для изучения сложных механизмов памяти, а также поведения живого организма в экстремальных ситуациях.

Конечно, механизмы этих сложных процессов моделируются сначала на поведении животных. Для этого используется лабиринт, который создает постоянный психоэмоциональный стресс.