О перспективах использования клеточного автомата в психологических исследованиях
Аннотация. Статья посвящена рассмотрению возможности использования клеточного автомата в психологических исследованиях. Описываются примерные задачи, на решение которых способен клеточный автомат. Даны примеры использования клеточного автомата в изучении личностных особенностей и личностного роста. Приводятся направления дальнейших исследований с использованием клеточного автомата.
Ключевые слова: клеточный автомат, психодиагностика, свойства личности, моделирование, кибермир, бот.
19.00.00 Психологические науки
УДК 159.9.075
About the prospects of using a cellular automaton in psychological research
Kurdin D.A.
Abstract. The article is devoted to the possibility of using a cellular automaton in psychological research. Exemplary problems that a cellular automaton is able to solve are considered. Examples of the use of cellular automaton in the study of personal qualities and personal growth are given. The directions of further research using a cellular automaton are given.
Key words: cellular automaton, psychodiagnosis, personality traits, modeling, cyberworld, bot.
Цифровизация данных позволила совершить значительный скачок в вопросах хранения, переработки и структурирования информации. В наше время оперируемые объёмы данных несравнимы с прошлым десятилетием, а их массив увеличился в несколько раз за непродолжительное время. Это явление позволило пересмотреть устоявшиеся методы проведения исследований, в том числе и психологических. В данной статье попытаемся успеть за стремительно развивающейся сферой киберпространства, предложим для изучения психологических свойств личности новые методы, проанализируем возможные направления в развитии взаимодействия киберсреды и предмета психологической науки.
Новые веяния времени бросают вызов методам исследования в психологии. До недавнего времени информация (базы данных) о проведённом исследовании существовала только у авторов исследований, а для остальных она была представлена только в качестве обобщенного материала в статьях, в новых концепциях, теориях. Сегодня наступила перестройка способов организации работы с данными. Теперь не требуется особых временных затрат на обработку и анализ данных психологических обследований, суммирование баллов, перевод их в Т-баллы или стены Кеттелла, эту работу с успехом проводит ЭВМ, выдавая готовый результат пользователю, а доступ к исходным материалам исследования можно получить не выходя из дома.
О клеточном автомате
Рассмотрим применение относительно недавнего изобретения математиков – дискретной модели описания какого-либо явления – клеточного автомата.
Идея клеточного автомата возникла в конце 40-х годов ХХ в. Прародителями данной идеи послужили Норберт Винер и Артуро Розенблют. Они разработали клеточно-автоматную модель возбудимой среды. Целью их исследования являлось математическое описание распространения импульса в сердечных нервных узлах [1].
Клеточные автоматы – это «дискретные динамические системы, поведение которых полностью определятся в терминах локальных зависимостей <…>, в информатике они являются аналогом физического понятия «поле»» [2]. Клеточный автомат может мыслиться как стилизованный мир. Следует отметить, что клеточные автоматы – это не просто машины, разбитые на клетки полем. Область применения клеточных автоматов почти безгранична: от простейших «крестиков-ноликов» до искусственного интеллекта [11].
Клеточные автоматы – это «дискретная модель, представляющая собой сетку произвольной размерности, каждая клетка которой в каждый момент времени может принимать одно из конечного множества состояний, при этом определено правило перехода клеток из одного состояния в другое» [8].
Приведённые описания в большей мере математические, но использование клеточного автомата в других сферах позволяет привести более широкое определение, которое будет использовано нами далее в статье. Клеточный автомат – это созданная модель программной реальности (кибермир) с моделируемыми законами, ресурсами, наполняемая искусственными организмами (ботами), обладающими эволюционными свойствами.
Клеточные автоматы достаточно разнообразны и широко представлены и исполнены в различных программных средах. Примеры: «Жизнь» Конуэя, Автомат Фон Неймана, Wireworld, Модель сегрегации Шеллинга [8].
