Тема форума: «Бот на ГО»

Создана переходная базовая версия Бота (скинул Palarm).

Самое главное в данной версии - избавление от предопределенных сочетаний  базовых контекстов в эмоциях.

Теперь базовое Дерево имеет только один базовый уровень: Плохо, Норма, Хорошо.

Эмоции формируются из сочетаний, которые предусмотрены в http://go/base_reflex.php: сочетания базовых гомеостатических контекстов, но при этом Бот имеет возможность сам формировать любые сочетания первичных (базовых) эмоций.

 Тех.подробности

 Теперь, посвятив годик набиванию отработки авторитарного периода (уровень "навыков Алисы", но с базой собственной мотивации и основой для произвольности), можно сохранить и использовать такую базу

для дальнейшего развития, для копирования, для коррекции навыков и т.п.

Но я не буду сейчас заниматься таким обучением, ограничившись только очень узким окном условий

для разработки дальнейшей, уже произвольной адаптивности.

Выяснилось, что контекст НОРМА – столь же важен по функциональности, как контекст ПЛОХО и важнее контекста ХОРОШО. Так что теперь есть доказательство необходимости существования такого контекста в природной реализации.

_____________________________________________________________________________

Перехожу к разработке структуры функциональности и взаимодействия уровня произвольности (ментальные автоматизмы).

Мент.автоматизмы - реализация предоставляемых деревом и эпиз.памятью возможностей

в направлении желаемого:

изменение эмоц.состояния для нахождения решения проблем,

поиски в эпизод.памяти и дереве,

сопоставление нескольких веток дерева для общего рассмотрения (с помощью стека на 10 веток дерева),

использование отзеркаленных решений или послать сообщение с просьбой подсказать, как достичь такую-то цель.

Целеобразующее желаемое будет формироваться в psy_motivation.go на сл.принципе.

В контексте ПЛОХО - только решение текущей проблемы от которой стало плохо, если это - не гомеостатическая проблема, то:

В контексте НОРМА на передний план выходят субъективные мотиваторы (желания):

1. неудовлетворенность существующим

2. желание быть полезным

3. получать удовольствие

Эти желание становятся Нерешенной Проблемой, переводящей в состояние ПЛОХО

и, при невозможности сразу решить ее, открывающей Доминанту Нерешенной Проблемы с механизмами ее реализации.

В psy_motivation.go по состоянию гомеостатических контекстов выбирается целеобразующий приоритет в виде активности одного из основных желаний.

Это - предопределенное выделение активностей. Но Бот может и произвольно изменить приоритеты.

Возможно, станет необходимым в соответствии с текущими условиями формирование Дерева ментальных автоматизмов - по аналогии с Деревом моторных автоматизмов. Но постараюсь максимально консервативно отнестись к этому чтобы избежать этого дерева.

Стало быть все таки адаптация строится вокруг комфортного состояния, стабилизации диапазона, а не стремлению к хорошему и избеганию плохого.

Я прикрутил матрицу контекстов избавившись тем самым от трех справочников. На матрицу проецируются рисунки-контексты в виде простейших фигур, веса берутся с таблицы контекстов, уровень торможения это параметр "Гон", порог фиксированный. В итоге изменения параметров гомеостаза приводит к изменению весов в матрице контекстов, к чему и можно привязывать рефлексы. А не только к уровню энергии, как у меня было раньше.

Основная причина, почему решил попробовать с матрицей вместо простых справочников связей между контекстами - так можно задать довольно сложный алгоритм взаимоотношений между контекстами и самое главное всегда получать какой ответ от матрицы на любые изменения контекстов. Альтернативой было бы муторное прописывание всех вариантов сочетаний, а так получается просто алгоритм взаимоотношений.

Имел в виду, что сам контекст Норма необходим, а не то, что к нему следует стремится. В контексте Норма, когда, вроде все жизненные параметры в норма и можно лениться на диване как кошка, на передний план будет выступать Неудовлетворенность существующим и Желание быть полезным.

Это - интересное решение. И это, возможно, более естественное решение. Но получается, что

1. вместо фиксированных 14 базовых контекстов появляется (у тебя) 64, зато не нужно париться с сочетаниями 14 базовых контекстов, которых может стать, в принципе, вообще огромное число, хотя на деле будет появляться немного.

