"[La red neuronal necesita] 300 millones de imágenes de gatos para aprender a entender que hay un gato, una vaca o un perro. Pero la inteligencia no se basa en datos grandes. Por el contrario, se basa en" datos pequeños ". Si puedes ver en un gato, extraiga los principios abstractos de un "gato" como lo hacen los niños, y luego siempre sepa qué es un gato, eso es inteligencia ".
Pascal Kaufmann, científico suizo, neurocientífico, fundador de la compañía Starmind.
De hecho, ¿por qué los niños aprenden a reconocer a los gatos más rápido y más fácil que las redes neuronales? En otras palabras, ¿cuál es el diagrama esquemático del mecanismo de reconocimiento de patrones humanos?
¡Echemos un vistazo más profundo a este proceso!
Pero primero, simplificamos la tarea para comprender mejor el principio del trabajo.
Tome una manzana como tema de reconocimiento. Este artículo es más simple que un gato, es más fácil de reconocer, lo que significa que es más fácil de entender el mecanismo de reconocimiento.
Describiré el mecanismo del cerebro en términos epistemológicos, es decir. en la clave de la teoría filosófica del conocimiento. En otras palabras, ¿cómo lo vemos en nuestra propia mente, con nuestra "visión interna", para nosotros mismos? Hago esto a propósito, porque solo creando una vida, es decir Descripción nativa del proceso de pensamiento, en el futuro, puede utilizar la base para la algoritmización. Incluso para la creación de fórmulas matemáticas, la investigación en el campo de la neurofisiología, la creación de un organismo artificial (inteligencia artificial fuerte).
Para resolver este problema, realizaremos un experimento mental. Imagínese en el lugar de un niño de un año que descubrió recientemente qué es una manzana y todavía no es muy bueno para distinguirla. Por lo tanto, su proceso de reconocimiento es demasiado lento, lo cual es muy útil para la ciencia: se puede rastrear.
En general, la pedagogía, especialmente la pedagogía de los primeros años de vida, no es mucho para estudiar algoritmos de aprendizaje, pero por alguna razón los informáticos no analizan esta área, sino que van directamente a fórmulas matemáticas.
Me permitiré la pregunta: ¿cuándo una persona domina las matemáticas complejas, el álgebra? Así es, ya en la escuela, es decir de 10 a 12 años de edad. Espera, ¿cómo podemos enseñar a pensar en un automóvil si no entendemos cómo los niños aprenden a pensar al comienzo de sus vidas y su educación? ¿No entendemos cómo es posible la capacitación en principio? ¡Y nos da vergüenza preguntarles a nuestros hijos sobre esto!
¿Y si recuerdas cómo te estudiaste a ti mismo?
- Lo recuerdo, imagínate pequeño. Tengo 1 año de edad Mamá me tiende una manzana.
Entonces estoy mirando una manzana. No sé qué hacer con eso. Es redondo [1er patrón, forma] *.
Una ronda puede ser un juguete, una pelota.
Me resulta interesante y tomo una manzana en mi mano. Está pintada de manera uniforme, en rojo y amarillo [segundo patrón, color], y la pelota generalmente está pintada en diferentes colores. Entonces, lo más probable es que esto no sea una pelota.
Lo dejo caer al suelo. No salta. Entonces, definitivamente no es una pelota.
Lo huelo, ¡huele dulce [3er patrón, olor]! ¡Entonces quizás esto sea comida! Oh, ya conozco muchos objetos dulces redondos, sabrosos y comestibles: esta es una naranja, una manzana, una mandarina y un durazno ... ¡Incluso sé cómo se llaman, son frutas!
El círculo de búsqueda se está reduciendo. Los patrones de eidos en exceso se descartan, ¡me concentro en el reconocimiento de frutas! Presiono ligeramente esta fruta redonda.
No es suave [4º patrón, sensación], lo que significa que la mandarina y el melocotón desaparecen.
El naranja tiene una corteza crujiente dura, recuerdo que, además, el naranja es naranja [nuevamente el segundo patrón, color], lo que significa que la naranja también desaparece.
Lo que queda
La manzana!
Por si acaso, muerdo esta fruta con cuidado y siento un sabor incomparable [quinto patrón, sabor] de jugo de manzana.
Claro, es una manzana! ¡Problema de reconocimiento resuelto!
El experimento mental ha terminado.
Como se dio cuenta, al reconocer un objeto, el niño utilizó la visión, que puede operar con patrones (o más bien eidos) de la forma; sentido del olfato (patrón del olfato), tacto (eidos de sensaciones), etc. - los 6 sentidos y eidos asociados: conceptos, ideas sobre el mundo. Los antiguos notaron esta peculiaridad de nuestro pensamiento y Aristóteles la describe bien en sus "Categorías", recuerde: la categoría de lugar, tiempo, categoría de espacio ... La categoría de forma (el primer patrón) se deriva de la categoría de estado, la categoría de sabor, olor, calidad colores etc. Es decir Aristóteles consideró las categorías más altas, que son la parte superior de la pirámide. Y en la parte inferior de la pirámide, bien podemos encontrar categorías de hogares. Esta es una jerarquía de categorías.
