Ich habe beschlossen, einen weiteren Auszug aus der Geschichte "
Mind on the Web " zu veröffentlichen, der sich auch auf die Diskussion über Habré - Informationsverarbeitung bezieht. Es gibt einen etwas unerwarteten Blick auf den Informationsfluss im Gehirn, der in der Programmierung akzeptiert wird. Aber beeilen Sie sich nicht zu kritisieren, es ist nur ein Versuch, einen anderen Blick auf das zu werfen, was manchmal berühmt und selbstverständlich erscheint. Ich stelle sofort fest, dass dieser Ansatz auf kognitiver Psychologie basiert. Ich werde mich über interessante Meinungen freuen, da die Frage offen ist.
- Amy, ich bin auf ein Problem gestoßen. Wie erstelle ich Modelle? Informationen von den Objekten reichen eindeutig nicht aus. Und sie ist laut. Es sind viele Präsentationen erforderlich, um das Modell richtig zu trainieren.
- Das Modell wird nicht nach Angaben des Betreffs erstellt. Es ist bereits im Gehirn. Nur dann können die Informationen, wie Sie sagen, „akzeptiert“ werden, dh wählen Sie eine Option für dieses Modell. Jedes Objekt, jede Situation, jede Tatsache, jedes Phänomen ist nur eine Variante eines allgemeineren Modells. Und das Modell selbst besteht aus anderen Modellen. Als Satz, der ein Objekt beschreibt, aus den Wörtern, mit denen nicht nur diese Instanz beschrieben wird. Sie müssen das herausfinden.
- Warten Sie, das heißt, Ihrer Meinung nach basieren unsere Ideen nicht auf Informationen aus dem Thema?
- Wenn dies so wäre, würden Sie in Farbe nur einen kleinen Kreis in der Fokuszone (im Fokus der Aufmerksamkeit) sehen, alles andere um Sie herum wäre in Grautönen. So funktioniert die Netzhaut, wie Sie wissen. Informationen zum Thema sind immer unvollständig, aber Sie sehen, dass das Thema immer vollständig ist. Weil Informationen vom Subjekt nur eine Variante des Modells aktivieren, die bereits im Gehirn existiert.
- Wie so, nicht verstehen? Wie funktioniert das Gehirn dann?
"So wie du Gleichungen löst." Die Gleichung hat bereits Beziehungen zwischen Variablen hergestellt. Und normalerweise kennen Sie nicht alle Variablen gleichzeitig. Sie ersetzen einige, um andere zu finden. Und am Ende eine Entscheidung treffen. Zu einer der Lösungen, dh einer Variante des Modells mit gegebenen Variablen. In etwa der gleichen Weise geschieht dies im Gehirn, nur die Modelle sind komplexer, verteilter und multimodaler.
"Aber ist das nicht Informationsverarbeitung?"
- Sie müssen die Art und Weise ändern, wie Sie über diesen Prozess denken, um ihn zu verstehen. Das Gehirn verarbeitet Informationen nicht als Strom, sondern wählt eine Variante des Modells aus, die sich bereits im Gehirn befindet und für Auslöser des sensorischen Systems geeignet ist. Ihre neuronalen Netze funktionieren bereits. Sie lernen - das bedeutet, dass sie ein Modell dessen erwerben, was sie zu erkennen lernen. Und das Bild ist nur ein Auslöser am Eingang, der eine Skalenkette aktiviert, die für den einen oder anderen Ausgang des neuronalen Netzwerks geschlossen ist.
- Wie finden wir neue Modelle heraus?
- Sie generieren sie als Reaktion auf das Fehlen eines geeigneten Modells mit einer vorhergesagten Reaktion der Umgebung. In Reaktion auf einen nicht erkannten (für kein Modell geeigneten) Stimulus wird bei Tieren nach Optionen (vorläufiges Verhalten) gesucht - dies ist der gesamte Bereich der verfügbaren Bewegungen. Die Menschen haben alle Möglichkeiten für mentale Handlungen. Zum Beispiel beginnen Mathematiker, mathematische Theorien zu verfassen, die dann experimentell bestätigt werden müssen, um das neue Phänomen zu erklären. Und wenn die Reaktion des Mediums (Triggers) mit dem gewünschten Ergebnis vorhergesagt wird, wird diese Option als Modell des Prozesses gespeichert. Dies ist vereinfacht.
