Пользователь
0,0
рейтинг
25 февраля 2014 в 15:22

Теория памяти человека, зачатки ИИ из песочницы

Теория памяти человека, зачатки ИИ



Наверняка всем Вам очень хорошо известны такие моменты, когда нужно что-то вспомнить, но извлечь информацию из мозга становится большим пазлом.

Почему же такое происходит. Для начала немного теории работы нейрона, можно почитать тут или тут

Предположим, а может так оно и есть, все нейроны объединены в одни очень большой граф со сложной структурой. Данная структура сложна и не может работать хаотично, т.е. передаваемые импульсы передаются строго в определённом порядке, поэтому тут есть 2 варианта:

  1. Ребра графа имеют только положительные веса
  2. Ребра графа могут иметь, как положительные так и отрицательные веса

Рассматривая второй случай в реальной работе памяти человека, можно предположить, что такая ситуация возникает при провалах памяти человека, т.е. к нейрону содержащему ту информацию которая нам необходимо либо поступает недостаточно сигналов, для накопления и дальнейшей передачи, либо этих сигналов вообще нет. В случае с графами это можно представить, как узел у которого мало путей, либо они отрицательны, либо их вообще нет (рис 1).
image

Что же касается первого случая, когда все ребра имеют положительные веса, т.е. головной мозг человека не поврежден. Тогда почему же человек не может вспомнить моменты из своего детства? Ответ прост: “Любое тело стремится к покою”, так же и наша с вами нейронная сеть старается оптимизировать свою работу. (Владельцам навигаторов должно быть знакомо, что прокладка маршрута, как раз таки строится на принципах работы графа, нахождения кратчайшего пути и т.д.). Мозг человека более изощренная система и его оптимизация заключается в разрыве связей с малыми весами, и построении новых связей с более высокими. (рис. 2). Таким образом объяснятся многочисленные разрывы и новые соединения нейронов. Чем больше узел имеет связей, тем легче вспомнить необходимую информацию.
image

Пример на практике

Вы сходили в кино, на обычный фильм, первое время вы помните практически все моменты, особенно те которые Вас как то эмоционально потрясли. Спустя месяц, год, у кого на сколько загружена деятельность мозга, если Вас спросить про этот фильм (с учетом того, что вы его не смотрели всё это время) Вы сможете рассказать краткий сюжет фильма, и те моменты которые Вас эмоционально потрясли. Это и есть оптимизация нейронов.
Необходимо отметить, что каждый узел имеет свою пропускную способность, т.е. если идет нехватка связей, информацию можно и не вспомнить до необходимого перестроения графа. При оптимизации, передающийся импульс имеет более сильный сигнал, а сам узел свою пропускную способность не меняет, либо не значительно, именно поэтому очень важные вещи мы помним, как говорят на уровне подсознания.
В процессе воспоминания, Вы можете почувствовать недостаток информации, и продолжить вспоминать, тогда Ваш мозг ищет более длинный путь в графе (с более меньшим весом), и проходит по его граням в узлы которые в обычной жизни “не задействуются”, т.к. недостаточно накопленных импульсов для дальнейшей передачи сигнала.
Именно поэтому самый лучший способ воспоминания это ассоциации. Чем больше ребер в графе подходит к вершине, тем легче вспомнить информацию.

Оптимизация или частичная потеря воспоминаний

СОН – переключение мозга с активного запоминания в активную оптимизацию, во сне мы видим, то что уже когда-то видели либо синтез этих вещей. Синтез в данном случае это разрыв связей и возможно построение новой связи с другой вершиной.
Можно попробовать дать объяснение почему перед сном лучше запоминается. Во первых информация свежая, и достаточно полная (не оптимизированная), и наш мозг считает ее важной, придает вес. Во время ночной оптимизации информация полученная незадолго до сна, не успевает перемешаться с другой информацией и потеряется в “бесконечном” графе, а значит связи ее остаются практически неизменными. Конечно это только теория, у каждого человека мозг работает по своему, у каждого свои весы “полезной” и “бесполезной” информации.

Правила ИИ построенной на данной теории

  • Вся накопленная информация за промежуток времени должна быть оптимизирована, т.е. установить причинно-следственную связь напрямую из начальной точки в конечные, пропуская промежуточные (разрываем сеть, и создаем новые связи с большим весом).
  • После оптимизации все данные с незначительным весом должны быть уничтожены, а все веса понижены на минимальный вес из всех уничтоженных вершин.
  • Новая информация должна иметь вес больше минимального существующего для правильной оценки важности информации.
  • Всяка уничтоженная информация должна строить новый граф, и оптимизироваться. Причина тому, что постоянная оптимизация основного графа приведет к тому, не останется деталей, которые играют важную роль в жизни человека(эмоции).


