Decidí publicar otro extracto de la historia "
Mind on the Web ", que también se relaciona con la discusión sobre Habré: procesamiento de información. Establece una mirada algo inesperada en el flujo de información en el cerebro, que se acepta en la programación. Pero no se apresure a criticar, es solo un intento de echar un vistazo diferente a lo que a veces parece famoso y se da por sentado. Noto de inmediato que este enfoque se basa en la psicología cognitiva. Estaré encantado de tener opiniones interesantes, ya que la pregunta está abierta.
- Amy, me encontré con un problema. ¿Cómo crear modelos? La información de los objetos claramente no es suficiente. Y ella es ruidosa. Se necesitan muchas presentaciones para entrenar adecuadamente el modelo.
- El modelo no se crea según la información del sujeto. Ya está en el cerebro. Solo entonces la información, como usted dice, puede ser "aceptada", es decir, elegir una opción para este modelo. Cada objeto, situación, hecho, fenómeno es solo una variante de un modelo más general. Y el modelo en sí consiste en otros modelos. Como una oración que describe un objeto, de las palabras usadas para describir no solo esta instancia. Necesitas resolver esto.
- Espera, es decir, en tu opinión, ¿nuestras ideas no están construidas a partir de información del tema?
- Si esto fuera así, vería en color solo un pequeño círculo en la zona focal (en el foco de atención), todo lo demás a su alrededor estaría en tonos de gris. Así es como funciona la retina, como sabes. La información sobre el tema siempre está incompleta, pero verá que el tema siempre está completo. Porque la información del sujeto solo activa una variante del modelo que ya existe en el cerebro.
- ¿Cómo es eso, no lo entiendo? ¿Cómo funciona el cerebro entonces?
"Así como resuelves ecuaciones". La ecuación ya ha establecido relaciones entre variables. Y, por lo general, no conoce todas las variables a la vez. Sustituyes algunos para encontrar otros. Y al final, toma una decisión. Para una de las soluciones, es decir, una variante del modelo con variables dadas. Aproximadamente de la misma manera que esto sucede en el cerebro, solo los modelos son más complejos, distribuidos y multimodales.
"¿Pero no es este procesamiento de información?"
- Necesitas cambiar tu forma de pensar acerca de este proceso para entender. El cerebro no procesa la información como un flujo, sino que selecciona una variante del modelo que ya está en el cerebro que es adecuada para los activadores del sistema sensor. Sus redes neuronales ya están funcionando. Aprenden, esto significa que adquieren un modelo de lo que aprenden a reconocer. Y la imagen es solo un disparador en la entrada, que activa una cadena de escalas, cerrada a una u otra salida de la red neuronal.
- ¿Cómo descubrimos nuevos modelos?
- Los genera en respuesta a la falta de un modelo adecuado con una respuesta prevista del entorno. En respuesta a un estímulo no reconocido (no apto para ningún modelo), se lleva a cabo una búsqueda de opciones (comportamiento tentativo) en animales: esta es la gama completa de movimientos disponibles. Las personas tienen todas las opciones para acciones mentales. Por ejemplo, los matemáticos comienzan a componer teorías matemáticas, que luego deben confirmarse en experimentos para explicar el nuevo fenómeno. Y si se predice la respuesta del medio (disparador) con el resultado deseado, esta opción se recuerda como un modelo del proceso. Esto es si simplificado.
- Pero aún utilizamos la idea de transmitir información desde una fuente.
- La transferencia de información sobre un objeto por radiación es una metáfora ingenua. Proviene de la transferencia de un objeto, una carta con texto, que se interpretó como una transferencia de información. Pero para leer la carta, uno ya debe tener un modelo de letras, palabras, oraciones (idioma). De lo contrario, estos son solo guiones en papel. Las letras son variantes en el modelo, y se pueden transmitir solo si el destinatario tiene el mismo modelo: conoce al menos el manual. Entonces, por cierto, las metáforas le impiden encontrar las soluciones correctas. Y es difícil para ti rechazarlos, muchos de tus científicos y todavía usas esta metáfora.
"Entonces, ¿qué debo hacer?"
- Un algoritmo para generar modelos por disparadores, y no al revés. Tuviste trabajo en redes neuronales generativas, esto puede funcionar si ajustas un poco el enfoque. Te mostraré cómo.
- Bueno, dices que necesitas generar un modelo. ¿Pero qué tomar como base? De todos modos, se necesitan algunos datos del entorno. ¿O son los elementos del modelo completamente arbitrarios y de ninguna manera conectados con la realidad?
