cyberspaceФилософские проблемы информационных технологий и киберпространстваPhilosophical Problems of IT & Cyberspace (PhilIT&C)2305-3763Пятигорский государственный университет10.17726/philIT.2023.2.5cyberspace-283Research ArticleСтатьиЭвристическое моделирование рефлексии в рефлексивных играх Heuristic modeling of reflection in reflexive gamesМарковаГ. М.MarkovaG. M.

Маркова Галия Муратовна, аспирант, ассистент, кафедра биофизики, лаборант, лаборатория теоретической биофизики

Красноярск 

Markova Galiya Muratovna, Postgraduate Student, Assistant, Department of Biophysics, Laboratory Assistant, Laboratory of Theoretical Biophysics

Krasnoyarsk 

GMarkova@ibp.ruБарцевС. И.BartsevS. I.

Барцев Сергей Игоревич, доктор физико-математических наук, главный научный сотрудник, лаборатория теоретической биофизики ; профессор, кафедра биофизики

Красноярск 

Bartsev Sergey Igorevich, Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Chief Researcher, Laboratory of Theoretical Biophysics Professor, Department of Biophysics

Krasnoyarsk 

bartsev@yandex.ruИнститут фундаментальной биологии и биотехнологий, Сибирский федеральный университет ; Институт биофизики Сибирского отделения РАН – обособленное подразделение ФГБНУ Федеральный исследовательский центр «Красноярский научный центр Сибирского отделения РАН»РоссияSchool of Fundamental Biology and Biotechnology, Siberian Federal University ; Biophysics Institute of the Siberian Branch of the RAS – Division of Federal Research Center «Krasnoyarsk Scientific Center of the Siberian Branch of the RAS» KrasnoyarskRussian Federation202318122023026179Copyright © Маркова Г.М., Барцев С.И., 20232023Маркова Г.М., Барцев С.И.Markova G.M., Bartsev S.I.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://cyberspace.pgu.ru/jour/article/view/283

Функционирование субъекта в меняющейся среде наиболее эффективно с точки зрения выживания, если субъект способен формировать и сохранять внутренние представления о внешнем мире, а также использовать эти представления для принятия решений. Внутреннее представление (репрезентация) внешнего мира также называется рефлексией в широком смысле. Ее наличие позволяет побеждать в рефлексивных играх, т. к. внутреннее представление о противнике позволяет прогнозировать его поведение. В работе оценивается рефлексивный потенциал эвристических модельных объектов – искусственных нейронных сетей – в рефлексивных играх «Чет-нечет» и «Камень-ножницы-бумага». Использовались гомогенные полносвязные нейронные сети малых размеров (от 8 до 45 нейронов). Игры проводились между нейронными сетями с различными конфигурациями и параметрами (размер, величина шага модификации весовых коэффициентов). Представлен набор критериев рефлексивности, соотносящихся с разными уровнями рассмотрения: нейрональным, поведенческим, формальным. С помощью нейронных сетей различных конфигураций показана транзитивность формального успеха в игре. Наиболее успешные конфигурации, тем не менее, могут не соответствовать другим критериям рефлексивности. Выдвигается гипотеза, что наилучшее соответствие критериям и, как следствие, универсальная успешность в задачах на рефлексию достижимы для гетерогенных конфигураций с иерархической структурой.

The functioning of a subject in a changing environment is most effective from the point of view of survival if the subject can form, maintain and use internal representations of the external world for decision-making. These representations are also called reflection in a broad sense. Using it, one can win in reflexive games since an internal representation of the enemy allows predicting their future moves. The goal is to assess the reflexive potential of heuristic model objects – artificial neural networks – in the reflexive games “Even-Odd” (or “Matching pennies”) and “Rock-Paper-Scissors”. We used homogeneous fully connected neural networks of small sizes (from 8 to 45 neurons). Games were played between neural networks with different configurations and parameters (size, step size for modifying weight coefficients). A set of reflexivity criteria is presented, corresponding to different levels of consideration: neuronal, behavioral, formal. The transitivity of formal success in the game is shown. The most successful configurations, however, may not meet other criteria of reflexivity. We hypothesize that the best compliance with the criteria and, as a consequence, universal success in reflection tasks is achievable for heterogeneous configurations with a structure in which the formation of hierarchical systems of attractors is possible.

