J'ai décidé de publier un autre extrait de l'histoire "
Mind on the Web ", qui se rapporte également à la discussion sur Habré - traitement de l'information. Il présente un regard quelque peu inattendu sur le flux d'informations dans le cerveau, qui est accepté dans la programmation. Mais ne vous précipitez pas pour critiquer, c'est juste une tentative de jeter un regard différent sur ce qui semble parfois célèbre et pris pour acquis. Je constate tout de suite que cette approche est basée sur la psychologie cognitive. Je serai heureux d'avoir des opinions intéressantes, car la question est ouverte.
- Amy, j'ai rencontré un problème. Comment créer des modèles? Les informations provenant des objets ne sont clairement pas suffisantes. Et elle est bruyante. Il faut beaucoup de présentations pour bien former le modèle.
- Le modèle n'est pas créé selon les informations du sujet. C'est déjà dans le cerveau. Ce n'est qu'alors que les informations, comme vous le dites, peuvent être «acceptées», c'est-à-dire choisir une option pour ce modèle. Chaque objet, situation, fait, phénomène n'est qu'une variante d'un modèle plus général. Et le modèle lui-même se compose d'autres modèles. Comme une phrase décrivant un objet, à partir des mots utilisés pour décrire non seulement cette instance. Vous devez comprendre cela.
- Attendez, c'est, à votre avis, nos idées ne sont pas construites à partir d'informations sur le sujet?
- S'il en était ainsi, vous ne verriez en couleur qu'un petit cercle dans la zone focale (au centre de l'attention), tout le reste autour de vous serait dans des tons de gris. Voilà comment fonctionne la rétine, comme vous le savez. Les informations sur le sujet sont toujours incomplètes, mais vous voyez que le sujet est toujours complet. Parce que les informations du sujet n'activent qu'une variante du modèle qui existe déjà dans le cerveau.
- Comment ça, tu ne comprends pas? Comment fonctionne le cerveau alors?
"Tout comme vous résolvez des équations." L'équation a déjà établi des relations entre les variables. Et vous ne connaissez généralement pas toutes les variables à la fois. Vous en remplacez certains pour en trouver d'autres. Et à la fin, prenez une décision. À l'une des solutions, c'est-à-dire une variante du modèle avec des variables données. De la même manière, cela se produit dans le cerveau, seuls les modèles sont plus complexes, distribués et multimodaux.
"Mais n'est-ce pas le traitement de l'information?"
- Vous devez changer votre façon de penser ce processus afin de comprendre. Le cerveau ne traite pas les informations sous forme de flux, mais sélectionne une variante du modèle qui se trouve déjà dans le cerveau et qui convient aux déclencheurs du système sensoriel. Vos réseaux de neurones fonctionnent déjà. Ils apprennent - cela signifie qu'ils acquièrent un modèle de ce qu'ils apprennent à reconnaître. Et l'image n'est qu'un déclencheur à l'entrée, qui active une chaîne d'échelles, fermée à l'une ou l'autre sortie du réseau neuronal.
- Comment découvrir de nouveaux modèles?
- Vous les générez en réponse à l'absence d'un modèle adapté avec une réponse prédite de l'environnement. En réponse à un stimulus non reconnu (ne convenant à aucun modèle), une recherche d'options (comportement provisoire) est effectuée, chez les animaux - c'est toute la gamme des mouvements disponibles. Les gens ont toutes les options pour des actions mentales. Par exemple, les mathématiciens commencent à composer des théories mathématiques, qui doivent ensuite être confirmées dans l'expérience pour expliquer le nouveau phénomène. Et si la réponse du médium (déclencheur) avec le résultat souhaité est prédite, cette option est retenue comme modèle du processus. C'est si simplifié.
- Mais nous utilisons toujours l'idée de transmettre des informations à partir d'une source.
- Le transfert d'informations sur un objet par rayonnement de celui-ci est une métaphore naïve. Elle est venue du transfert d'un objet, une lettre avec du texte, qui a été interprétée comme un transfert d'informations. Mais pour lire la lettre, il faut déjà avoir un modèle de lettres, de mots, de phrases (langue). Sinon, ce ne sont que des tirets sur papier. Les lettres sont des variantes du modèle, et elles ne peuvent être transmises que si le destinataire a le même modèle - il connaît au moins l'amorce. Donc, au fait, les métaphores vous empêchent de trouver les bonnes solutions. Et il est difficile pour vous de les refuser, beaucoup de vos scientifiques et vous utilisez toujours cette métaphore.
"Alors que dois-je faire?"
- Un algorithme de génération de modèles par déclencheurs, et non l'inverse. Vous avez travaillé sur des réseaux neuronaux génératifs, cela peut fonctionner si vous ajustez un peu l'approche. Je vais vous montrer comment.
- Eh bien, vous dites que vous devez générer un modèle. Mais que prendre comme base? Quoi qu'il en soit, certaines données de l'environnement sont nécessaires. Ou les éléments du modèle sont-ils complètement arbitraires et en aucun cas liés à la réalité?