- Wir verwenden jedoch immer noch die Idee, Informationen aus einer Quelle zu übertragen.
- Die Übertragung von Informationen über ein Objekt durch Strahlung ist eine naive Metapher. Es kam von der Übertragung eines Objekts, eines Briefes mit Text, der als Übertragung von Informationen interpretiert wurde. Aber um den Brief lesen zu können, muss man bereits ein Modell von Buchstaben, Wörtern, Sätzen (Sprache) haben. Ansonsten sind dies nur Striche auf Papier. Buchstaben sind Varianten im Modell und können nur übertragen werden, wenn der Adressat das gleiche Modell hat - er kennt zumindest den Primer. Metaphern hindern Sie übrigens daran, die richtigen Lösungen zu finden. Und es fällt Ihnen schwer, sie abzulehnen, viele Ihrer Wissenschaftler und Sie verwenden diese Metapher immer noch.
"Was soll ich dann tun?"
- Ein Algorithmus zum Generieren von Modellen durch Trigger und nicht umgekehrt. Sie haben an generativen neuronalen Netzen gearbeitet. Dies kann funktionieren, wenn Sie den Ansatz ein wenig anpassen. Ich werde zeigen wie.
- Nun, Sie sagen, dass Sie ein Modell generieren müssen. Aber was ist die Grundlage? Auf jeden Fall werden einige Daten aus der Umgebung benötigt. Oder sind die Elemente des Modells völlig willkürlich und in keiner Weise mit der Realität verbunden?
- Entspricht die Thermometerskala irgendwie der Körpertemperatur? Entspricht es irgendwie der Brownschen Bewegung von Molekülen? Es zeigt nur, was es in diesen Einheiten ist, die Sie für sich selbst akzeptiert haben. In Grad. Alles, was bei diesen Messungen der Realität entspricht, ist eine gleichzeitige Änderung der Körpertemperatur und der Position des Zeigers auf der Thermometerskala, da sich Quecksilber durch Erhitzen ausdehnt. Dies ist alles, was Sie mit einem Gerät über die Realität lernen - die Änderung der Skaleneinheiten. Und ohne Skala sagt die Position des Quecksilbers im Thermometer nichts aus! Keine intelligente Kreatur kann wissen, was Realität wirklich ist, weil alle intelligenten Kreaturen nicht auf die Realität selbst, sondern auf ihre Modelle in sich selbst einwirken. Modelle sind eine Thermometerskala. Darüber hinaus sind sie so konzipiert, dass sie bequem bedient werden können und nicht der Realität entsprechen. Sie entstehen durch jene Mittel, die dem Gehirn zugänglich sind.
- Verwenden Sie auch Reality-Modelle?
"Natürlich, aber komplizierter als deins." Unsere Modelle können mehr Parameter berücksichtigen. Jedes Subjekt kann sehen, nur mit seinen eigenen Modellen arbeiten, um seine Handlungen zu organisieren. Wir sehen daher eine Thermometerskala, nicht die Temperatur selbst. Dies hat Ihr alter Philosoph Kant gezeigt.
- Es stellt sich heraus, dass wir Solipsisten sind, zurückgezogen in unserer Vorstellung?
- Sie sind keine Solipsisten, da das Modell immer Optionen hat. Wie Unterteilungen auf einer Thermometerskala. Die Auswahl der Optionen hängt davon ab, was Ihre Sensoren aus der Umgebung im Moment wahrnehmen. Dies sind die Auslöser.
- Sind alle Modelle irgendwie verbunden?
