МОДЕЛЮВАННЯ вищої нервової діяльності

Домовимося про терміни. Зазвичай при моделюванні нервових систем в точних науках користуються такими синонімами біологічних об'єктів.

Пристрій керуючої системи як моделі нервової системи. Такий пристрій вимушено випливає з прийнятих нами в якості вихідних умов чотирьох властивостей нервової системи.

У біологічних нейронах вхідні сигнали - нервові імпульси - надходять до нейрона (1) через контакти-синапси, розташовані на відростках-дендритах (2), число яких може досягати тисячі.

Схема нейрона, використовуваного в традиційних нейросетях.

Модель нейрона, розроблена для методу автономного адаптивного управління.

<

>

Кібернетичні об'єктиБіологічні об'єкти

серед об'єктів управління (ОУ) Керуюча система (УС) Датчики Виконавці Довкілля Організм Нервова система і мозок Рецептори Ефектори

Перш ніж приступати до конструювання моделі нервової системи, необхідно накласти ряд обмежень на нашу майбутню модель.
Конструктор, який розробляє якусь систему, завжди обмежений «вихідними умовами». Його завдання - побудувати систему так, щоб вона була для них оптимальна. Тому при однакових вихідних умовах два конструктора часто незалежно один від одного приходять до одного і того ж результату. Подивіться, наприклад, як сьогодні схожі один на одного хороші автомобілі різних марок - навіть їх форма вимушено диктується аеродинамікою.
Природа, яка створила нервові системи, багато в чому подібна до конструктору. Якщо ми правильно вгадаємо «вихідні умови» і цілі, що стояли перед нею, а потім врахуємо їх в своїх розробках, то змушені будемо отримати аналогічний результат.
Приймемо в якості «вихідних умов» для нашої моделі ряд властивостей нервової системи, обмовившись відразу, що вони носять наближений характер.
1. Автономність.
Завдання нервової системи - управляти організмом. Умова автономності означає те, що нервова система повинна самостійно, без підказок ззовні, знаходити спосіб управління. При цьому нервова система укладена всередині організму і може взаємодіяти з навколишнім середовищем лише за допомогою рецепторів і ефекторів (виконуючих органів).
Зауважимо, що, навіть якщо у нервової системи є якісь зовнішні «вчителя», вона все одно сприймає їх своїми рецепторами. Що ж стосується якихось «таємничих впливів», здатних проникати в нервову систему, минаючи «штатні» вхідні канали (рецептори), тут ми їх враховувати не будемо.
2. Дискретність.
Нервова система - пристрій багато в чому дискретне. На її «вході» знаходяться рецептори, яких може бути дуже багато, іноді кілька мільйонів, але важливо те, що число їх звичайно. Складається нервова система з окремих (дискретних) об'єктів - нейронів і нервових волокон, які обмінюються нервовими імпульсами - дискретними сигналами. На «виході» нервової системи можна бачити велике, але теж кінцеве число нервових закінчень, через які виходять імпульси, що керують роботою виконавців - м'язів і залоз.
Треба враховувати, звичайно, що ряд параметрів нейронів описується безперервними величинами. Це, наприклад, розміри синапсів, «стикувальних вузлів» нейрона і одночасно основних запам'ятовуючих пристроїв нервової системи. Крім того, не вся інформація передається у вигляді імпульсів по нервових волокнах. На нейрон можуть впливати також численні метаболічні процеси в організмі.
3. Початкова пристосованість.
Нервова система як частина організму спочатку пристосована до умов існування, в яких жили багато попередні покоління. В ході тривалого природного відбору природа знайшла оптимальні для даного організму рецептори, виконавці, відділи нервової системи, зв'язки між нейронами, виробила для нервової системи оптимальний «алгоритм» її функціонування. Змія, наприклад, бачить в інфрачервоному діапазоні, а людина немає. Око жаби добре бачить лише рухомі точки, а людське око краще розпізнає прямі лінії. Собака, мабуть, не здатна сприйняти модель атома по Бору, а у людини не можна сформувати образи з тисяч запахів, якими оперує собака.
Тут важливо зауважити наступне. Ні в природі, ні в лабораторії не можна створити розпізнає систему, яка могла б сприйняти абсолютно все закономірності-образи вхідної інформації. Вона буде виділяти образи тільки того виду, на який заздалегідь налаштована. Тому в нервовій системі повинні зберігатися «заготовки» всіляких їх видів. За них-то і відповідає величезне число нейронів, велика частина яких залишаються незадіяними протягом життя людини. Однак ніхто не зможе сказати заздалегідь, які саме нейрони можуть знадобитися. Надлишок нейронів забезпечує організму можливість адаптації.
4. Мінімум вихідних знань.
Після народження організму, що володіє деякою початкової пристосованістю і надлишком нейронів, його нервова система починає накопичувати знання і інформацію. Цей процес триває протягом усього життя організму (хоча одночасно йде і втрата знань, наприклад внаслідок відмирання частини нейронів). Накопичення інформації відбувається в нейронах, при цьому змінюється сенс сигналу, представленого нервовим імпульсом. Наприклад, до і після навчання нервова система може абсолютно по-різному реагувати на однакові на вигляд нервові імпульси. Тут ми маємо справу з інформаційним процесом пристосування (адаптації), який і будемо називати адаптивним керуванням. Саме йому живі істоти зобов'язані своєю здатністю розпізнавати образи, виробляти рефлекси, навчатися, приймати рішення.