Pero espera, ¿no es ese el mismo principio de descripción categórica utilizado por los científicos en la investigación?
Tomemos, por ejemplo, los requisitos para el contenido de la disertación. Suenan algo como esto:
- introducción (categoría de razones, responde a la pregunta "¿por qué?");
- descripción del tema de investigación (categoría del tema, responde a la pregunta "¿qué?");
- fundamentación de relevancia (categoría de tiempo, responde la pregunta "¿cuándo?");
- referencias a fuentes (categoría de espacio, responde la pregunta "¿dónde?")
- conclusiones (categoría de calidad, considera el valor de este estudio para la ciencia), etc. etc.
Surge la pregunta: ¿no hay una diferencia fundamental entre la descripción de la manzana compilada por el niño y la descripción de la invención científica compilada por la experiencia científica sabia?
Desde el punto de vista de un eidético, ¡sí!
Este es quizás el secreto de la capacidad de aprendizaje humano. No aumentamos el volumen de conocimiento (Big Data, Big Data). Procesamos el conocimiento cuantitativo en cualitativo de una manera especial. Esta es la llamada ley de la dialéctica, aún derivada por Hegel.
Y viceversa, cuando desea expandir la descripción a partir de una breve idea, tomamos su base, patrón y la saturamos con ejemplos.
Mira: el vocabulario principal está formado por un niño menor de 7 años. El 90% del conocimiento lo adquiere un niño de hasta 7 años. Entonces, en los primeros 7 años, el cerebro se forma y se desarrolla. Además, solo una ligera mejora. Recuerda las famosas palabras de los jesuitas: "¡Déjame criar a un niño de hasta 7 años y luego haz lo que quieras con él!"
Con la edad, las conexiones neuronales solo mejoran ligeramente y son complicadas, pero no el número de neuronas. Este hecho creó una trampa para los creadores de redes neuronales informáticas. Decidieron que la complejidad y versatilidad del pensamiento es proporcionada por las conexiones neuronales dentro de las cuales "surge" la inteligencia debido a la autoorganización de las neuronas.
Por lo tanto, los ideólogos de las redes neuronales están tratando de crear redes neuronales cada vez más profundas y complejas, para que puedan "nacer" el autoaprendizaje (Deep Learning).
Esta teoría sostiene que nadie realmente tiene ninguna inteligencia universal. La inteligencia es simplemente una propiedad inmanente e inherente de la materia complejamente organizada. Al igual que mirar el "comportamiento" de un tifón, uno podría pensar que posee algún tipo de mente demoníaca.
En este sentido, la inteligencia es inherente a cualquier sistema. Con la complicación interna del sistema, sus manifestaciones externas se vuelven más complicadas, lo que nosotros, las personas racionales, estamos más familiarizados con interpretar como comportamiento racional.
Tal vez si. Pero pensemos en lo que sucedió antes, ¿una gallina o un huevo?
Las categorías aparecieron después de Aristóteles, o ¿Aristóteles generalizó las leyes existentes del lenguaje, la lógica y la inteligencia humana?
¿Quizás el crecimiento de las conexiones entre las neuronas es solo una consecuencia del aumento en el número de patrones, eidos, este árbol semiótico del conocimiento?
¿O no existe uno sin el otro, sino que interactúa orgánicamente?
¿Puede una máquina tener un patrón de sabor si no tiene un órgano de sabor?
¿Puede una persona entender cómo entrenar un automóvil si no tiene un procesador en su cerebro?
¿Se puede formar una conexión neuronal si no hay nada que conectar? Si en lugar de una extraña mezcla de sentimientos humanos, instintos animales, educación social y "voluntad" interna, ¿hay solo un flujo de fotos de una red social?
Las respuestas a estas preguntas, espero, serán dadas por una nueva ciencia: la eidética informática, la ciencia integral de la inteligencia artificial eidética.
Cuando las ciencias exactas se paralizan, el método integral de filosofía viene al rescate, que puede convertirse en un puente entre la informática, las matemáticas y la neurofisiología.
* De aquí en adelante: un patrón, es una imagen, es un eidos, un elemento de la descripción de un solo pensamiento, modelo, representación, definición. En psicología, se llaman huellas, huellas de impresiones. En la comprensión cotidiana, podemos considerar los eidos como ideas. El término eidos se tomó prestado de Platón, quien consideraba que las ideas eran materiales. Si estamos de acuerdo en que al menos se pueden dibujar o describir modelos o imágenes mentales, entonces en este sentido sí, son realmente materiales. La lógica de Aristóteles y su doctrina de categorías surgió de la dialéctica de Platón. Y sin lógica, como saben, las matemáticas no se habrían desarrollado, y posteriormente la física, y de hecho, toda la ciencia moderna y nuestro mundo moderno, tal como lo conocemos. Del grano, del eidos de la filosofía, como una nueva forma de cognición, en contraste con la imagen mitológica del mundo y el pensamiento, nació un nuevo mundo, manejado por la ciencia. Por lo tanto, eidos está realmente más cerca de la definición de "modelo".