Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2023
Идентификатор DOI: 10.17726/philIT.2023.2.5
Ключевые слова: reflection, reflexive game, heuristic modeling, artificial neural networks, neural activity, attractors, default heuristics, рефлексия, рефлексивная игра, эвристическое моделирование, искусственные нейронные сети, нейронная активность, аттракторы, стандартная эвристика
Аннотация: Функционирование субъекта в меняющейся среде наиболее эффективно с точки зрения выживания, если субъект способен формировать и сохранять внутренние представления о внешнем мире, а также использовать эти представления для принятия решений. Внутреннее представление (репрезентация) внешнего мира также называется рефлексией в широком сПоказать полностьюмысле. Ее наличие позволяет побеждать в рефлексивных играх, т. к. внутреннее представление о противнике позволяет прогнозировать его поведение. В работе оценивается рефлексивный потенциал эвристических модельных объектов - искусственных нейронных сетей - в рефлексивных играх «Чет-нечет» и «Камень-ножницы-бумага». Использовались гомогенные полносвязные нейронные сети малых размеров (от 8 до 45 нейронов). Игры проводились между нейронными сетями с различными конфигурациями и параметрами (размер, величина шага модификации весовых коэффициентов). Представлен набор критериев рефлексивности, соотносящихся с разными уровнями рассмотрения: нейрональным, поведенческим, формальным. С помощью нейронных сетей различных конфигураций показана транзитивность формального успеха в игре. Наиболее успешные конфигурации, тем не менее, могут не соответствовать другим критериям рефлексивности. Выдвигается гипотеза, что наилучшее соответствие критериям и, как следствие, универсальная успешность в задачах на рефлексию достижимы для гетерогенных конфигураций с иерархической структурой. The functioning of a subject in a changing environment is most effective from the point of view of survival if the subject can form, maintain and use internal representations of the external world for decision-making. These representations are also called reflection in a broad sense. Using it, one can win in reflexive games since an internal representation of the enemy allows predicting their future moves. The goal is to assess the reflexive potential of heuristic model objects - artificial neural networks - in the reflexive games “Even-Odd” (or “Matching pennies”) and “Rock-Paper-Scissors”. We used homogeneous fully connected neural networks of small sizes (from 8 to 45 neurons). Games were played between neural networks with different configurations and parameters (size, step size for modifying weight coefficients). A set of reflexivity criteria is presented, corresponding to different levels of consideration: neuronal, behavioral, formal. The transitivity of formal success in the game is shown. The most successful configurations, however, may not meet other criteria of reflexivity. We hypothesize that the best compliance with the criteria and, as a consequence, universal success in reflection tasks is achievable for heterogeneous configurations with a structure in which the formation of hierarchical systems of attractors is possible.
Журнал: Философские проблемы информационных технологий и киберпространства
Выпуск журнала: № 2
Номера страниц: 61-79
ISSN журнала: 23053763
Место издания: Пятигорск
Издатель: Пятигорский государственный университет