2. Теряется более наглядное понимание сочетаний 14 контекстов. Трудно понять, что значит какой-то элемент матрицы и поэтому трудно предлагать авторитарно автоматизм. Ну, т.е. если ты видишь, что текущие условия Нет энергии + Стресс, то ответ на фразу "Как дела?" более очевиден.

3. Все же, если заменять этапы развития в выработке сочетаний базовых контекстов готовым справочником, то более очевидны реально востребованные сочетания и на этом уровне можно сформировать очень разные темпераменты.

Так что, несмотря на простоту и привлекательность, я пока что остаюсь при своих, но очень интересно, что у тебя получится.

Для каждого контекста свой рисунок. Например энергия сплошной фон, стресс прямоугольник, общение крест, обучение пара горизонтальных полосок и т. д. Все они проецируются на матрицу, причём с учётом рецептивных полей. То есть матрица работает как те, что были сделаны раньше. В ней взаимно контрастируются контексты и в итоге получается, что суммарный вес каждого рисунка меняется. Их я потом и думаю использовать для управления ветвлениями дерева. То есть не отдельный пиксель матрицы, а заданная группа отвечает за контекст.

Я думаю нет принципиальной разницы как протягивать активирующие и тормозные связи между пикселями. Главное чтобы ответная активность не была хаотичной, чтобы к ней можно было адаптироваться. Например текущий параметр "общение" 50, он проецируется на матрицу в виде рисунка и после контрастирования суммарный вес его пикселей становится 38,56. И такое значение будет всегда при определённых сочетаниях других параметров. Оно и будет использоваться. 

Откатил все назад, вернувшись к базовым параметрам. Из всех контекстов реагирования оставил только первичные "плохо-норма-хорошо". Они активируются на каждую базовую потребность в зависимости от уровня "заряда" базового параметра и показаны в правой таблице: синий - плохо, зеленый - норма, красный - хорошо. Реагирование строится по принципу определения актуального базового параметра и выбора рефлекса связанного с активным контекстом. Параметр выбирается тот, у которого максимальное отклонение от зоны комфорта (норма). Предполагается, что правильно выбранный рефлекс уменьшает отклонение (становится лучше).

В итоге получается поочередная адаптация базовых параметров, смотря по тому, кто из них больше вышел из зоны комфорта. Потому, что пока стабилизируется одна потребность, другие благодаря пульсации постепенно выходят из комфортной зоны. Получается как у жонглера, пытающегося крутить множество тарелок на шестах - все время приходится бегать вокруг них. Это и создает эффект "осмысленного" диалога, когда по ходу разговора меняются темы. Думается, это самая простая адаптивная схемы. Ее даже можно было бы сделать еще проще, оставив только одну базовую потребность - энергию и закрутить всю рефлексию вокруг стабилизации энергетического баланса.

Это - вариант создания мотивирующего направления действий, который, в принципе, и ставит Цели с подцелями. Конечно, возможно моделировать  это предельно упрощенно, но с потерей очевидности и упрощения до чисто автоматического контура регуляции. И вот тут стоит подумать о том, что Бот должен иметь свою, оторванную от текущей реальности инициативу, основанную только на его текущих потребностях. Иметь свой субъективный мир, подчиненный тому, как он субъективно интерпретирует происходящее.

В общем, у меня отката не случилось.

Максимально простое изложение логики системы индивидуальной адаптивности Бота

В реализации психической адаптивности Бота можно выделить два уровня:

1. Восприятие объективного (от Пульта) с распознаванием его места в иерархии эмоций с помощью дерева

2. Восприятия субъективного (того, что продуцирует сам Бот) для чего используется все то же Дерево.

Удаление второго аналогично лоботомии: автоматизмы сохраняются и даже возможно создание новых (только с Пульта – как авторитарное воспитание), но уже не возникнет ничего нового по инициативе Бота, вообще не будет никакой инициативы.

Первое реализует понимание ситуации от Пульта с ответными моторными автоматизмами: при получении фразы с Пульта или совершения какого-т действия Бот отвечает своим автоматически действием.

