* Данный текст распознан в автоматическом режиме, поэтому может содержать ошибки

На. этой игре можно продемонстрировать процесс само­ обучения как с помощью отключения неудачных ходов, так и нри помощи поощрения (увеличения вероятности), «удачных» ходов. Д л я последнего требуется сравнитель­ но -небольшое изменение игры, которое легко может при­ думать сам читатель. СТАТИСТИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ ВЫБОРА ХАРАКТЕРИСТИК (КРОМЕ УСТАВКИ) ДРУГИХ Рассмотренные два типа обучающихся статистиче­ ских систем могут' бвдъ применены д л я выбора не только уставки, но и других регулирующих воздейст­ вий (программы, параметров, структуры и т. д.). При этом важно требование, чтобы число возможных реше­ ний было очень большим [33 и 51]. Легко представить себе самоулучшающиеся- системы со статистическим выбором программы, в первую оче­ редь опробывающие ту из них, которая вероятнее всего подходит для данных условий работы системы. В та­ кой системе либо необходимо применить устройства памяти, накапливающие опыт работы и таким образом указывающие программы, которые чаще всего исполь­ зуются в данных условиях, либо применить метод от­ ключения неудачных программ. Возможно создание системы, действующей на основе объединения этих двух способов самоулучшения. В гомеостатической системе, действующей по перво­ му методу, поиск наилучшей структуры производится при помощи сравнения нескольких вариантов структур. В самоулучшающейся системе в первую очередь срав­ ниваются все те варианты, которые вероятнее всего дадут необходимое решение. Вероятность определяется по опыту предыдущей работы, к а к средняя продолжи­ тельность существования данной структуры. Пример самоорганизующейся системы, использующей второй метод (метод отключения неудачных структур) описан выше. ВЫВОДЫ Подведем итоги данному этапу нашего исследова­ ния. Первый важный вывод состоит о том, что среди статистических систем мы впервые находим системы, 137