Klassikalise ja operantse mõtlemise modelleerimine. Taipamine.
25.09.2006 ver 1.3

Mis on tehtud:
•	Klassikaline tingimine, kajarakud
On olemas kajarakud, mis õpivad ajalise hilinemisega sündmuste vahel seoseid ning ennustavad neid oodatud ajal. Sellega on olemas üks neljast põhilisest kinnituskavast.
•	Tunnuste kombinatsioone õppivad rakud
Saab muuhulgas ühendada kajarakkude jadade külge. See võimaldab õppida täiendavalt ajalisi mustreid:
-	teatud sageduse-kiirusega toimuvate sündmuste mustri tähendust
-	teatud kestusega sündmustest moodustuva mustri tähendust
-	teatud arv kordi toimunud sündmuste tähendust
Lisaks on võimalik panna võrku moodustama õpitavaid kombinatsioone üle mitme stiimuli kajarakkude. Kombineeritavad stiimulid ei pea asetsema “kõrvuti”; õigemini mudel ei käsitle oma sisendeid “nägemisväljana” ja seega puudub mõiste “kõrvuti”.
Kuna tunnuste kombinatsioonid võtavad võrdlemisi rohkem arvutusvõimsust ning paindlikum-ökonoomsem versioon neist (mis on arenduses) veel korrektselt ei tööta, ning peamiselt kuna ajaliste mustrite küsimuse saaks lahendada ka spetsiaalsema ning lihtsama lahendusega, kui mistahes paindlikkusega tunnuste kombinatsioonide õppimise abil, siis peamiselt on kombinatsioonide õppimise võime nüüd või edaspidi vajalik erinevate stiimulite koosmõju / mustrite õppimiseks (mustri elementide ajalise nihestatuse õppimise võime jääb siingi kasutusse).
•	Ajaliste mustrite kohta on mul olemas ettekujutus, kuidas järgnevalt spetsiifilisemalt-optimaalsemalt teostada klassikalises tingimises:
-	stiimuli sageduse õppimist, ning
-	kestuse õppimist.
Ma ei ole rahul ettekujutusega, kuidas õppida n arv kordi toimunud sündmuse tähendust, kuid ennekõike selle pärast, et ma veel ei tea täpselt, kuidas see naturaalses mõtlemises avaldub. Hetkel on minu jaoks seniste teadmiste kohta mitmeti tõlgendamise võimalus, arvan et see laheneb kirjandust uurides.
•	Operantne tegevus:
Operantsed rakud võrdlevad praeguse situatsiooni hinnangut soovitava määraga (mis on mõlemad antud mõne mudelivälise süsteemi poolt), vastavalt sellele tehakse ennustused tegevuseks, mis aitab soovitud määra saavutada või säilitada.
Lisaks prognoositakse hetke ja varasemate stiimulite kaja põhjal, kuidas situatsiooni hinnang edaspidi muutub ning vastavalt kas aidatakse kaasa või püütakse tasakaalustada.
Need kaks – hetke ja prognoositud hinnangu alusel tegutsemised on (võivad olla) erinevad.
Praegune mudel prognoosib ühte hetke tulevikus, kuid seda saab laiendada järgnevalt prognooside aegreaks.
Lisaks mudel hindab hetke plaanitavate tegevuste edaspidist mõju kõigile operantsetele hinnangutele ning vajadusel kas muudab tegevust või tasakaalustab mõne muu täiendava tegevusega. Hetkel on see kood juba enamvähem olemas, aga pole veel katsetusteni jõudnud. 
Pole veel olemas 3 ülejäänud ajalisele mustrile vastavate operantsete tegevuste (tegevus teatud sagedusega, teatud kestusega ja teatud arv kordi) sooritamise koodi, kuid ettekujutus on olemas.
Lühidalt on enamvähem olemas positiivsed ja negatiivsed kinnitused ja karistused (4 kombinatsiooni) ning neist tulenev püüdlev ning vältiv käitumine. Kinnituskavade tüübid on pooleli, kuid on samuti seletatavad teatud ajaliste mustrite õppimisega.
Ühe tunnuste kombinatsioone õppiva rakkude alaliigi ning operantse mõtlemise rakkude ühendamisel on võimalik saavutada diskriminantsete stiimulite mõistmine. Diskriminantsed stiimulid võimaldavad õppida sündmuste ja tegevuste erinevaid tagajärgi erinevates oludes. Väga olulised on diskriminantsed stiimulid edaspidi ühest või mitmest objektist või tööriistast mõtleva taipamise puhul – mitmeastmelises operantses tegevuses.
Mida ei ole veel, kuid tuleks arvatavasti edaspidi lisada: erinevatele ajejõududele erineva kaalu andmine. Üldiselt on ka selle kohta ettekujutus olemas.