Второе, наоборот, при необходимости что-то сказать или сделать инициативно, Бот сначала просто выбирает те ветки дерева, которые содержат подходящую фразу с удачным результатом и выдает ее на Пульт. Это – простейшее подражание отзеркаленного опыта.

Если такой ветки не находится, Бот

а) если ситуация не критическая, то создает Доминанту проблемы для формирования фразы и решает ее если не сразу, то по мере появления новой информации (актуальные Доминанты могут сохраняться долго).

б) в критической ситуации действие требуется быстрое и Бот или спрашивает Пульт о помощи, ожидая ответа или делать что-то строчное из того, что найдено.

Т.о. Дерево всегда определяет текущее самоощущение Бота, привязывая его адекватно ситуации. Но, кроме Дерева, Бот имеет текущую Базовую Мотивацию, определяющую направление его инициативы (или бездействия - лени).

Всегда у Бота есть текущее самоощущение в виде эпизода памяти (эпизодической памяти), причем, там есть индикатор типа памяти: она создана восприятием объективного (Дерево активируется с Пульта) или субъективного (Дерево активируется воспоминанием эпизода памяти или произвольно Ботом).

Итого, в каждый момент времени (пульса) Бот получает общую картину происходящего, которая определяет его Базовую Мотивацию, создает Доминаты для достижения мотивационной Цели, которая может состоять из цепочки последовательных задач.

Для решения целевых проблем у Боте есть огромный арсенал возможностей, предоставляемых Деревом, эпизодической памятью, моторными и ментальными автоматизмами и системой Доминант в контексте его Базовой Мотивации. Ментальные автоматизмы способны управлять буквально всеми функциями области инициативности.

Все это – уже реализовано схемотехнически. Далее будет делаться уровень творческого решения Доминат проблем в контексте Базовой Мотивации и текущей Задачи в стеке последовательности Задач, состоящий из ментальных автоматизмов.  В том числе – уровень создания нового опыта решения Задач. Это – очень большой и сложный плат работы.

Я это сделал, чтобы наглядно понять, на каком этапе автоматическая регуляция переходит в инициативную. Потому, что иначе не понятно, зачем например вводить контексты реагирования с взаимным торможением, запускаемые базовыми активностями, если можно просто добавить еще базовых  активностей и продолжать их автоматически подстраивать. То есть найти тот уровень, где схема себя исчерпывает и становится очевидным необходимость нового уровня реагирования и возникает понимание, из чего вырастает эта новая фича.

Тем более,что нервная система возникала эволюционно путем наслоения нового поверх старого. Это значит, что бот должен полноценно функционировать на каждом уровне, в своих границах адаптации конечно. Короче, я просто хочу последовательно построить несколько схем путем такого наложения нового функционала. Тебе может этого и не надо, потому как давно все уложено в голове, поэтому ты сразу делаешь конечный вариант, а у меня еще нет.

это - безусловно полезно.

Вот как пример нарисовалось понимание формирования определения "контекста сообщения", что думаю является заделом для будущих "моделей понимания бота". Из тех. описания бота:

Первичными сенсорами бота, распознающими введенный оператором текст, являются составляющие слов: корни, окончания, суффиксы, приставки. Вторичными могут быть устойчивые фразы и выражения. Распознавание текста в базе сенсоров происходит в последовательности:

1. поиск всей фразы целиком
2. поиск частей фразы и первичных сенсоров в разной последовательности

Приоритет отдается более крупному сенсору (макросенсору), поэтому при положительном результате поиск в следующей по приоритету группе прекращается.

