Диалоги (июль 2003 г.)

В.Н. Совершенно верно. Вот в этом-то как раз его секрет. Он может частицу взять и за угол, и за широкую сторону. И он должен в каждый момент времени решать, стоит ли с ней дальше возиться или нет. Полное обследование частицы занимает несколько минут. Ручейник должен каждую сторону ощупать, проверить, есть ли там грязь, есть ли там трещины. Но ручейники, как правило, этого не делают. Они могут частицу быстро покрутить и выбросить, а могут оценивать долго. Почему это происходит?

С точки зрения внешнего наблюдателя, ручейник генерирует своего рода гипотезы. Например, если ему попадается хорошая, большая частица и он прикрепит её к домику, а следующая частица будет плохая, то ручейник будет ощупывать её очень долго. Это выглядит так, будто ему хочется, чтобы частица была хорошая. Именно такое ощущение создаётся у наблюдателя. Ручейнику жалко расстаться с частицей. Потом он её всё равно выкинет, но время он потеряет. Вроде бы совершенно неразумное поведение. С другой стороны, тоже есть довольно неразумное поведение: когда ручейнику попадается мелкая частица, он её выбрасывает и начинает искать рядом другие частицы (напомню, что ручейник всё делает вслепую). Если теперь он найдёт крупную частицу, но схватит её за угол, то дальше уже не станет её проверять, а выбросит. То есть ручейник ведёт себя так, как будто он верит, что после плохого будет тоже плохое. Что получается?

А.Ж. Валентин Анатольевич, можно я здесь немножко прерву. Если смотреть на это насекомое как на распознающую систему, то здесь напрашивается такой аналог: процесс распознавания требует некоторого управления. Этот процесс можно прекратить раньше, можно продолжить измерительные эксперименты, но потратить лишнюю энергию на эти эксперименты – уменьшить риск ошибки, но потратить энергию. Всё время надо…

А.Г. Балансировать.

А.Ж. В этом заключается баланс: как бы поменьше сделать экспериментов, но как бы повысить риск правильного распознавания. Да?

А.Г. И где здесь оптимум тогда получается?

А.Ж. Вот то, что ручейник делает, показывает, что он как-то этот оптимум нащупал и эту стратегию он и проводит. Как в данном конкретном случае.

В.Н. Я бы сказал так (конечно, это моё личное мнение): можно, конечно, попытаться найти этот оптимальный баланс, используя те средства, которые есть у ручейника. Баланс между затратами энергии и использованием самых лучших частиц. Но я хочу напомнить, что у ручейника ситуация не такая, чтобы искать оптимум, ему нужно просто быстро найти приличные частицы. То есть, ему достаточно решить задачу удовлетворительно, а вовсе не оптимально. И, может быть, алгоритм поиска, о котором я говорил, не нацелен на оптимизацию поведения, а нацелен на то, чтобы просто решить задачу удовлетворительно.

А.Ж. То есть, если я правильно понимаю, речь идёт о том, что здесь мы наблюдаем не выработку алгоритма поиска, а применения алгоритма уже готового. Алгоритм сам, видимо, был найден раньше. Но этот алгоритм обеспечивает эффективный поиск нужной частицы. Да? То есть, результатом поиска является не алгоритм поведения, а результатом является поиск крупных частиц.

В.Н. Да, поиск в буквальном смысле.

А.Г. Насколько я понял, ключевым словом в вашем рассуждении было слово «сценарий», то есть ручейник действует по какому-то сценарию, выстраивает гипотезу о том, что будет дальше.

В.Н. Да, и делает это на основании, в общем-то, случайного события. Случайно ему попадается либо большая частица, либо малая. На основании этого краткого отдельного события, опять-таки антропоморфным языком говоря, ручейник выстраивает гипотезу о том, что и дальше будут попадаться однотипные (либо большие, либо малые) частицы. Это предсказание распространяется не только на одну следующую частицу, и результат этого предсказания получается такой: когда частицы разного размера смешаны совершенно случайно, то протокол эксперимента показывает, что прикрепления частиц и отказы от них следуют сериями. То есть, имеется тенденция повторять прикрепления одно за другим. А после отказа появляется тенденция повторять отказы.