Проблемы

В данном случае проблема состоит в оптимизации, т.е. выборке той информации которая будет жить, наиболее весомой для жизни человека и всей планеты, и той которая должна уйти на второй, третий, четвертый и т.д. план.
Александр @snikes
карма
4,0
рейтинг 0,0
Реклама помогает поддерживать и развивать наши сервисы

Подробнее
Реклама

Самое читаемое

Комментарии (12)

  • +2
    1.Ребра графа имеют только положительные веса
    2.Ребра графа могут иметь, как положительные так и отрицательные веса

    Рассматривая второй случай в реальной работе памяти человека, можно предположить, что такая ситуация возникает при провалах памяти человека, т.е. к нейрону содержащему ту информацию которая нам необходимо либо поступает недостаточно сигналов, для накопления и дальнейшей передачи, либо этих сигналов вообще нет.
    Откуда вообще такое предположение? И как нейрон вообще может содержать информацию?
    • 0
      Я думаю, что имелась в виду функция активации, которая может просто не генерировать выходной сигнал при недостаточной мощности входного, или генерировать его недостаточно сильно чтобы сработала функция активации на следующем уровне.
      При этом в настоящих нейронных сетях на функцию активации можно повлиять извне.
      www.aiportal.ru/articles/neural-networks/activation-function.html
      • 0
        К сожалению, автор явно написал, что исходит из предположения, что в мозгу у человека все происходит так же, как описано по приведенным им ссылкам. А там все довольно однозначно. Кстати, ваша ссылка также ничему не противоречит — все приведенные там активационные функции являются чистыми — и не могут хранить информацию в отрыве от остальных нейронов.

        И, да — не генерировать выходного сигнала нейрон не может — нулевой сигнал тоже является сигналом.
  • +7
    Это настолько не соответствует всему, что я прочитал до этого о механизмах памяти, устройстве мозга и биохимии нейрона, что у меня просто нет слов.
  • –2
    Никто не знает, как устроена память. Давайте предположим, абстрагируемся, от текущих концепций протекания мыслительных процессов человека, т.к. их достоверность сложно назвать 100%.
    О чем говорит нам эта статья?
    Если классифицировать информацию на нужную и не нужную, встает вопрос зачем нам ненужная информация? Отграничена ли память человека?
    Почему если наш мозг запоминает все, то вспомнить ему тяжело! Для чего изменяются связи между нейронами?
    Почему информацию которой пользуемся ежедневно мы вспоминаем в миллионы раз быстрее и обрабатываем ее соответственно быстрее? Значит происходит оптимизация!!! Как она происходит? Значит ли это, что память ограничена?
    Информация в мозгу имеет слои, чем меньше мы ею пользуемся, тем тяжелее ее вспоминать!
    Если Вы что-то где прочитали, так же эту статью сложно сказать что информация является достоверной помните об этом!
    Экспериментируйте, синтезируйте, абстрагируйтесь от того что есть и как должно быть.
    • +3
      Эта статья не говорит нам ни о чем. В ней настолько много фактологических ошибок, что обсуждать выводы просто бессмысленно.
    • +1
      Уже то, что там сейчас известно о работе мозга очень сильно отличается от вашей модели.
  • 0
    Рекомендую для ознакомления: Иерархическая Темпоральная Память (НТМ)
  • 0
    Еще раз напомню, данная статья не является достоверный фактом! это лишь предположение!
    И. Плохо себе представляю поведение людей которым мама сказал, что этот цвет зеленый а этот красный, и это истина всей жизни. Или прочитав книгу Вы убеждаете себя, что так оно и есть ведь над ней работали умные люди! Вы не хотите познавать сами, а доверяете эту работу другим.
    Так же как после появления «теории относительности», термодинамике — физика изменила свой взгляд на многие вещи которые считались истиной до их появления.
    Поэтому я не смотрю, кто и как считает, что оно работает так! Я прислушиваюсь, но не принимаю за истину. Статья — это предположение — не истина!, что важно видимо для Вас. Если дать почитать ее человеку, который не занимается ИИ, нейронами, мозговой деятельностью и т.д., он увидит в этой статье что-то новое, т.к. он прочитает ее, и как Вы примет информацию, которую принимаете для себя из книг других авторов!
    Я не понимаю почему человек так однозначен и не может (либо тяжело) воспринимать вещи в новом качестве.

    Пускай статья не соответствует, книгам, я прошу поразмышлять, так как будто бы у Вас не было знаний кроме этой статьи. Спасибо.
    PS: комментарий с критикой тоже комментарий
    • 0
      Данная статья является предположением, опровергнутым еще до момента написания. Ньютоновская физика такого себе не позволяла.
  • –1
    Идея очень правильная (правда не новая). Я сторонник голономной теории памяти

    en.wikipedia.org/wiki/Holonomic_brain_theory
  • +1
    В статье очень много голословных заявлений и противоречий изученным и доказанным фактам, нет ссылок на источники, нет доказательной базы, отсутствует логика изложения. «Подгонка реальности» под свою красивую теорию, это не наука. Девиз науки — «Nullius in verba». Даже висцеральная теория сна внушает больше доверия.

Только зарегистрированные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.