Предпримем попытку объяснить принцип действия одного из клеточных автоматов, который некоторые специалисты называют «кибербиологической средой», а себя – «кибербиологами» [12].
Что представляет собой стандартный кибербиологический мир? Кибербиологическая среда (кибермир) – это одна из разновидностей клеточного автомата, населённая программно перемещающимися организмами – ботами (рисунок 1).
Рисунок 1. Кибербиологическая среда
Примечание: 1 – кибермир, 2 – разнообразие ботов
1. Бот – искусственно созданный организм с минимально заложенными в него задачами (выживание и размножение), умеющий передвигаться и способный в некоторых случаях «поедать» себе подобных.
Рисунок 2. Геном бота
Обязательная составляющая бота – его геном (рисунок 2), состоящий из набора чисел, например, от 1 до 64, где первые шесть цифр – это направление движения бота в пространстве, а числа от 7 до 64 – это часть генома бота, в котором могут быть заложены различные характеристики: химические, физиологические, психологические или любые другие.
Характеристики генома бота можно программировать. Для корректного моделирования в данной системе заложена возможность ботов эволюционировать, а также появление незапланированных результатов в геноме, т.е. аналог мутаций.
Параллельно с процессом мутации будет действовать эволюционный алгоритм, т.е. более приспособленные к внешней среде боты будут давать больше потомства и иметь высокие шансы на выживание, тем самым создавая модель, отвечающую всем запланированным условиям.
2. Кибермир (созданная модель программной реальности) – это двумерное пространство программируемого размера, являющееся средой обитания бота.
В структуру кибермира могут закладываться любые условия.
Например, классическое представление факторов психического развития состоит из трёх ведущих детерминант: генотип, активность и среда [10].
Рисунок 3. Психологическое благополучие
В свою очередь среда может характеризоваться наличием или отсутствием психологического благополучия, от которого могут зависеть: тревожность, интеллект, нервно-психологическая устойчивость, коммуникация и др.
Если мы зададим психологическое благополучие в виде процентов от начального, где 100 % – полное психическое благополучие среды, а 0 % – полное её неблагополучие, и разложим в пространстве кибермира в виде вертикальной градации (рисунок 3), то увидим следующее: чем выше к поверхности бот, тем у него более благополучная среда обитания, тем ниже уровень тревожности, лучше усвояемость новых знаний, а значит, выше интеллект, выше уровень коммуникации, больше шансов оставить потомство.
Направление эволюции бота будет заключаться в том, чтобы занять как можно более высокое место «под солнцем» и оптимизировать распределение компонентов психологического благополучия (рисунок 4).
Кроме психологического благополучия в структуру мира возможно заложить другие параметры: физические, пространственно-временные и психические; случайные или неслучайные факторы – аномальную жару (например, каждые условные 100 лет); резкое изменение физических законов; психологически нестабильную среду (импульсивность, конфликтность, аддиктивность и т.п.).
Рисунок 4. Развитие ботов в кибермире
Практическое применение описанного клеточного автомата в психологических исследованиях
Следует отметить, что применение клеточного автомата в исследованиях, связанных с предметом психологической науки, не ново. Так, И.В. Гончаров использовал клеточный автомат как инструмент отслеживания информационно-психологического воздействия, опираясь на данные, полученные из социально-психологических сетей [4]. Н.Н. Адамсон изучала поведение коллектива «учеников» и влияние этого коллектива на его отдельные персоны под воздействием внешнего возбуждения – «учителя». Она также построила модель «учитель-ученики» с помощью метода клеточных автоматов. Частный случай применения клеточного автомата использовался для моделирования и прогнозирования динамики возрастной структуры учителей на примере данных учителей Москвы и учителей, проживающих в Ярославской области [8]. Т.Б. Витова проводила исследования движения пешеходов с целью совершенствования клеточно-автоматной стохастической модели движения людей для моделирования движения людей в зданиях и сооружениях различной геометрии [3].
Рассмотрим два примера применения клеточного автомата, основанного на данных психодиагностических обследований.
