Логико-семантическая программа активизируется при обучении речи и наделяет человека способностью мышления и распознавания символов. Она отвечает за обработку информации в рамках доступных на данном этапе обучения символьных систем. Социополовая программа импринтирует моральные нормы репродуктивного поведения и определяет дальнейшие сексуальные, семейные и общественные роли. То, насколько успешно будет запущена эта биопрограмма, зависит от текущих обстоятельств обучения и условий среды. Данный импринт считается высшим звеном в иерархии биовыживательных программ и принимает на себя управление ранее импринтированными поведенческими функциями.
Само собой разумеется, что программное обеспечение биоробота не исчерпывается этими базовыми программами. На их основе могут быть сформированы комплексные метапрограммы, связанные с общими задачами социализации, которые очерчивают круг его интересов и специализируют его сенсорный аппарат. Метапрограммы поддерживают автоматический режим сенсорных функций биоробота. Восприятие окружающего мира через фильтры социальных программ определяет, с какими именно сенсорными раздражителями ему разрешается взаимодействовать. Из всей массы стимульной энергии, которая поступает в их анализаторы из разных источников, биороботы способны воспринимать лишь то, что подходит под их схему символьной обработки информации. Они распознают социальные символы в своем окружении и сигнализируют об этом кинетической, вербальной или моторно-двигательной реакцией.
Коммуникация в мире биороботов осуществляется путем передачи данных и программ их обработки. Во время общения с биороботом нужно соблюдать меры предосторожности и поддерживать контакт до тех пор, пока не будет обнаружено конфликтующее оборудование на уровне программного обеспечения. Перейдем к рассмотрению вопросов обучения биороботов. В наше время обучение стало делом техники. Данные из области программирования цифровых вычислительных машин проходят успешную апробацию в образовательном процессе и позволяют заполнить пробелы педагогической теории, оставленные традиционными методами обучения. Когда заходит речь об обучении машин, мы можем говорить о введении в память машины новых программ или входных обучающих выборок.
Что касается обучения людей, оно этим, безусловно, не исчерпывается, но в своей основе строится на тех же самых принципах. Если мы намерены и впредь придерживаться этих принципов, наши сведения об обучении биороботов должны иметь под собой строгое научное обоснование. Обратимся к общепризнанным авторитетам в данной области. Одним из первых, решивших поставить обучение биороботов на научную основу, был американский психолог-бихевиорист Ф.Б. Скиннер. Он предложил методику программированного обучения, в которой сформулировал кибернетическую точку зрения на учебный процесс как на систему управления.
Программированное обучение рассматривает обучающегося как компьютерную систему, в которую закладывается подготовленная в виде программы информация, а выходные реакции об успешности ее усвоения корректируются обратной связью, исходящей от программиста, выступающего в роли учителя. Для того чтобы добиться обязательного выполнения обучаемыми запрограммированных действий в полном соответствии с предписанием, нужна постоянно действующая обратная связь. Если требуется интенсифицировать усвоение материала, необходимо усилить обратные связи, усилить контроль учителя над учеником.
Скиннер указывал на важность положительного подкрепления в виде оценки результатов обучения программистом-учителем. В отдельных случаях, когда результат не может быть оценен удовлетворительно, учитель-программист использует канал обратной связи для передачи сигнала негативного подкрепления, который должен привести к резкому уменьшению вероятности повторения тех реакций, которые непосредственно предшествовали этому сигналу. Использование двоичного кода подкрепления в образовательном процессе является самым простым и действенным способом изложения правил того, что такое хорошо и что такое плохо. Он сигнализирует о том, насколько хорошо происходит усвоение закладываемых в обучаемую систему программ. Различие между качеством оценок будет представлять сигнал ошибки, который обучаемая система должна уменьшить.