По мере формирования базы вторичных  сенсоров автоматически происходит формирование распознавателей общего контекста сообщения по принципу: если на разные сенсоры активировался один и тот же рефлекс, то эти сенсоры можно объединить в группу, являющейся контекстом реагирования. Практически это означает, что при активации любого сенсора из группы можно сформировать и активировать специальный, контекстный сенсор. В природной нейросети это соответствует формированию связей нейрона второго слоя распознавателей по логике ИЛИ. Такие контекстные сенсоры так же могут объединяться в группы, формируя общий распознаватель контекста сообщения. Только это уже будет так называемый «динамический сенсор», отслеживающий распределенные по времени активности контекстных сенсоров. Для этого нужно запоминать активности в виде цепочки (стэка) и в зависимости от того, какие звенья, в какой последовательности были активированы в цепочке, активировать соответствующий контекстный сенсор второго уровня – сенсор контекста сообщения. То есть, если в первой фразе оператора было что-то о ветре, во втором о температуре, в третьем о дожде – то с каждой фразой оператора бот будет все более уверенно подходить к тому, что с ним хотят поговорить о погоде, так как именно такой глобальный контекстный сенсор был активирован после третьей фразы, в то время как после первой и второй было несколько и была неопределенность. Это уже задел на развитие будущих моделей понимания.

В природной реализации думаю точно так же естественно формируется второй слой распознавателей контекста, затем с появлением закольцовок стало возможным формировать "динамический распознаватель" на третьем слое. Сначала это было просто размазано по тем областям, где возникали участки распознавателей, но потом, по мере роста таких фрагментов нейросети, технически целесообразнее стало сводить их в пучки, что привело к образованию специфических зон мозга. Так происходит простая, естественная эволюция от мгновенного безусловно-рефлекторного реагирования к более продвинутому прогностическому (условные рефлексы, контексты реагирования) и еще более продвинутому аналитическому (мыслительные автоматизмы). Сначала особь тупо рефлексирует, у нее появляется личный опыт, на его основе она пытается предугадывать ответ реальности и это приводит к формированию моделей понимания и обретению смысла своих действий - самоосознанию.

Для более очевидного представления составляющих процесса формирования смысла, в частности, смысла слов. Потому как это вряд ли возможно обойти как-то иначе.

Встроенная поддержка слов – просто распознаватели, но эти слова не имеют для Бота никакого смысла. И поэтому нет возможности самоопределения целевой инициативы на основе восприятия слов.

Грубо говоря, смысл (субъективная значимость) слова имеет такое же регуляторное значение, как жизненные параметры гомеостаза. Т.е. с каждым словом в каждом сочетании условий должна связываться определенная их значимость для возможностей удовлетворения базовых потребностей и все на основе базовых потребностей (всего того, что активируется ветками Дерева понимания значимости).

Примеры того, как это происходит при воспитании ребенка.

Ребенка уговаривают: Скажи МАМА! с акцентом на МАМА.  Он не понимает, пытается что-то делать в ответ, но не получает поощрения от этого и не запоминает такие ответы.

Много раз и по-разному в разных условиях произносится: "Скажи" с разными словами.

Если ребенок вдруг повторит слово, то его поощрят, теперь на слово Скажи он будет знать, что нужно что-то повторять.

У ребенка слово Скажи связалось с определенной его значимостью и теперь является основой для произвольного формирования реакции. Только так бессмысленные слова из словарей усваиваются в понимании их смысла. Они выделяются как Важные Слова.

Постепенно наработается и оптимизируется зависимый от условий автоматизм на Скажи (если не последует слово, то вопрос: Что сказать?). И это - ментальный автоматизм, управляющий тем, что произвольно делается в ответ.

В дереве на слово Скажи формируется понимание того, что нужно сделать в ответ в виде мент.автоматизма, а не бессознательного моторного: нужно выдать слово, следующее после Скажи.

Мент.автоматизм выполняет вычленение слова после Скажи и выдает его на Пульт если этому ничего не мешает. Т.е. в мент.автоматизме сформировалась та последовательность действий, которая получила поощрение.

Более элементарные мент.автоматизмы могут выдавать произвольные слова ан Пульт и их сочетания.

Другой автоматизм может связать выдачу слова со словом Скажи: нужно выдать слово.

третий автоматизм делает связь между Скажи и тем, что нужно выдать?

В результате мент.автоматизм по слову Скажи выполняет последовательность этих три более элементарных автоматизмов.

Моторные автоматизмы  выполняются без осознания хотя могут быть переосмыслены с осознанием их последовательности действий.

Ментальные автоматизмы - всегда – организуют специфику осознания текущего понимания (несколько уровней погружения в решение целевой проблемы).