Рисунок 5. Бот-раздражитель
Пример первый. Моделирование действий отдельных индивидов при стрессовой ситуации, а именно при атаке в учебных учреждениях, т.н. school shooting.
К ряду физических параметров, оговорённых ранее, добавим в клеточный автомат «Кибермир»: неравномерность плотности пространства, увеличение уровня тревожности, нелогичность в перемещении и др. Свяжем эти параметры с определённым ботом-раздражителем, как показано на рисунке 5. Соответственно, чем ближе к боту-раздражителю находятся обычные боты, тем интенсивнее ухудшаются (деградируют) их характеристики, например, устойчивость к стрессу, действия в стрессовой ситуации, уровень тревожности, интеллект.
Параметры кибермира: замкнутое пространство, ограниченность выходов, возможность исчезнуть из вида бота-раздражителя в укрытиях.
Психологические параметры ботов и бота-раздражителя, заданные физические параметры кибермира позволят нам смоделировать чрезвычайную ситуацию при атаке на учебное учреждение – school shooting. Тем самым возможно исследовать поведение всех участников чрезвычайной ситуации, их передвижение, исследовать возможные места укрытий или опасные места, предусмотреть пространства, где необходимо усилить охрану и надзор.
Такого рода моделирование позволит разработать или дополнить рекомендации учителям, ученикам и охране учебных заведений в плане действий при чрезвычайных ситуациях.
Рассмотрим второй пример. За основу возьмем психодиагностические данные испытуемого, проходящего профессиональный отбор для поступления в вуз Федеральной службы исполнения наказаний России (далее – ФСИН России). Стандартная батарея тестов, выявляющая профессионально важные качества будущего сотрудника ФСИН России, состоит из 5 методик, содержащих 700 вопросов и утверждений, которые максимально охватывают все психологические свойства личности испытуемого.
Здесь стоит отступить и порассуждать, чем являются ответы на вопросы психодиагностической методики? При условии, что испытуемый отвечает искренне и в полном равновесии с собой, то он транслирует свои психологические особенности в виде ответов на вопросы в реальность на бланк ответов.
Для общего понимания рассмотрим механику перевода ответов испытуемого в геном бота. Геном бота строим из числового представления ответов на вопросы. Если испытуемый ответил положительно, то числовым представлением части генома будет 1, иначе 0 [5]. При ответе на все стимулы (700 вопросов) длина генома бота будет 1400 бинарных чисел (рисунок 6).
Бот – это массив данных в виде цифирных значений генома. Длина генома ограничена лишь возможностью вычислительной техники. Описанный геном – это слепок психодиагностических обследований с реального человека, плюс определённый набор команд или задач. В данном боте заложена часть психологических свойств испытуемого в виде двоичных чисел. Ботами, выстроенными по данному принципу с разных испытуемых, заполним наш экспериментальный кибермир.
Рисунок 6. Геном бота
В качестве триггера эволюции будет задача выживания для бота. Обладающий минимальным количеством энергии бот перестаёт существовать. Количество поглощаемой энергии будет зависеть от определённого оптимального соотношения характеристик в геноме бота. Смена поколений, случайные мутации и передача более успешных участков генома новому поколению будет формировать уникальный результат.
После нескольких миллиардов итераций и миллионов поколений сформируется бот или точнее популяция ботов, которые будут иметь устойчивый и практически неизменный геном. Миллионы ботов, пройдя через условия такого кибермира (например, психологическое благополучие), сформируют оптимальный геномный набор.
Если приравнять отрицательный результат существования бота к отчислению курсанта из вуза, то оптимальный геномный набор выступит эталоном для профессионального психологического отбора.
Полученный результат возможно использовать как оптимальные психологические характеристики, максимально соответствующие требованиям выбранной профессии, на которые допустимо ориентироваться при психологическом сопровождении курсантов ФСИН России.