рефлексиярефлексивная играэвристическое моделированиеискусственные нейронные сетинейронная активностьаттракторыстандартная эвристика.reflectionreflexive gameheuristic modelingartificial neural networksneural activityattractorsdefault heuristicsРабота поддержана грантом РНФ №  23-21-10041, Красноярского краевого фонда науки «Иерархия функциональных аттракторов в нейросетевых моделях рефлексии».ReferencesLand M. F. Do we have an internal model of the outside world? // Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences. – 2014. – Vol. 369, No 1636. – P. 20130045.Land M. F. Do we have an internal model of the outside world? // Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences. – 2014. – Vol. 369, No 1636. – P. 20130045.Dehaene S., Lau H., Kouider S. What is consciousness, and could machines have it? // Robotics, AI, and Humanity: Science, Ethics, and Policy. – 2021. – P. 43-56.Dehaene S., Lau H., Kouider S. What is consciousness, and could machines have it? // Robotics, AI, and Humanity: Science, Ethics, and Policy. – 2021. – P. 43-56.Breazu M., Volovici D., Morariu D. I., Crețulescu R. G. On Hagelbarger’s and Shannon’s matching pennies playing machines // International Journal of Advanced Statistics and IT&C for Economics and Life Sciences. – 2020. – Vol. 10, No 1. – P. 56-66.Breazu M., Volovici D., Morariu D. I., Crețulescu R. G. On Hagelbarger’s and Shannon’s matching pennies playing machines // International Journal of Advanced Statistics and IT&C for Economics and Life Sciences. – 2020. – Vol. 10, No 1. – P. 56-66.Wang Z., Xu B., Zhou H. J. Social cycling and conditional responses in the Rock-Paper-Scissors game // Scientific reports. – 2014. – Vol. 4, No 1. – P. 5830.Wang Z., Xu B., Zhou H. J. Social cycling and conditional responses in the Rock-Paper-Scissors game // Scientific reports. – 2014. – Vol. 4, No 1. – P. 5830.Фон Нейман Дж. Теория самовоспроизводящихся автоматов. – М.: Мир, 1971. – С. 382. (Von Neumann J.Theory of self-reproducing automata. – M.: Mir, 1971. – P. 382.)Фон Нейман Дж. Теория самовоспроизводящихся автоматов. – М.: Мир, 1971. – С. 382. (Von Neumann J.Theory of self-reproducing automata. – M.: Mir, 1971. – P. 382.)Bartsev S., Markova G. Recurrent and multi-layer neural networks playing “Even-Odd”: reflection against regression // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. – IOP Publishing, 2020. – Vol. 734, No 1. – P. 012109.Bartsev S., Markova G. Recurrent and multi-layer neural networks playing “Even-Odd”: reflection against regression // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. – IOP Publishing, 2020. – Vol. 734, No 1. – P. 012109.Bartsev S.I., Markova G.M. Does a Recurrent Neural Network Use Reflection During a Reflexive Game? // International Conference on Neuroinformatics. – Cham : Springer International Publishing, 2022. – P. 148-157.Bartsev S.I., Markova G.M. Does a Recurrent Neural Network Use Reflection During a Reflexive Game? // International Conference on Neuroinformatics. – Cham : Springer International Publishing, 2022. – P. 148-157.Markova G.M., Bartsev S.I. Does a Recurrent Neural Network Form Recognizable Representations of a Fixed Event Series? // International Conference on Neuroinformatics. – Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. – P. 206-213.Markova G.M., Bartsev S.I. Does a Recurrent Neural Network Form Recognizable Representations of a Fixed Event Series? // International Conference on Neuroinformatics. – Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. – P. 206-213.Bertschinger N., Natschläger T. Real-time computation at the edge of chaos in recurrent neural networks // Neural computation. – 2004. – Vol. 16, No 7. – P. 1413-1436.Bertschinger N., Natschläger T. Real-time computation at the edge of chaos in recurrent neural networks // Neural computation. – 2004. – Vol. 16, No 7. – P. 1413-1436.Grassberger P., Procaccia I. Measuring the strangeness of strange attractors // Physica D: nonlinear phenomena. – 1983. – Vol. 9, No 1. – P. 189-208.Grassberger P., Procaccia I. Measuring the strangeness of strange attractors // Physica D: nonlinear phenomena. – 1983. – Vol. 9, No 1. – P. 189-208.Bak P., Tang C., Wiesenfeld K. Self-organized criticality: An explanation of the 1/f noise // Physical Review Letters. – 1987. – Vol. 59. – P. 381-384.Bak P., Tang C., Wiesenfeld K. Self-organized criticality: An explanation of the 1/f noise // Physical Review Letters. – 1987. – Vol. 59. – P. 381-384.He B. J. Scale-free brain activity: past, present, and future // Trends in cognitive sciences. – 2014. – Vol. 18, No 9. – P. 480-487.He B. J. Scale-free brain activity: past, present, and future // Trends in cognitive sciences. – 2014. – Vol. 18, No 9. – P. 480-487.Zhang M., Sun Y., Saggar M. Cross-attractor repertoire provides new perspective on structure-function relationship in the brain // Neuroimage. – 2022. – Vol. 259. – P. 119401.Zhang M., Sun Y., Saggar M. Cross-attractor repertoire provides new perspective on structure-function relationship in the brain // Neuroimage. – 2022. – Vol. 259. – P. 119401.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.