ЯК ПРАЦЮЄ нервова система
Отже, почнемо конструювати нашу керуючу систему (УС) як модель нервової системи, виходячи з прийнятих вище чотирьох умов. Нехай вона буде таким собі «чорним ящиком», на який надходить дискретна «вхідна інформація» від датчиків, а від нього виходить «вихідна інформація» у вигляді команд виконавчим пристроям.
Спробуємо уявити собі процеси, що відбуваються всередині «чорного ящика». Для цього посадимо туди гіпотетичного спостерігача - щось на кшталт Демона Максвелла, сортувати молекули в термодинаміки. У відповідності з духом часу забезпечимо нашого Демона «стільниковим телефоном», щоб він міг передавати нам свої спостереження.

Отже, виходимо на зв'язок з Демоном.
Повідомлення 1. «Я хочу вижити і, більш того, хочу постійно покращувати відчуття свого стану».
Розумно: виживання і поліпшення відчуття стану є мета управління нервової системи. При цьому ми вважаємо, що наш Демон «розумний» і розуміє, що в ролі нервової системи він може вижити тільки разом з тілом і навколишнім середовищем, взаємодіючи з нею. Демон повинен покращувати свій стан таким чином, щоб це не суперечило його виживання. Наприклад, для отримання приємного «відчуття ситості», нервовій системі потрібно дати сигнал нагодувати підвідомче їй тіло, а не дратувати якісь свої нервові центри електродом або наркотиком. Крім того, в результаті природного відбору «приємні» відчуття в деяких станах повинні відповідати об'єктивної користь цих станів для об'єкта управління.
Повідомлення 2. «Я повинен активно діяти, щоб знаходити нові можливості покращувати свій стан. Для активних дій у мене є кнопки, на які я можу натискати, і показники датчиків, на які я можу дивитися ».
Зауважимо, що активність - необхідна стратегія шуканого принципу управління. Альтернативну стратегію - пасивне управління, коли система тільки реагує на вхідні впливу, - ми відкидаємо, бо вона не веде до пошуку нових можливостей для поліпшення стану.
Поставимо запитання Демонові: «Як ви визначаєте свій стан, його поліпшення і погіршення?»
Повідомлення 3. «Не знаю, як я це роблю, але в мені є якийсь« хорошеметр », апарат емоцій, який дозволяє мені відчувати свій стан в термінах« чудово »,« дуже добре »,« так собі »,« погано », «дуже погано», «нестерпно», а також його зміна в кращу або гіршу сторону. Мабуть, оцінка поточного стану якось залежить від вхідної інформації і оцінки вже сформувалися образів ».
Мабуть, саме апарат емоцій забезпечує активність нервової системи. Якщо ми його відключимо, Демон не захоче нічого робити, управління припиниться і об'єкт управління загине.
Повідомлення 4. «Щоб поліпшити свій стан, я повинен знайти спосіб управління. Для цього треба відшукати зв'язку між моїми діями (натисканням кнопок) і показаннями датчиків, а також моїми емоціями ».