Üldised omadused
•	Õpitavad väärtused – stiimulite, operantide ja tegevuste signaalide tugevused on reaalarvud, mittediskreetsed. Hetkel pole piiranguid skaala osas.
•	Esmane õppimine toimub koheselt ning ümberõpetamiseks kulub umbes sama palju aega, kui kulutati esialgseks õpetamiseks.
•	Stiimulite ja reaktsioonide / ennustuste vahelised seosed ei pea olema lineaarsed, võivad olla ka näiteks lainelised. Raskust võib see valmistada operantses mõtlemises, kui sama tulemuse võib saavutada mitme teineteist välistava tegevusalternatiiviga. Hetkel valitakse lihtsalt üks sobivaim tegevuse määr, juhul kui valik toimub sama tegevuse tugevuse variantide vahel, ning tekib tasakaal, kui valitakse erinevate kuid kaudselt välistavate tegevuste vahel. Arvan, et seda osa mudelist tuleb edaspidi veel täiendada. Kindlasti puudub praegu motiivide konfliki lahendamise võime (võime valida tegevuskomplektidesse samaväärseid tegevusi, mis samas ei välista teineteist).
•	Kui mõni stiimul tähendab kord üht, kord teist, siis edaspidi selle stiimuli mõju ennustatavale reaktsioonile on lõppkokkuvõttes nõrgem – mitte, reaktsioon on nõrgem – vaid, et reaktsioon sõltub siis teiste võimalike stiimulite mõjust vastavalt rohkem, sõltuvalt nende usaldusväärsusest.
•	Stiimuli mõju sõltubki usaldusväärsusest - mudel õpib harva esinevate stiimulite tähendust samahästi ja sama mõjuvaks, kui sageli esinevate oma, eeldusel et need on oma ennustustes usaldusväärsed olnud.
•	Uudne stiimul omandab ennustava tähenduse vaid juhul, kui teised stiimulid ennustatavat sündmust juba ei ennustanud, või kuivõrd ennustasid tegelikust vähem.
•	Tegevus leiab operantse kinnituse vaid juhul, kui esines ka vastav deprivatsioon.

Mida see mudel ei tee:
See mudel ei ole mõeldud pilditöötluseks. Ta võib sellega mõnel juhul toime tulla ning mul on ideid, kuidas seda üksjagu paindlikumaks muuta, kuid üldiselt leian, et pilditöötlus on tõenäoliselt terve valdkond omaette, millest ma eriti ei tea. Mudel on mõeldud töötamiseks lihtsamate sensoorsete andmetega, või visuaalsete andmetega, mis on eeltöödeldud. Mudeli ülesanne on õppida sündmuste ja tagajärgede vahelisi seoseid, juhtida selle alusel tegevust. 
Senine lahendus sobib näiteks mootorite ja lihaste juhtimiseks neist ja muudest sensoritest tulevate näitajate põhjal, ning mudelivälise süsteemi poolt antud operantsete hinnangute ja soovide põhjal.