Кроме того, каждый шаг осмысления записывается в эпизод.память так, что образуется последовательность задач с каким-то результатом, которая записывается если был позитивный результат таких действий. Эту последовательность можно записать как более сложный мент.автоматизм и приписать к активному узлу Дерева так, что при его новой активации уже возникло понимание, что с этим делать.

А если нет еще мент.автоматизма, то эпизод.память используется для прогностического просмотре вперед до узла, где меняется состояние жизненных параметров, т.е. есть результат пройденной в прогнозе последовательности. И это – уже – заготовка задач для мент.автоматизма, но сначала эту последовательность нужно попробовать реализовать.

Ну и далее уже дебри осмысления.

Довольно ясно сформировался общий каркас алгоритма произвольности Бота.

Мотиватор - принцип формирования ответной реакции на основе Дерева понимания. Предельно лаконичное описание, т.к. детальная картина видна в программной реализации и потребует очень много слов.

Если одной фразой, то Главный регулятор мотивированного поведения - достижение цели пробным поведением, после чего ментальная форма становится моторной. Недостижение цели - подавляет ментальную форму. Так что чем многообразнее и изощреннее попытки, тем более эффективная выборка. И все будет сходиться определенным образом. И первое действие – определение текущей цели.

 И вот как это реализуется

1 - (умолчательно) достичь улучшения состояния т.е. просто следовать за Motivation1level
2 - исследовать все, что привлекает внимание (исследовательсткое поведение) Удовлетворение этого интереса приносит удовольствие.
3 - играть с кем-то или сам с собой
4 - Попытка понимания воспринятого, позже - желание читься.
5 - бескорыстно помогать с опасных ситуациях (альтруизм)
6 - найти способ быть полезным (быть полезным - важно)
7 - искать способ сделать лучше что-то, включая себя, свои навыки (неудовлетворенность существующим)
8 - сделать что-то необычное, разнообразить жизнь, удивить

Функция Мозжечка (как и природного cerebellum) - в отслеживании хода выполнения цепочек автоматизмов и достижения конечной цели.
Для этого могут корректироваться влияющие на выполнение структуры.
И такая коррекция влияния формируется рефлекторно в ходе попыток - как компенсация для достижения текущего результата.

Каждая цепочка ментюавтоматизмов типа TaskStr, управляющая запусками моторных автоматизмов, должна пройти до конца (это ее цель),
В случае выполнения текущей Доминанты при достижении ее цели текущая доминанта приравнивается к nil.
В случае прерывания выполнения цепочки, она снова запускается при такой возможности,
когда ее вес прерывания окажется выше актуального конкурента.

Функция Мозжечка, в общем, достаточно простая и алгоритмична.

 ИТАК:

мотивация -> в

выбор целей (желаемое) ->

выбор методов достижения цели (4 уровня осознания) ->

запуск собранной цепочки автоматизмов ->

оценка результата по соответствию желаемому.

В результате реализации на первый план вышло:

1. организация функционала осмысливания слов в Словарном Запасе, который пополняется с каждой новой 
фразой с Пульта и укрепляется смысл слов фразы (их значение в общем смысле фразы) с выделением 
Категорий.

2. Функционал цепочек эпизодической памяти – как метод прогноза результата предположительных действий 
и поставщика уже имеющихся последовательностей действий (решения Задач – в массиве жизненного опыта)

3. организация мотивационных целей с формированием текущей доминанты и запоминанием Доминант 
отложенных задач.

С этим пластом еще очень много работы, НО, похоже, что этим будут исчерпаны основные задачи моделирования Бота. Глубоко в Творческий уровень погружаться смысла нет.

Теперь стало наглядно до очевидности как организуются ветвления рефлексов, которые я в своей схеме бота называю инстинктами. Это не просто последовательное возбуждение звеньев цепи, а обязательно с сохранением активности каждого звена в стеке памяти. Иначе это будет просто каскадная активация нескольких звеньев, что по сути можно свести к активности одного звена, который соберет их до кучи по логике И.

Ветвление же всегда означает наличие обратной связи, в данном случае оператор своими ответами определяет последующие активации бота, что формирует режим диалога. Такая вроде бы простая мысль стала очевидной лишь после реализации алгоритма ветвления.