Отже, Демон сформулював ще одну цільову функцію: пошук і накопичення знань. Очевидно, що, чим більше знань буде накопичено керуючою системою, тим більш надійні способи виживання вона зможе знайти, тим успішніше зможе покращувати свій стан. З іншого боку, чим довше буде існувати об'єкт, тим більше знань він накопичить. Тому обидві цільові функції - виживання і накопичення знань - тісно пов'язані між собою (на нашу думку, головна мета існування і є накопичення знань).
Повідомлення 5. «Для початку спробую знайти закономірності у вхідній інформації».
Розумно. Але чи може Демон виявити закономірності в хаотичному мерехтінні вхідних сигналів? Може, якщо він в змозі помітити в них невипадкові збіги. Якщо в якийсь момент йому здасться, що деяку комбінацію сигналів він бачить уже не в перший раз - значить, він сформував образ.
Повідомлення 6. «Це червона пляма в нижньому кутку правого монітора я вже бачив! Стривайте, але і цей одночасний стрибок трьох стрілок іноді повторюється ».
Ну ось, вже два образи сформовані - номер 1 і номер 2. Це перші складові емпіричного знання нашої керуючої системи. Демон може занести їх в свою Базу Знань.
Повідомлення 7. «Тепер, коли образ номер 1 або номер 2 з'являються в показаннях датчиків, я відразу впізнаю їх».
Сформовані образи (інакше їх ще називають таксонами, паттернами, класами об'єктів) керуюча система може розпізнати в ті моменти, коли в поле зору датчиків з'являються їх прообрази.
Повідомлення 8. «Намагаюся знайти способи впливу на образи номер 1 і номер 2. Для цього безладно натискаю на всі наявні кнопки».
А що ще залишається робити, якщо немає ніяких підстав для більш розумною тактики. Цікаво, що станеться раніше: Демон знайде якусь закономірну зв'язок між натисканням кнопки і реакцією образу або виявиться залежність образів від емоційного стану Демона?
Повідомлення 9. «Всякий раз, коли я розпізнаю образ номер 1, мені стає« погано ». А коли розпізнаю образ номер 2, мій стан не змінюється. Запам'ятаємо це ».
Ну ось, в даному випадку першими сформувалися емоційні оцінки образів. База Знань поповнилася новою інформацією.
Повідомлення 10. «Знайшов! У 70% випадків, коли я натискаю на кнопку номер 47, з'являється образ номер 2, але тільки за умови, що в попередній момент був розпізнаний образ номер 1 ».

Ось керуюча система і здобула перше знання: в яких умовах, яким дією і з якою ймовірністю викликається (або витісняється) певний образ. Назвемо натискання на кнопку номер 47 дією номер 1.

