Faux vide
Il y a environ une semaine, j'ai lu un essai de The Empty Brain de Robert Epstein, Ph.D. de l'Université Harvard et psychologue de recherche de premier plan à l'American Institute of Behavioral Research and Technology en Californie. Malgré le fait que cela ne me soit pas caractéristique, j'ai décidé d'écrire une réponse et d'affirmer que l'essai original ne reflète pas du tout l'état réel des choses.Brève introduction
Dans son essai, Robert Epstein soutient que le modèle mental du cerveau humain et les processus de pensée ne peuvent être comparés à la propriété intellectuelle - le traitement de l'information - qui se déroule à l'intérieur d'un ordinateur.Il semble que l'auteur décrit l'IP comme un ensemble d'algorithmes prédéfinis définis par les programmeurs ou comme un processus d'écriture de photos sur un disque dur. Par conséquent, soutient-il, nous nous trompons lorsque nous utilisons cette abstraction pour décrire notre cerveau.Robert Epstein donne également des exemples qui semblent à première vue très convaincants, mais qui trompent en fait le lecteur, car il est difficile d'imaginer qu'une personne pense de cette façon (et je ne connais pas un seul scientifique dont l'opinion ressemblerait à cela):Un regard du côté de l'IP nécessite que le joueur de baseball comprenne bon nombre des conditions initiales du vol du ballon: la force d'impact, l'angle de la trajectoire, ce genre de chose - puis de créer et d'analyser le modèle interne du chemin sur lequel la balle se déplacera, puis d'utiliser ce modèle, en ajustant constamment son mouvements pour attraper le ballon.
Et bien non. Ça ne marche pas comme ça.Algorithmes primitifs
Le cerveau humain n'a pas de diplôme en physique. Il se développe sur la base de ce qu'une personne perçoit, utilise les données d'entrée reçues des sens et est amélioré par d'innombrables tentatives de faire quelque chose, en recevant des commentaires positifs ou négatifs.De toute évidence, les algorithmes physiques et mathématiques ne sont pas destinés à être utilisés à l'intérieur du cerveau, car ils sont inventés pour modéliser le monde d'une manière très précise, alors que nous sommes très bons pour les calculs approximatifs.Cependant, le fait que dans la tête d'un joueur de baseball ne soit pas des formules mathématiques ne signifie pas que les algorithmes ne participent pas à la prise de décision.Mais pourquoi des algorithmes informatiques standard? Après tout, nous avons les nôtres, nous développons à l'intérieur de notre cerveau, ceux qui s'appuient sur un large éventail d'informations perçues, et non sur le modèle physique et mathématique du monde.Réseaux de neurones
Il existe de nombreuses technologies différentes derrière ce terme, et, plus important encore, le travail du cerveau ne se limite pas au travail des réseaux de neurones , mais je vais les décrire brièvement. Basé sur la logique informatique de bas niveau habituelle, les réseaux de neurones créent une abstraction complètement différente de l'enregistrement de photos ou de la création de présentations dans PowerPoint.En général, les réseaux de neurones essaient de trouver une solution à une fonction complexe sans connaître cette fonction elle-même. Par exemple, la fonction est de répondre Oui , si l'objet est présent sur la photo, et Non , s'il n'y est pas.Étant donné que le réseau neuronal ne sait pas quelle est la fonction, la seule façon de la faire fonctionner est de s'entraîner à l'aide d'un ensemble de photos signées. Chaque fois qu'un réseau de neurones reçoit une photo, il répond Ouiou Pas avec un certain degré de certitude, et nous confirmons ou rejetons la réponse. Si le réseau a répondu correctement - tout va bien, sinon - il se change pour trouver un moyen de donner les bonnes réponses.Si nous regardons de plus près le réseau neuronal, nous verrons de nombreuses équations mathématiques simples, chacune répondant d'une certaine manière à la partie reçue des données d'entrée. Chaque neurone individuel n'a aucune idée de ce qui se passe dans l'ensemble du réseau.De manière très simplifiée, voici comment fonctionne cette métaphore . Tu vois? C'est loin du point de vue de l'auteur. Pas d'algorithmes prédéfinis, seulement ceux qui ont été générés de manière naturelle et qui, soit dit en passant, sont pour la plupart uniques ...Unicité d'expérience
Plus loin dans son article, Robert Epstein dit qu '" il n'y a aucune raison de croire que nous changerons tous les deux de la même manière, en ayant la même expérience ". Je suis totalement d'accord avec cette affirmation, vraiment. Mais c'est là aussi ce qui m'a tellement frappé que j'ai commencé à écrire ce billet:Si vous et moi sommes dans le même concert, les changements dans mon cerveau quand j'écouterai la 5e symphonie de Beethoven seront presque certainement complètement différents des changements dans le vôtre. Ces changements, quels qu'ils soient, sont basés sur une structure neuronale unique qui existe déjà, et chacune des structures développées au cours d'une vie consistant en une expérience unique.
Si nous exécutons deux réseaux neuronaux identiques sur deux ordinateurs identiques, puis leur donnons des données d'entrée différentes (comme leur «vie»), nous nous retrouverons avec deux réseaux neuronaux différents. Après cela, si nous leur donnons plus de données identiques cette fois, ils réagiront différemment et les changements qui leur seront apportés varieront également.C'est une erreur de penser que les ordinateurs ne sont pas capables de travailler avec une logique floue et des données bruyantes. Ce n'est qu'une question de taille et d'organisation, et il est bien connu combien il y a de neurones dans le cerveau humain et combien de connexions il y a entre eux.Perspectives
Et, bien que l'ensemble du message ne soit pas agressif, maintenant je suis un peu furieux. Le dernier paragraphe a suscité une colère presque sainte en moi. Regardez ça:, . . , . , , . DELETE.
Peu d'informations, le cas échéant? Vraiment? Une bonne partie de l'apprentissage automatique est basée sur cette métaphore, une énorme quantité de recherche sur l'IA est basée sur l'étude du cerveau humain, et est-ce un petit aperçu?Cette dernière affirmation me semble être une offre d'abandon dans la recherche sur le cerveau. Pourquoi s'embêter? Nous ne sommes pas des ordinateurs, qu'y a-t-il!Il est vrai que le cerveau humain est beaucoup plus complexe et mystérieux que les ordinateurs modernes les plus avancés. Sa structure et ses processus ne sont pas encore connus, mais - comme beaucoup d'autres phénomènes - ne sont pas reconnaissables.Et même si notre cerveau est un ordinateur, c'est beau. Traitez-le, s'il vous plaît. Il n'y a rien de laid ou de mauvais d'être à la fois un ordinateur et un organisme .PS. Je connaissais les réseaux de neurones, mais pas leur fonctionnement. Merci donc à Alan d' avoir expliqué et corrigé les erreurs. Source: https://habr.com/ru/post/fr394957/
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