Эвристическое моделирование ориентировано на построение моделей сложных форм поведения. Оно вооружило исследователя инструментом проверки развитых, больших гипотез, интегрирующих знания из разных областей наук о человеке. До недавнего времени гипотезы такого рода могли существовать лишь в виде концептуальных конструкций и качественных описаний. В то же время процедура эвристического моделирования достаточно сложна и трудоемка; ее осуществление требует иногда проведения длительных циклов исследований. Поэтому на практике часто используются упрощенные, редуцированные схемы построения моделей.
Особенностью процедуры эвристического моделирования является разграничение проблем построения аппарата моделирования и проблем, непосредственно связанных с разработкой моделей поведения. Это позволяет многократно использовать однажды развитый аппарат для создания различных моделей.
Исследования по эвристическому моделированию в нашей стране начались в 60-х годах. Интересные работы в этом направлении были выполнены Л.Б. Емелъяновым-Ярославским. В настоящее время некоторые идеи эвристического моделирования используются при изучении процессов формирования поведения на стыке когнитивной психологии и искусственного интеллекта.
Одно из наиболее развитых направлений в эвристическом моделировании представлено работами авторского коллектива под руководством Н. М. Амосова. Наиболее интересные результаты связаны с созданием эффективного аппарата построения моделей — аппарата активных семантических сетей, называемых М-сетями.
М-сеть разработана как аппарат моделирования информационных процессов мозга и используется для построения систем управления действиями автономных роботов. М-сеть принадлежит к классу нейроноподобных сетей с семантикой; ее узлы являются формальными элементами, отображающими нейронные ансамбли, и ставятся в соответствие понятиям об объектах и процессах внешней и внутренней среды робота, а связи — отношениям между понятиями. На множестве узлов и связей М-сети определены операции передачи возбуждения — численной величины, характеризующей текущее значение актуальности или ценности зафиксированных в сети единиц информации. В каждый момент дискретного времени состояние М-сети может быть описано распределением возбуждений ее узлов. Это распределение постоянно изменяется в результате передачи возбуждений от одних узлов к другим по имеющимся между ними связям.
Узлы и связи М-сети обладают определенными функциональными характеристиками, описывающими их как преобразователи возбуждения.
Существует два основных канала, по которым возбуждение поступает в М-сеть.
Первый канал — восприятие внешнего мира. При восприятии извне некоторого объекта специальные процедуры возбуждают соответствующий ему элемент внутреннего представления информации, т.е. узел М-сети. От него возбуждение распространяется на другие узлы. Аналогично представляется информация о внутреннем состоянии робота (энергоресурс, готовность к работе различных подсистем).
Второй канал — общие «установки» робота (типа самосохранения, приоритетности тех или иных видов деятельности). Эти установки задаются постоянным возбуждением определенных узлов, от таких узлов возбуждение распространяется на все остальные смешиваясь с возбуждением, поступающим по первому каналу.
В результате описанных процессов возбуждения узлов в функционирующей М-сети постоянно изменяются, что обеспечивает систему поддержания адекватности ценностных характеристик информации с учетом состояний среды, общих установок робота его собственного состояния.