ПОВІДОМЛЕННЯ 11. «Стривайте, но точно Такі ж Наслідки має натіскання на кнопку номер 23! Запам'ятаємо це ».
Демон поступово розшірює свою Базу Знань, віявляючі Нові Дії и Уточнюючий знайдені Ранее.
ПОВІДОМЛЕННЯ 12. «Ура, Нарешті-то в життя без Базі Знань я знайшов Дії, Якими можу в Деяк условиях віклікаті Поліпшення Відчуття свого стану!»
До цього моменту всі решение Демона були обумовлені завдання «накопічіті знання». Тепер ВІН вже может прійматі решение з метою «поліпшіті Відчуття стану».
Подивимось, як ВІН це Робить. У Деяк момент часу Керуюча система розпізнає кілька образів з числа Ранее сформованому и візначає їх середня емоційну оцінку. Потім вона вібірає в Базі Знань дію, Пожалуйста в Даних условиях обещает максимально Поліпшення стану. Если всі варіанти рівнозначні, вибір может припасти на будь-який з них. Назвемо такий способ дерло механізмом Прийняття РІШЕНЬ.
ПОВІДОМЛЕННЯ 13. «У Деяк постійніх условиях я здійснюю одну и ту ж послідовність Дій - 12, 45, 38. Черговий дію я вибирала просто як продовження цього ряду, тобто знову 12, 45, 38. (Так капітан шхуни, просуваючісь до мети, веде ее спершись лівім галсом, потім правим, потім знову лівім и т. д., змінюючі Галс автоматично, що не заміслюючісь.) Цю послідовність (12, 45, 38) я запам'ятав як модель поведінкі номер 1 і тепер у відповідніх випадка буду діяті по ній. Коли оцінка стану Почни погіршуватіся або коли ситуация рішуче змініться, я від неї відмовлюся ».
З'явився другий Механізм Прийняття РІШЕНЬ: Дії вібіраються нема на основе АНАЛІЗУ поточного стану, а за аналогією, відповідно до віявленої закономірністю в послідовності Ранее прийнятя РІШЕНЬ.
Повідомлення 14. «Виявлено відразу кілька моделей поведінки для одних і тих же умов, я назвав їх номер 2, номер 3 і номер 4. Яку ж з них мені вибрати для управління? Здогадався: я можу прорахувати їх по черзі, оцінивши і порівнявши виграш, який обіцяє принести мені їх реалізація. Для цього я на вільні від важливої ​​інформації входи буду послідовно подавати ці моделі. Найбільший виграш дасть модель номер 3, її і буду виконувати ».
Але це вже третій механізм прийняття рішень. Для нього необхідно, щоб керуюча система могла у самої себе викликати розпізнавання образів - результатів дії, не здійснюючи його.
Можна, наприклад, уявити собі, як розходяться кола по воді від кинутого каменя, не кидаючи камінь. Або сказати «трикутник» і побачити цей трикутник. Для цього краще за все закрити очі і вуха, тобто вивільнити частину рецепторів від сприйняття реальної інформації. А керуюча система може реагувати на викликані образи також не реальними діями, а, наприклад, тільки їх словесним описом. Процес внутрішнього моделювання може тривати до тих пір, поки будуть знаходитися поняття і образи, що викликають один одного. Нам видається, що третій механізм найбільш інтелектуальний, оскільки відображає здатність організму до внутрішнього моделювання-роздумів, виникнення мови, використання його для спілкування з собою і з іншими, виробленні абстрактних уявлень, прогнозування і т. П.
Тепер ми можемо залишити Демона на якийсь час, оскільки повідомлення його будуть повторювати за змістом попередні. Якщо ми повернемося до нього трохи пізніше, то побачимо, що:
а) в руках у Демона вже досить пухка зошит, що містить велику Базу Знань,
б) він вміє розпізнавати безліч образів,
в) майже в кожен момент він знає, як йому діяти у відповідності з обставинами,
г) приймаючи рішення, Демон уже враховує їх наслідки, але далеко не все, хоча б тому, що не встигає це зробити,
д) він може поспілкуватися сам з собою через зовнішнє середовище, як би граючи в життя і моделюючи ситуації, а може статися, що Демон навіть знайде в зовнішньому середовищі іншої такої ж об'єкт з Демоном всередині і вступить з ним у взаємодію.
«Завантаживши» по телеметрії Базу Знань Демона, ми багато чого дізнаємося про властивості світу, в якому він живе. Фантастам ж пропонуємо подумати - що може являти собою поєднання його бази знань, апарату емоцій і апарату прийняття рішень, поміщених в нове тіло.
Пристрій управляється СИСТЕМИ
З повідомлень Демона стає зрозуміло, що керуюча система як модель нервової системи повинна складатися з декількох основних блоків, або підсистем: «формування і розпізнавання образів», «апарату емоцій», «формування бази знань», «прийняття рішень», «визначення часу ухвалення рішення ».
Кожна підсистема вирішує свою задачу, враховуючи результати роботи інших підсистем.
Підсистема «формування і розпізнавання образів» автоматично класифікує вхідну інформацію і розпізнає образи.
Підсистема «апарат емоцій» дає емоційні оцінки сформованих образів і поточного стану.
Підсистема «формування бази знань» виявляє причинно-наслідкові зв'язки в передісторії процесу управління і зберігає їх в пам'яті як нові знання.
Підсистема «прийняття рішень» відшукує серед сформованих знань дію, яке призводить до найбільшого приросту емоційної оцінки стану і найбільш високу ймовірність отримання нових знань.