Edasine arendus:
•	Taipamine, 
ehk mitmeastmelised operantsed tegevused – näideteks teekonna planeerimine varasemate üksikjuhtumite kogemustele tuginedes; ahvide poolt trikiga banaani puu otsast kättesaamine, ilma et täpselt antud tegevusjärgnevust oleks kunagi varem sooritatud või vaadeldud.
Üldjoones on mul ettekujutus olemas. Üks küsimusi on planeerimise mõtteliste sammude järjekorra – lahendusmeetodi valikus; teine küsimus on närvivõrgu valitud meetodi või meetodite protsessile vastaks väljaarendamisest.
Kuna probleem on enamvähem sama, kui traditsioonilises tehisintellektis (probleemilahendajad) ning lahendusmeetoditest vähemalt osa on ka tõenäoliselt samad, siis põhiline erinevus on “riistvaras”, millel lahendusmeetodi protsess toimuma hakkab. Traditsiooniliselt on riistvaraks olnud protsessor, antud mudelis virtuaalne närvivõrgu taoline struktuur. Andmete liikumine on neis madalal tasemel erinev, kuid veidi kõrgemal tasemel on protsess mu eelduse järgi sama.
Tahan uurida, mis “lahendusmeetodid” sobivad mudelisse, mis võiksid esineda looduses ning teiseks luua vastav teostus.
•	Mäng. 
Hetkel on mudeli operantne õppimine üldistusvõime poolest kiirem kui klassikaline, kuna operantne mudel saab täiendavat infot selle kohta, mis on oluline. Kui mudelile lisada “mängu” või “vigade tegemise” võime, siis operantse mõtlemise juures pole enam vaja niivõrd palju “õigesti õpetada” – peamiselt on vaja “piisavalt” õpetada. Klassikaline mõtlemine nõuab, et õpetus oleks ainult “õige”. Naturaalses mõtlemises on klassikalise tingituse peamiseks kui mitte mõnes mõttes ainsaks õpetajaks organismi sisemised kaasasündinud reaktsioonid, mis eeldatavasti on “õiged”.
Mäng oleks midagi, mis paneb isendit tegutsema erinevatel viisidel, et teada saada tegevuste operantseid tagajärgi. Arvatavasti eeldab see mudelile mingi uue eraldiseisva mooduli lisamist. Ma ei ole sellesse küsimusse veel pühendunud.
•	Jagatud tähelepanu. 
Sotsiaalne õppimine. Võime jälgida teise isendi tegevust, selle tulemusi ning teha vaadeldust järeldused enda jaoks.
Seni kuni pole lahendatud mirror-rakkude küsimus, mis arvatavasti sisaldab ka tublisti pilditöötluse küsimusi, võib need asendada lihtsalt raadiosidel põhineva infovahetusega isendite vahel. Mirror-rakud võivad olla midagi, mis eeldavad võrgule mõne täiesti uue täiendava mooduli külge ühendamist, mille pakutud infot võrk kasutaks või millega teeks koostööd. Ma pole seda küsimust uurinud.
•	Märgiline mõtlemine. 
Praeguse olemasoleva ettekujutuse järgi on teostatav selle sama võrgu arendusena. Kujutan ette, et juba siin faasis on võimalik saavutada Võgotski kirjeldatud internaliseerimise võime.
•	Keel. 
Keel oleks midagi, mis minu arust võib vajada mõnd täiesti uut täiendavat moodulit, mis ühendatakse koostöösse mudeli võrguga. Keele arengu kohta mul teadmised hetkel puuduvad. Kuid kahtlemata leidub inimesi ja uurimusi, mis vastavat teavet pakuvad.
•	Sotsiaalkultuurilisi protsesse kasutav mõtlemine
Teooria järgi järgneks siit edasi sotsiaalkultuurilise õppimise ja tegevuse tasandid. Mudeli täiendused võivad olla vajalikud, kuid pigem on nad siis juba toetavad. Keeleline mõtlemine oleks kui programm, mis areneb ja jookseb evolutsioonilises arengus kujunenud riistavara – klassikalise ja operantse närvivõrgu struktuuri, märgilise mõtlemise ning võimalik et täiendavate keeleliste mehhanismide peal.

Miks seda mudelit vaja on
•	Miks on närvivõrk oluline? 
Ta on võimeline võrdlemisi hästi töötlema sensoorseid andmeid. Antud võrk ka õpib kiiresti, mis on minu meelest oluline nõue. 
Kuna see mudel püüab vastata naturaalse mõtlemise nõuetele ja arengule, siis on ta ka eeldatavasti vastavalt oma võimetelt arendatav ja oskustelt paindlik. 
•	Miks on psühholoogia oluline. 
Operantne mõtlemine on vajalik oludes, kus on tarvis saavutada teatud soovitud tulemust või seda säilitada. Klassikaline mõtlemine on kasulik oludes, kus puudub selge oluline operantne motiiv või esineb motiivide konflikt. Samuti on klassikalise mõtlemise mudel hulga lihtsam ja vähemalt mõned korrad vähem andmemahukas. Klassikaline mõtlemine nõuab, et õpetus oleks õige. Senistes katsetetingimustes on operantne õppimine üldistusvõimest tulenevalt kiirem kui klassikaline. Klassikaline võrk on aluseks operantse võrgu ehitusele. Operantne võrk on aluseks kõigile järgnevatele võimetele.
•	Edasises perspektiivis. 
Praeguse mudeli arengu / arenduse faasist järgmine on minu arusaamise järgi taipamine, ehk mitmeastmeline operantne mõtlemine. Taipamise olulisust arvatavasti ei pea pikemalt selgitama.
Kaugemas perspektiivis on oluline, et need “alumised” tasemed on olemas, sest muidu poleks märgilisel ega keelelisel mõtlemisel millegile “konkreetsele ja kogemuslikule” toetuda. Puht märgilised ja keelelised TI mudelid kahtlemata töötavad, kuid teisel moel. Toon analoogia treipingi ja inimese käe vahel – masin teeb midagi sarnast, mida inimese käsi, isegi palju tõhusamalt ja töökindlamalt. Kuid treipink ei hakka kunagi viiulit mängima.
Mudeli rakendused on olulised autonoomses robootikas; modelleerimisel kerkivad teoreetilised küsimused võivad lisada uut psühholoogias ja kinnitada uue nurga alt seniseid teadmisi.