Исследования с помощью клеточного автомата могут иметь вполне прикладной характер. Если не брать в расчёт вышеописанные примеры, то клеточные автоматы могут хорошо себя зарекомендовать в прогностических исследованиях различного характера: от психологической совместимости будущих супругов до рассмотрения психологического развития в рамках возрастной психологии. Также клеточный автомат в состоянии проверить уже созданные или вновь создаваемые теории, проводить пилотажные проверки перед внедрением в практическую деятельность каких-либо решений.
Использование клеточного автомата в психологических исследованиях выводит на новый уровень психологическое знание о реальности. Клеточный автомат в любых видах имеют огромный потенциал, но и его можно усилить, предусмотрев использование технологии искусственной нейронной сети.
Соединяя клеточный автомат и передовые разработки в области математики, компьютерной техники и психодиагностики, можно лишь представить, куда шагнет передовая мысль в ближайшем будущем.
Допустим, что вычислительные мощности ЭВМ не смогут ограничить создание генома бота, в котором будут учитываться всевозможные параметры человеческих реакций, результаты трансляций психологических особенностей. Безусловно, это будет при необходимом инструментарии, например, квантовых компьютерах [7], а также точных механизмах фиксации принятия решений и выстраивании стратегий сознанием. В этом случае можем ли мы говорить о создании копии психологических процессов? Наверное, в далеком будущем это не исключено. Безусловно, эти «копии» будут взаимодействовать между собой и развиваться, а возможно – обладать психическими процессами, состояниями и свойствами. Если это станет фактом, то предмет психологии, которым являются психика и психические явления как одного конкретного человека, так и психические явления, наблюдаемые в группах и коллективах людей [6], трансформируется и расширится и, возможно, в далеком будущем сознание перестанет быть составляющей только живых организмов.
Список литературы
- Авторы идеи клеточного автомата
– URL: http://lib.itsec.ru/articles2/crypto/kletochnye-avtomaty-v-kriptografii-chast-1 (дата обращения 01.12.2019) - Астафьев Г.Б. Клеточные автоматы: учебно-методическое пособие. – Саратов, 2003. – 24 с.
- Витова Т.Б. Построение и исследование клеточно-автоматной стохастической модели движения людей: дисс. … канд. техн. наук. – Красноярск, 2017. – 171 с.
- Гончаров И.В. Моделирование процессов информационно-психологического воздействия в социальных сетях // Вестник ВГУ. Серия системный анализ и информационные технологии. – 2018. – № 2. – С. 93-104.
- Курдин Д.А. Опыт использования искусственных нейронных сетей в психологической службе уголовно-исполнительной системы Российской Федерации // Ведомости уголовно-исполнительной системы – 2019. – № 5. – С. 53-56.
- Маклаков А.Г. Общая психология: учебник для вузов. – СПб., 2008. – 583 с.
- О квантовых компьютерах – URL: https://www.ft.com/content/b9bb4e54-dbc1-11e9-8f9b-77216ebe1f17 (дата обращения 01.12.2019)
- Простейшие клеточные автоматы и их практическое применение – URL: https://habr.com/ru/post/273393 (дата обращения 24.11.2019)
- Равлюк М.Е. Моделирование и прогнозирование динамики возрастной структуры учителей // Социология: методология, методы, математическое моделирование (4М). – 2006. – № 23. – С. 169-194.
- Реан А.А. Психология человека от рождения до смерти. Полный курс психологии развития. – СПб., 2003. – 416 с.
- Тоффоли Т. Машины клеточных автоматов. – М., 1991. – 283 с.
- Cyberbiology – URL: https://vk.com/cyberbiology (дата обращения 01.12.2019)
Курдин Д.А. О перспективах использования клеточного автомата в психологических исследованиях / Д.А. Курдин // Электронный научно-публицистический журнал «Homo Cyberus». – 2019. – №2(7). – URL: http://journal.homocyberus.ru/Kurdin_DA_2_2019
