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Falsche Leere

Vor ungefähr einer Woche las ich einen Aufsatz von The Empty Brain von Robert Epstein, Ph.D. an der Harvard University und einem führenden Forschungspsychologen am American Institute of Behavioral Research and Technology in Kalifornien. Trotz der Tatsache, dass dies für mich nicht charakteristisch ist, habe ich beschlossen, eine Antwort zu schreiben und zu bestätigen, dass der ursprüngliche Aufsatz überhaupt nicht den tatsächlichen Zustand der Dinge widerspiegelt.

Kurze Einführung


In seinem Aufsatz argumentiert Robert Epstein, dass das mentale Modell des menschlichen Gehirns und die Denkprozesse nicht mit IP - Informationsverarbeitung - verglichen werden können, die in einem Computer stattfindet.

Es scheint, dass der Autor IP nur als eine Reihe vordefinierter Algorithmen beschreibt, die von Programmierern festgelegt wurden, oder als einen Prozess zum Schreiben von Fotos auf eine Festplatte. Daher, so argumentiert er, irren wir uns, wenn wir diese Abstraktion verwenden, um unser Gehirn zu beschreiben.

Robert Epstein gibt auch Beispiele, die auf den ersten Blick sehr überzeugend aussehen, aber tatsächlich den Leser irreführen, weil es schwer vorstellbar ist, dass eine Person so dachte (und ich kenne keinen einzigen Wissenschaftler, dessen Meinung dieser ähneln würde):

Ein Blick von der Seite des IP erfordert, dass der Baseballspieler viele der Anfangsbedingungen des Ballfluges herausfindet: die Aufprallkraft, den Winkel der Flugbahn, so etwas - dann das interne Modell des Weges erstellen und analysieren, auf dem sich der Ball bewegt, und dieses Modell dann verwenden und ständig anpassen Bewegungen, um den Ball zu fangen.

Nun, nein. So funktioniert es nicht.

Primitive Algorithmen


Das menschliche Gehirn hat keinen Abschluss in Physik. Es entwickelt sich auf der Grundlage dessen, was eine Person wahrnimmt, nutzt die von den Sinnen empfangenen Eingaben und verbessert sich durch unzählige Versuche, etwas zu tun, indem sie positives oder negatives Feedback erhält.

Offensichtlich sind physikalische und mathematische Algorithmen nicht für die Verwendung im Gehirn vorgesehen, da sie erfunden wurden, um die Welt auf sehr genaue Weise zu modellieren, während wir uns sehr gut mit ungefähren Berechnungen auskennen.

Die Tatsache, dass im Kopf eines Baseballspielers keine mathematischen Formeln sind, bedeutet jedoch nicht, dass die Algorithmen nicht an der Entscheidungsfindung beteiligt sind.

Aber warum Standard-Computeralgorithmen? Schließlich haben wir unser eigenes, in unserem Gehirn wachsendes Wachstum, das sich auf eine Vielzahl von wahrgenommenen Informationen stützt und nicht auf das physikalische und mathematische Modell der Welt.

Neuronale Netze


Hinter diesem Begriff stehen viele verschiedene Technologien, und vor allem ist die Arbeit des Gehirns nicht auf die Arbeit neuronaler Netze beschränkt , sondern ich werde sie kurz beschreiben. Basierend auf der üblichen einfachen Computerlogik erstellen neuronale Netze eine Abstraktion, die sich grundlegend vom Speichern von Fotos oder Erstellen von Präsentationen in PowerPoint unterscheidet.

Im Allgemeinen versuchen neuronale Netze, eine Lösung für eine komplexe Funktion zu finden, ohne diese Funktion selbst zu kennen. Die Funktion besteht beispielsweise darin, mit Ja zu antworten , wenn das Objekt auf dem Foto vorhanden ist, und mit Nein , wenn es nicht vorhanden ist.