Підсистема «визначення часу ухвалення рішення» оцінює, наскільки швидко потрібно прийняти чергове рішення.
Пояснимо докладніше роботу останньої підсистеми. Очевидно, що, чим гірше стан і чим швидше воно погіршується, тим швидше потрібно прийняти рішення. Якщо перегляд всієї бази знань вимагає занадто великих витрат часу, керуюча система може переглядати лише її частина, враховуючи тільки найбільш важливі наслідки того чи іншого рішення. Невраховані чинники будуть реалізовуватися випадковим для керуючої системи чином.
Наприклад, побачивши швидко наїжджає вантажівка, ми приймаємо рішення відскочити в сторону, щоб зберегти собі життя, і не враховуємо другорядних наслідків: як ми будемо виглядати в очах проходить повз пані, не упустимо чи капелюх, що не наступимо чи на газон і т. Д. якщо ж ми розпізнали образ вантажівки далеко, то, йдучи в бік, врахуємо і даму, і капелюх.
Деякі з нас при значному погіршенні ситуації впадають в загальмований стан, деякі, навпаки, стають більш активними. Індивідуальні особливості підсистеми «визначення часу ухвалення рішення» визначають тип нашого темпераменту.
МОДЕЛІ ШТУЧНИХ нейронів
На практиці зазвичай будують такі керуючі системи, які вирішують лише частину завдань з перерахованих вище, зазвичай одну-дві. Наприклад, системи розпізнавання, як правило, не приймають самостійних рішень: їм заздалегідь відомо, що слід робити при розпізнаванні того чи іншого образу. Експертні системи, навпаки, будуються на базі вже готових знань, і їм потрібно тільки приймати рішення. Деякі системи працюють над вирішенням виключно пошукових і оптимізаційних задач (так звані генетичні алгоритми та інші підходи).
Набагато складніше створити систему управління, в якій рішення всіх перерахованих завдань були б пов'язані між собою, а вихідні знання про властивості об'єкта управління і середовища допускали б значну невизначеність. Труднощі побудови такої системи пояснюється тим, що всі її частини - підсистеми - повинні враховувати результати роботи інших підсистем в якості своїх вихідних умов.
Оскільки наша наукова група дотримується імітаційного підходу до моделювання нервової діяльності, ми будуємо модель керуючої системи за аналогією з природними нервовими системами. Подібно нервовій системі, що представляє собою мережу нейронів, що управляє система теж повинна складатися з окремих нейроноподобних елементів.
Моделі «штучних нейронів» були розроблені ще в сорокових - п'ятдесятих роках. Вони являють собою простий пристрій, що підсумовує вхідні сигнали, помножені на ваги (свого роду пріоритети), приписані кожному окремому входу, і порівнює отриману суму з заданим порогом. Якщо сума перевищить поріг, нейрон видає на своєму виході сигнал «1», якщо немає - сигнал «0». Багатошарову мережу з таких нейронів, в якій кожен отримує сигнали від всіх нейронів попереднього шару, можна навчити розпізнавати потрібні образи. Але попередньо необхідно підібрати ваги на входах за певним правилом, залежному від того, які образи потрібно розпізнати.
Однак властивості такого «штучного нейрона» нас не задовольняли, оскільки його відмінності від природного представлялися значними. Зокрема, нас не влаштовувало, що для налаштування нейронів був потрібний зовнішній учитель, який спостерігає за всієї нейромережею.
Виходячи зі свого уявлення про керуючій системі, ми прийшли до нової моделі нейрона. Такий нейрон здатний самостійно накопичувати статистичну інформацію про комбінаціях вхідних сигналів. Статистика накопичується в синапсах, розміри яких зростають пропорційно числу спостережень пов'язаних один з одним сигналів. У той момент, коли нейрон раптом «розуміє», що якась комбінація вхідних сигналів не випадкова, він змінює свій стан - стає навченим і надалі починає дізнаватися її, розпізнавати образ. Образи, які розпізнаються навченими нейронами, беруть участь у формуванні образів більш високого порядку. Чим більше знайомих стає образ для нейрона, тим при більш сильних перешкодах нейрон буде розпізнавати його.
Виявилося, що на базі таких нейронів можна конструювати мережі, що виконують функції всіх перерахованих підсистем. При цьому потрібен певний надлишок нейронів, і він дійсно існує в живих організмах: більше 90% нейронів людини залишаються незадіяними протягом його життя. Надлишок штучних нейронів в керуючої системі можна зменшити і тим значніше, чим більш складні зв'язки між сигналами вони здатні виявляти, тобто за рахунок ускладнення нейрона.
СИСТЕМА автономного АДАПТИВНОГО УПРАВЛІННЯ
Нова модель нейронів дозволила розробити керуючу систему, названу нами системою автономного адаптивного управління (ААУ). Основне її властивість - здатність автоматично знаходити спосіб управління відповідно до тих змін навколишніх умов і властивостями об'єкта управління, а також розвивати і коригувати цей спосіб. Причому знайдений один раз спосіб управління може бути «вилучений» з системи і використаний в роботі іншої системи, правда, вже в фіксованому вигляді.

