Маркова Галия Муратовна, Барцев Сергей Игоревич

Институт биофизики СО РАН – обособленное подразделение ФИЦ КНЦ СО РАН, Сибирский федеральный университет, Институт фундаментальной биологии и биотехнологий,

В работе представлен ряд результатов по моделированию рефлексии, понимаемой в широком смысле, как наличие у активного агента внутреннего отображения внешнего мира, влияющего на его поведение. Выявлена способность простейших нейросетевых модельных объектов гомогенной и гетерогенной (модульной) структуры к решению задач, требующих наличия и использования устойчивых внутренних отображений (репрезентаций) внешних стимулов. Определено, что данные репрезентации являются декодируемыми, т.е. по текущему виду паттерна нейронной активности нейросетевого объекта возможно определить, какой конкретно стимул или временной ряд стимулов в данный момент в нём обрабатывается. Приведены изначальные предположения авторов, сделанные из общих соображений относительно эффективности нейросетевых модельных объектов различной структуры в задачах на рефлексию, и соответствующие полученные результаты. В частности, показаны следующие эффекты: 1) позиции в игре чет-нечет асимметричны при условии ограниченности вычислительных возможностей игроков; 2) формально близкие задачи на рефлексию (игра чет-нечет и реагирование на фиксированные временные ряды стимулов по правилам этой игры) различаются по требованиям к игрокам; 3) декодируемыми являются паттерны нейронной активности не только нейронных сетей, обученных реагированию на стимулы, но и сетей со случайными весовыми коэффициентами; 4) точность декодирования нейронной активности рекуррентных нейронных сетей, обладающих гетерогенностью во времени, превосходит точность отклика этих сетей при реагировании на ряды стимулов; 5) паттерны нейронной активности у гомогенных рекуррентных нейронных сетей сложнее для декодирования, чем у гетерогенных сопоставимого размера. Данные эффекты иллюстрируют богатую внутреннюю и поведенческую динамику простейших рекуррентных нейронных сетей, что, с одной стороны, перспективно для исследовательских и практических целей, а с другой – затрудняет предсказание и интерпретацию поведения объектов подобного рода.

рекуррентные нейронные сети, рефлексия, рефлексивные игры, декодирование нейронной активности, репрезентация внешних стимулов