В итоге появилась возможность создавать короткие, рефлекторные диалоги. Точнее они и раньше были, только разбросанные бессистемно. Теперь же я свел их в отдельный модуль инстинктов и при ответе бот сначала смотрит активные инстинкты, которые суть не решенные проблемы, прогоняет функцию инстинкта пока она не отработает (не завершится цикл диалога) и только потом если надо реагирует старым способом, безусловным рефлексом.

Кроме того, такие короткие цепочки позволяют организовать первичную инициативность бота. Например, при выпадении из зоны комфорта энергобаланса запустить цепочку: "мало энергии, похвали меня - ты хороший - спасибо", или "много энергии, поругай меня - ты плохой - спасибо". Это оживляет диалоги, делая их многошаговыми.

Такие цепочки думаю вряд ли могут быть более 2-3 шагов, потому что подразумевают только простые, однозначные вопрос-ответы, иначе они бы не закрепились в виде стабильных цепочек реагирования. Но из них можно организовать аналогичные ветвления, что еще более усложнит рефлекторные диалоги.

Вот пример простой цепочки в три шага. Смотреть ее лучше по сценарию. По таком алгоритму у меня работает прошивка новых рефлексов в режиме импринтинга + дополняется массив синонимов на втором шаге.

Бывают просто ветвления, без возврата сигнала в начало цепи (обратной связи). Наверное, ты имел в виду последующее подкрепление (негативное или позитивное), т.е. в бытовом смысле "обратная связь". Но в безусловных рефлексах (и их цепочках - инстинктах) подкрепление отсутствиет.

Придрался только из-за силы сделанного тобой утверждения :)

Входные слова для бота - бессмысленный раздражитель, и на уровне даже условных рефлексов инициативу вывести не получится. Для инициативы нужны мотивированные цели, которых нужно достичь и появляется уровни достижений, от просто тупого выполнения наиболее ассоциированной (привычной для данного контекста) реакции или, при условии важной новизны - прикидка по имеющемуся опыту-прогнозу, а что эта новизна может значить как новая цель?

Постепенно каждое слово в каждых текущих условиях приобретает свой смысл - мотивирующую значимость - возможный результат реагирования. Несколько слов во фразе дают обобщенную цель.

Да, именно так. Вообще, интересный вопрос: как на низкоуровневом реагировании распознается порядок активации эффекторов, и распознается ли? Конкретно задача для бота: научиться распознавать слово. На первый взгляд все просто: ввести сенсор, или как у меня макросенсор, и сравнивать по полному совпадению. Буквы расставлены в нужном порядке, и с программной процедурой сравнения нет проблем. Зато есть проблемы с попыткой организовать такой распознаватель на дискретных элементах (нейронах). Если просто сравнивать активности рецепторов букв - получим массив из всевозможных их комбинаций на которые сенсор будет одинаково возбуждаться. Важен порядок расстановки, а для этого нужно запоминать каким то образом последовательность активации сенсоров при считывании и реагировать строго на нее. А это означает новый тип сенсора, который фиксирует кроме общего количества активных рецепторов так же и порядок их возбуждения. Я его назвал динамическим и связал его возникновение с появлением незатухающих активностей. Но как на уровне нейронов это организовано плохо представляю. Регистр сдвига тут не годится - можно нажимать в любой последовательности R1, R2, R3 - и получать на выходе активность всех звеньев цепи. Видимо в конструкторе не получится показать сенсор детектирующий строго заданную последовательность возбуждения.

То есть среагировать на слово и даже целое предложение нет проблем, а вот распознать, в смысле понять - совсем другое дело.

Есть подозрение, что не только инициатива, но даже "распознавание порядка букв в слове" - это на самом деле высокоуровневое реагирование, подразумевающее построение "дерева смыслов", когда активация сенсора одной буквы провоцирует направление ветвления для выбора активации другой. То есть никак иначе не возможно "запомнить" порядок букв в слове иначе как "поняв смысл" такого порядка. М - это просто м, а - это просто а, ма - это уже слог, мама - это уже субъект. Если это так, то дойдя до попыток на базе макросенсоров организовать формирование смыслов, целей, стратегий я упрусь рогом в землю. Максимум что удастся сделать - это инстинктивное реагирование, которое описано выше.