Система автономного адаптивного управління - саморозвивається система. В її поведінці можна побачити детерміновану і випадкову компоненти. Перша спирається на вже накопичені знання і прагне поліпшити стан системи, наявність другої пов'язано з відсутністю знань і прагненням їх накопичити. У міру накопичення знань поведінку керуючої системи стає більш детермінованим, що і відображає її розвиток. Приклад саморозвитку ААУ - послідовне поява у Демона трьох механізмів прийняття рішення, кожен з яких випливає з попередніх і підвищує ефективність управління.
Важливим є те, що в системі ААУ якість управління неухильно зростає, причому відбувається це автоматично.
Як зазначалося вище, сучасна техніка ще задовольняється керуючими системами, побудованими або тільки на основі системи розпізнавання, або тільки на основі оптимізаційних підходів і т. П. Кожен з цих приватних методів глибоко розвинений і здатний давати результати, з якими важко конкурувати будь-якому новому підходу. Однак рішення задачі управління в більш загальному вигляді за допомогою методу автономного адаптивного управління має свої переваги, які проявляються з часом. Це і обнадіює нас в наших дослідженнях.
ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ - АВТОНОМНИЙ і підлеглих
Є одне, на перший погляд, дивна обставина. Припустимо, сильно розмріявся, що створена якась чудова система автономного адаптивного управління, яка не поступається за своїми функціями нехай не людині, що не кішці, але хоча б мишці (поки що і ця задача абсолютно недосяжна). Яку ж практичну користь ми зможемо отримати з такої мишки? Змусимо її копати нору? Вона скаже: відпустіть мене, я хочу їсти, пити, гуляти і найменше хочу працювати на вас. І вона буде права, так як мета описаної керуючої системи - поліпшення свого (а не нашого) стану.
У науковому напрямку, відомому під назвою «системи штучного інтелекту», є якесь лукавство. Проголошуючи мета побудувати штучний інтелект як модель природного, ми насправді хочемо побудувати якогось невтомного ідеального Виконавця наших завдань і бажань, штучного раба, що зовсім не одне і те ж.
Виконавець може бути побудований на будь-яких засадах, зручних для господаря (згадаємо неминущу мрію про скатертину-самобранку, чарівну паличку або джин з лампи Аладдіна). Відповідність природним нервовим системам при цьому не тільки не потрібно, але скоріше воно навіть зайве. Приклади таких Виконавців - сучасні «системи штучного інтелекту»: експертні, ігрові та системи розпізнавання, лінгвістичні процесори, промислові роботи. Вони працюють за принципом «чого зволите?», Їх цільові функції і, отже, пристрій підпорядковані інтересам користувача. Тому ми пропонуємо назвати їх системами «Підлеглого Штучного Інтелекту» (ПІІ).
Однак живі організми не їсти виконавці чужих завдань: вони працюють в першу чергу на себе. Це їх природне право. Моделювання живих організмів - самостійний напрям досліджень. Ми пропонуємо називати штучні системи, що моделюють властивості природних нервових систем як цілого, «Автономним Штучним Інтелектом» (АИИ). Система автономного адаптивного управління задумувалася саме як АИИ.
З точки зору пізнання природи інтерес до створення «Автономного Штучного Інтелекту» очевидний, але і практична користь від них може бути чималою. Подібні системи можуть бути використані для відпрацювання методик навчання, спілкування, для моделювання різних психічних відхилень і так далі. Системи ААІ можуть виконувати роботи в шкідливих виробництвах, а також у важкодоступних для людини середовищах - в космосі, глибоко під водою і під землею. Вони можуть керувати швидкоплинучими або, навпаки, дуже повільними процесами, за якими людині стежити вкрай важко. В урізаному вигляді системи «Автономного Штучного Інтелекту» можуть бути використані для управління різноманітними технічними пристроями.
Все це переконує нас в необхідності дослідження Автономного Штучного Інтелекту і пошуку можливостей його застосування.
(Закінчення буде.)