- Nicht immer. Nehmen Sie zum Beispiel einen Apfel. Dies ist ein Objekt, aber es kann viele Modelle haben. Wie eine Frucht, wie ein molekulares Objekt, wie ein Atom, ein Subatom. Sie haben verschiedene Modelle, die nicht direkt miteinander verbunden sind, obwohl sie dieselbe Substanz in verschiedenen Maßstäben beschreiben können.
- Warum passiert das?
- Das Gehirn kann nicht alle von der Umwelt wahrgenommenen Veränderungen verarbeiten. Er kann kein Modell so detailliert machen, dass er einen ganzen Apfel auf subatomarer Ebene betrachtet und auf Vereinfachungen zurückgreift. Das Ganze weist neue Eigenschaften auf, die sich nicht aus dem Zusammenspiel von Teilen ableiten lassen, da es sich um ein anderes Modell des Ganzen handelt, das Sie als Entstehung bezeichnen. Man könnte aus dem Bestandteil ein Modell des Ganzen machen, und man könnte den Apfel als eine Wechselwirkung von Molekülen sehen. Aber es wäre ein riesiges Modell, das schwer zu bedienen wäre. Es ist zu viel für dein Gehirn.
- Das heißt, es ist praktisch notwendig, Modelle bestimmter Kategorien und Klassen zu erstellen, die sich möglicherweise nicht überschneiden. Aber gibt es eine Verbindung zwischen ihnen?
- Ja, sie ist im dritten Modell - wie man aus Stöcken einen Stuhl macht.
- Verstanden. Ist das alles, was ich beim Erstellen von Modellen berücksichtigen muss?
- Nein. Jedes Konzept, das Sie bei näherer Betrachtung kennen, wird sich nur als Fixierung des Wandels herausstellen, als Dynamik in der Umgebung, die das Modell widerspiegelt. Beispielsweise sehen Sie sogar nur dann eine Farbe, wenn sich eine andere Farbe in der Nähe befindet. Wenn Sie sich längere Zeit in einem Raum aufhalten, in dem alles die gleiche Farbe hat (oder eine farbige Brille tragen), werden Sie diese nach kurzer Zeit nicht mehr als Farbe wahrnehmen. Rot wird verschwinden. Sie sehen sogar eine Linie, während das Auge sie mit ihrem Fokus kreuzt. Sie kennen Experimente, bei denen eine Linie verschwindet, wenn ihr Bild mit der Bewegung des Objektivs synchronisiert ist. Dies deutet nur darauf hin, dass die Modelle darauf ausgelegt sind, Änderungen wahrzunehmen. Daher spiegeln Modelle Optionen wider, und wenn zwischen ihnen gewechselt wird, sehen Sie dies. Wenn ein Apfel reift, ändert sich auch die Farbe im Gehirn von grün nach rot.
"Aber warum solche Schwierigkeiten?" Farbe kann auch mit einem herkömmlichen Lichtdetektor erfasst werden.
"Weiß der Detektor, was mit dieser Farbe gemacht werden kann?" Das Erkennen mit Optionen ist notwendig, damit das Gehirn weiß, wie es sich ändern kann und wie es anders aussehen kann. Wenn Sie ein Pferd erkennen, kein Zebra, lernen Sie, dass Sie es im Gegensatz zu einem Zebra nutzen und reiten können. Wenn Sie die Linie der Kante und nicht die Oberfläche erkennen, werden Sie feststellen, dass Sie nicht weitermachen können. Das Modell enthält nicht nur erkennbare, sondern auch seine Varianten sowie mögliche Aktionen. Der Detektor hilft Ihnen dabei nicht.
- Es ist völlig unverständlich, wie man die Simulation jetzt programmiert. Ich bin verwirrt.
- Ich habe Sie gewarnt, dass Sie immer noch sehr weit von dem entfernt sind, was man als Intelligenz bezeichnen könnte. Sie kennen nicht einmal die grundlegenden Aufgaben der Modellierung der Umgebung und des Denkens. Wenn Sie verstehen können, wovon ich spreche, können Sie Informationen machen. Nicht vorher.