- ¿La escala del termómetro se parece de alguna manera a la temperatura corporal? ¿Corresponde de alguna manera al movimiento browniano de las moléculas? Solo muestra lo que hay en esas unidades que has aceptado para ti. En grados Todo lo que corresponde a la realidad en estas mediciones es el cambio simultáneo en la temperatura corporal y la posición del puntero en la escala del termómetro, ya que el mercurio se expande al calentarse. Esto es todo lo que aprende con un dispositivo sobre la realidad: su cambio en las unidades de escala. ¡Y sin una escala, la posición del mercurio en el termómetro no te dice nada! Ninguna criatura inteligente puede saber qué es realmente la realidad, porque todas las criaturas inteligentes operan no en la realidad misma, sino en sus modelos dentro de sí misma. Los modelos son una escala de termómetro. Además, se crean para la conveniencia de operarlos y no para coincidir con la realidad. Se crean por esos medios que son accesibles para el cerebro.
- ¿Usas también modelos de realidad?
"Por supuesto, pero más complicado que el tuyo". Nuestros modelos pueden tener en cuenta más parámetros. Cualquier sujeto puede ver, operar solo con sus propios modelos para organizar sus acciones. Por lo tanto, lo que vemos es una escala de termómetro, no la temperatura en sí. Esto fue demostrado por su antiguo filósofo Kant.
- Resulta que somos solipsistas, ¿retraídos en nuestra imaginación?
- No sois solipsistas, porque el modelo siempre tiene opciones. Como divisiones en una escala de termómetro. La elección de opciones se basa en lo que perciben sus sensores del entorno en este momento. Estos son los desencadenantes.
- ¿Todos los modelos están conectados de alguna manera?
"No siempre". Toma por ejemplo una manzana. Este es un objeto, pero puede tener muchos modelos. Como una fruta, como un objeto molecular, como un atómico, subatómico. Tiene diferentes modelos que no están directamente relacionados entre sí, aunque pueden describir la misma sustancia a diferentes escalas.
- ¿Por qué está pasando esto?
- El cerebro no puede procesar todos los cambios percibidos desde el entorno. No puede hacer un modelo tan detallado como para considerar una manzana entera a nivel subatómico y recurrir a simplificaciones. El todo exhibe nuevas propiedades que no pueden deducirse de la interacción de las partes, porque es un modelo diferente del todo, que usted llama emergencia. Se podría hacer un modelo del todo a partir del constituyente, y se podría ver la manzana como una interacción de moléculas. Pero sería un modelo enorme, que sería difícil de operar. Es demasiado para tu cerebro.
- Es decir, es prácticamente necesario crear modelos de ciertas categorías, clases, que pueden no superponerse. ¿Pero hay una conexión entre ellos?
- Sí, ella está en el tercer modelo: cómo hacer una silla con palos.
- Lo tengo ¿Es eso todo lo que necesito tener en cuenta al crear modelos?
- No Cualquier concepto que conozca, después de un examen más detallado, resultará ser solo una fijación del cambio, una dinámica en el entorno que refleja el modelo. Por ejemplo, incluso ve un color solo si hay otro color cerca. Si permanece en una habitación durante mucho tiempo, donde todo es del mismo color (o usa lentes de colores), después de un corto tiempo dejará de percibirlo como un color. El rojo desaparecerá. Incluso puedes ver una línea mientras el ojo la cruza con su foco. Usted sabe acerca de los experimentos cuando una línea desaparece si su imagen está sincronizada con el movimiento de la lente. Esto simplemente sugiere que los modelos están diseñados para percibir cambios. Por lo tanto, los modelos reflejan opciones, y cuando hay un cambio entre ellas, lo ves. Cuando una manzana madura, el color en el cerebro también cambia de verde a rojo.
"¿Pero por qué tantas dificultades?" El color también se puede detectar con un detector de luz convencional.
"¿Sabe el detector qué se puede hacer con este color?" El reconocimiento con opciones es necesario para que el cerebro sepa cómo puede cambiar, cómo puede verse diferente. Al reconocer un caballo, no una cebra, aprendes que puedes aprovecharlo y montarlo, a diferencia de una cebra. Al reconocer la línea del borde, no la superficie, descubrirá que no puede seguir adelante. El modelo contiene no solo reconocibles, sino también sus variantes, así como posibles acciones. El detector no lo ayudará con esto.
- Ahora es completamente incomprensible cómo programar la simulación. Estoy confundido
- Te advertí que todavía estás muy lejos de lo que podría llamarse inteligencia. Ni siquiera conoce las tareas básicas de modelar el entorno y el pensamiento. Si puedes entender de lo que estoy hablando, puedes hacer inteligencia. No antes