Da das neuronale Netzwerk die Funktion nicht kennt, besteht die einzige Möglichkeit, sie zum Laufen zu bringen, darin, mit einer Reihe signierter Fotos zu trainieren. Jedes Mal, wenn ein neuronales Netzwerk ein Foto empfängt, antwortet es mit Jaoder Nicht mit einem gewissen Maß an Sicherheit, und wir bestätigen oder lehnen die Antwort ab. Wenn das Netzwerk richtig geantwortet hat - ansonsten ist alles in Ordnung -, ändert es sich selbst, um einen Weg zu finden, die richtigen Antworten zu geben.

Wenn wir uns das neuronale Netzwerk genauer ansehen, werden wir viele einfache mathematische Gleichungen sehen, von denen jede auf eine bestimmte Weise auf den empfangenen Teil der Eingabedaten antwortet. Jedes einzelne Neuron hat keine Ahnung, was im gesamten Netzwerk vor sich geht.

Auf sehr vereinfachte Weise funktioniert diese Metapher so . Sehen Sie? Dies ist weit vom Standpunkt des Autors entfernt. Keine vorgefertigten Algorithmen, nur solche, die auf natürliche Weise generiert wurden und die übrigens größtenteils einzigartig sind ...

Einzigartigkeit der Erfahrung


Weiter in seinem Artikel sagt Robert Epstein: " Es gibt keinen Grund zu der Annahme, dass wir beide uns auf die gleiche Weise verändern und die gleiche Erfahrung machen werden ." Ich stimme dieser Aussage wirklich voll und ganz zu. Aber hier liegt auch das, was mich so beeindruckt hat, dass ich anfing, diesen Beitrag zu schreiben:

Wenn Sie und ich dasselbe Konzert besuchen, werden sich die Veränderungen in meinem Gehirn, wenn ich Beethovens 5. Symphonie höre, mit ziemlicher Sicherheit völlig von Ihren Veränderungen unterscheiden. Diese Veränderungen, was auch immer sie sind, basieren auf einer einzigartigen neuronalen Struktur, die bereits existiert, und jede der Strukturen hat sich im Laufe eines Lebens entwickelt und besteht aus einer einzigartigen Erfahrung.

Wenn wir zwei identische neuronale Netze auf zwei identischen Computern betreiben und ihnen dann unterschiedliche Eingabedaten (als ihr „Leben“) geben, erhalten wir zwei unterschiedliche neuronale Netze. Wenn wir ihnen danach mehr Eingaben geben, die diesmal identisch sind, reagieren sie unterschiedlich, und die Änderungen, die an ihnen vorgenommen wurden, variieren ebenfalls.

Es ist ein Fehler zu glauben, dass Computer nicht mit Fuzzy-Logik und verrauschten Daten arbeiten können. Dies ist nur eine Frage der Größe und Organisation, und es ist allgemein bekannt, wie viele Neuronen sich im menschlichen Gehirn befinden und wie viele Verbindungen zwischen ihnen bestehen.

Einblicke


Und obwohl der gesamte Beitrag nicht aggressiv war, bin ich jetzt ein bisschen wütend. Der letzte Absatz erregte fast heiligen Zorn in mir. Schau dir das an:

, . . , . , , . DELETE.

Kleine Einsichten, wenn überhaupt? Wirklich? Ein großer Teil des maschinellen Lernens basiert auf dieser Metapher, ein großer Teil der KI-Forschung basiert auf der Untersuchung des menschlichen Gehirns, und ist dies eine kleine Einsicht?

Diese letzte Aussage scheint mir ein Angebot zu sein, sich in der Gehirnforschung zu ergeben. Warum sich die Mühe machen? Wir sind keine Computer, was ist da!

Es ist wahr, dass das menschliche Gehirn viel komplexer und mysteriöser ist als die modernsten modernen Computer. Seine Struktur und Prozesse sind noch nicht bekannt, aber - wie viele andere Phänomene - nicht erkennbar.

Und selbst wenn unser Gehirn ein Computer ist, ist es wunderschön. Beschäftige dich bitte damit. Es gibt nichts Hässliches oder Schlechtes, sowohl ein Computer als auch ein Organismus zu sein .

PS. Ich wusste über neuronale Netze Bescheid, aber nicht wie sie funktionieren. Vielen Dank an Alan für die Erklärung und Korrektur der Fehler.

Source: https://habr.com/ru/post/de394957/

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