"В.Н.Щеглов. Психология сознания: Возможности создания алгоритмической модели " - читать интересную книгу автора

В. Н. ЩЕГЛОВ

ПСИХОЛОГИЯ СОЗНАНИЯ:
ВОЗМОЖНОСТИ СОЗДАНИЯ АЛГОРИТМИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ


При исследовании сложных объектов с помощью интуиционистских моделей
математической логики [1] и, в частности, алгебраических моделей
конструктивной (интуиционистской) логики (АМКЛ), обращает на себя внимание
следующий факт. Интуиционистские модели могут быть истолкованы как
возможные состояния знания некоторого познающего субъекта, как модели
творческого сознания (например, психолога). С помощью самой структуры или
способа построения этих моделей удалось показать достаточно интересные
алгоритмические интерпретации квантовой теории, теории калибровочных полей
и общей теории относительности, квантовой теории калибровочных полей,
квантовой теории гравитации, редукции квантованных когерентных состояний
ультраструктур нейронов мозга, особых состояний сознания, структуры
качественных выводов из астрономической модели Керра; сопоставить структуру
библейских заповедей с этапами построения АМКЛ [2, 3], а также некоторые
другие интерпретации (см. эл. б-ки после списка литературы).
Возможно, любую интересную и сложную область познания можно
интерпретировать с помощью этих достаточно гибких по своему построению
интуиционистских моделей (в дальнейшем будем писать "моделей").
Формализация этого подхода может по мере накопления опыта и новых данных
постепенно уточняться и специализироваться при изучении отдельных областей
знания. Можно рассматривать эти модели как некоторый "переводчик" терминов,
взятых из специализированных областей знания на язык построения моделей;
они являются как бы некоторым формализованным познающим субъектом. Познание
здесь осуществляется в виде алгебраических моделей интуиционистской логики
(модели Бета-Крипке). Эти модели отображают динамику состояний ("свободно
становящиеся последовательности"), или динамику знания некоторого
"познающего" субъекта (алгоритма вычисления АМКЛ). Приведем краткое
описание этого алгоритма, детальное описание и множество примеров приведено
в [2].
В исходном массиве действительных чисел или чисел k-значной логики)
Х(n+1, m), где n - число переменных (столбцов в Х) и m - число состояний
(строк), записанных в порядке течения времени t, выделяется один или
несколько столбцов Y, для которых Y = f(X). В дальнейшем для краткости этот
массив будем записывать как (Х, Y, t), где t - время. Значения Y
разбиваются на k частей (обычно на 2 по медиане), и эти значения
кодируются, например, Z = 0, 1, ... Далее каждое состояние (строки в Х),
которому задано определенное целевое значение Z, сравнивается со всей своей
окрестностью не целевых состояний, начиная с ближайших и строятся
конъюнкции К малого числа открытых интервалов dx значений переменных для
этого целевого состояния. Эти К (по всем целевым состояниям) вычисляются
таким образом, чтобы К были бы простыми импликациями (истинными формулами
для Z, например: "если К, то Z = 1). Аналогичные операции совершаются и в
отношении не целевых состояний. Далее вычисляются оценки Г для каждой К
(число состояний, где встречается данная К). Затем строятся тупиковые
дизъюнктивные формы для каждого из Z = 0, 1, ... в отдельности. Начиная с