Вот как по логам работают пара инстинктов. Первый запускает диалог импринтинга, второй пытается через оператора решить проблему энергобаланса, если он выходит из нормы. Можно ли такой алгоритм назвать рефлекторной инициативностью? У бота цель и задача имеется, нет только осмысления действий - чистая рефлексия. По таким алгоритмам строятся сейчас стандартные боты, например те, что пытаются навесить кредит по телефону предварительно обрабатывая клиента.

Оператор: привет, как дела?
  Лог: Инстинкт №1: Начало
Бот: Не понимаю, напиши, как мне ответить на [привет, как дела?]?
Оператор: нормально
  Лог: Добавлен новый рефлекс: 1
Бот: Ясно. Что значит [нормально]?
Оператор: в порядке
  Лог: Добавлен новый макросенсор: 3930
  Лог: в группу синонимов 3 добавлен макросенсор 3930
  Лог: Инстинкт №1: Конец
Бот: Ясно.
Оператор: хочешь поболтать
  Лог: Инстинкт №1: Начало
Бот: Не понимаю, напиши, как мне ответить на [хочешь поболтать]?
Оператор: охотно
  Лог: Добавлен новый рефлекс: 2
  Лог: добавлена новая группа синонимов 792 с макросенсором 3286
Бот: Ясно. Что значит [охотно]?
Оператор: с удовольствием
  Лог: в группу синонимов 792 добавлен макросенсор 3287
  Лог: Инстинкт №1: Конец
Бот: Ясно.
  Лог: Инстинкт №2: Начало
  Лог: ...Мало энергии
Бот: Мало энергии. Сдвинь в плюс уровень на пульте.
  Лог: ...Энергобалланс в норме
Бот: Спасибо. Теперь энергобаланс в норме.
  Лог: Инстинкт №2: Конец

Как оказалось, значительно проще будет, если одномоментно активен только один инстинкт, иначе придется придумывать более сложное разруливание с откладыванием в стэк. Кроме того, обязателен таймаут - время ожидания ответа оператора, иначе цепочка просто подвиснет. При превышении активные, незавершенные инстинкты сбрасываются.

А вот так выглядит технический лог на пульте (читать снизу вверх, фазы сна пишутся блоками):

...Энергобалланс в норме
Инстинкт №2: Конец
Инстинкт №2: Начало
...Мало энергии
Время ожидания истекло. Сброс инстинкта №1
Фаза быстрого сна: Начало
...Обновление безусловных рефлексов
...Обновление групп синонимов
Фаза быстрого сна: Конец
Добавлен новый рефлекс: 2
в группу синонимов 792 добавлен макросенсор 3288
Инстинкт №1: Начало
Инстинкт №1: Конец
Фаза быстрого сна: Начало
...Обновление безусловных рефлексов
Фаза быстрого сна: Конец
Добавлен новый рефлекс: 1
Инстинкт №1: Начало

В нем показана еще активация фаз сна - спец. процедуры, во время которой происходит обновление файлов макросенсоров, рефлексов и синонимов. Туда же планирую затолкать процедуры чистки левых записей, которые не смотря на всякие проверки все равно иногда проскакивают, объединение рефлексов в общие группы базовых потребностей, группировка синонимов.

По поводу инстинктов: добавлю при отсутствии  действий оператора "проявление инициативы" бота, провоцирование им оператора на общение, обучение, задавание вопросов ботом. Это можно сделать в виде коротких неопределенных цепочек рефлексов типа: давай поболтаем - спасибо, можно спросить... - что такое... - ясно... Чтобы бот не дожидался действий оператора, а сам его провоцировал, смотря по тому, какая потребность у него более всех вышла из нормы. Это оживит диалоги, но понятно, мало приблизит их к осмысленным - все та же тупая рефлексия. Потом настанет очередь условных рефлексов - и только затем наконец дойдет до автоматизмов. Сначала надо сделать максимально прокачанное насекомое.