- L'échelle du thermomètre ressemble-t-elle en quelque sorte à la température corporelle? Correspond-elle en quelque sorte au mouvement brownien des molécules? Il montre seulement ce que c'est dans ces unités que vous avez acceptées par vous-même. En degrés. Tout ce qui correspond à la réalité de ces mesures est un changement simultané de la température corporelle et de la position du pointeur sur l'échelle du thermomètre, car le mercure se dilate en chauffant. C'est tout ce que vous apprenez avec un appareil sur la réalité - son changement d'unités d'échelle. Et sans échelle, la position du mercure dans le thermomètre ne vous dit rien! Aucune créature intelligente ne peut savoir ce qu'est réellement la réalité, car toutes les créatures intelligentes opèrent non pas sur la réalité elle-même, mais sur ses modèles en elle-même. Les modèles sont une échelle de thermomètre. De plus, ils sont créés pour la commodité de les faire fonctionner et non pour correspondre à la réalité. Ils sont créés par ces moyens accessibles au cerveau.
- Utilisez-vous également des modèles de réalité?
"Bien sûr, mais plus compliqué que le vôtre." Nos modèles peuvent prendre en compte plus de paramètres. Tout sujet peut voir, opérer uniquement avec ses propres modèles afin d'organiser ses actions. Par conséquent, ce que nous voyons est une échelle de thermomètre, pas la température elle-même. Cela a été montré par votre ancien philosophe Kant.
- Il s'avère que nous sommes solipsistes, repliés sur notre imagination?
- Vous n'êtes pas solipsistes, car le modèle a toujours des options. Comme des divisions sur une échelle de thermomètre. Le choix des options est basé sur ce que vos capteurs de l'environnement perçoivent actuellement. Ce sont les déclencheurs.
- Tous les modèles sont-ils connectés?
"Pas toujours." Prenons par exemple une pomme. Il s'agit d'un seul objet, mais il peut avoir de nombreux modèles. Comme un fruit, comme un objet moléculaire, comme un atomique, un subatomique. Vous avez différents modèles qui ne sont pas directement liés les uns aux autres, bien qu'ils puissent décrire la même substance à différentes échelles.
- Pourquoi ça se passe?
- Le cerveau ne peut pas traiter tous les changements perçus de l'environnement. Il ne peut pas faire un modèle assez détaillé pour considérer une pomme entière au niveau subatomique et recourir à des simplifications. L'ensemble présente de nouvelles propriétés qui ne peuvent être déduites de l'interaction des parties, car il s'agit d'un modèle différent de l'ensemble, que vous appelez émergence. On pourrait faire un modèle de l'ensemble à partir du constituant, et vous pourriez voir la pomme comme une interaction de molécules. Mais ce serait un énorme modèle, qui serait difficile à utiliser. C'est trop pour votre cerveau.
- Autrement dit, il est pratiquement nécessaire de créer des modèles de certaines catégories, classes, qui ne peuvent pas se chevaucher. Mais y a-t-il un lien entre eux?
- Oui, elle est dans le troisième modèle - comment faire une chaise avec des bâtons.
- J'ai compris. Est-ce tout ce dont je dois tenir compte lors de la création de modèles?
- Non. Tout concept que vous connaissez, à y regarder de plus près, se révélera n'être qu'une fixation du changement, une dynamique de l'environnement qui reflète le modèle. Par exemple, vous ne voyez même une couleur que s'il y en a une autre à proximité. Si vous restez dans une pièce pendant longtemps, où tout est de la même couleur (ou portez des lunettes colorées), après un court laps de temps, vous cesserez de la percevoir comme une couleur. Le rouge disparaîtra. Vous voyez même une ligne tandis que l'œil la traverse avec sa mise au point. Vous connaissez les expériences lorsqu'une ligne disparaît si son image est synchronisée avec le mouvement de l'objectif. Cela suggère simplement que les modèles sont conçus pour percevoir les changements. Par conséquent, les modèles reflètent les options, et lorsqu'il y a un basculement entre elles, vous le voyez. Lorsqu'une pomme mûrit, la couleur du cerveau passe également du vert au rouge.
"Mais pourquoi de telles difficultés?" La couleur peut également être détectée avec un détecteur de lumière conventionnel.
"Le détecteur sait-il ce qui peut être fait avec cette couleur?" La reconnaissance avec des options est nécessaire pour que le cerveau sache comment il peut changer, à quoi il peut ressembler. En reconnaissant un cheval, pas un zèbre, vous apprenez que vous pouvez l'atteler et le monter, contrairement à un zèbre. En reconnaissant la ligne du bord, pas la surface, vous découvrirez que vous ne pouvez pas continuer. Le modèle contient non seulement reconnaissable, mais aussi ses variantes, ainsi que les actions possibles. Le détecteur ne vous y aidera pas.
- Il est totalement incompréhensible de programmer la simulation maintenant. Je suis confus.
- J'ai prévenu que vous êtes encore très loin de ce que l'on pourrait appeler l'intelligence. Vous ne connaissez même pas les tâches de base de modélisation de l'environnement et de réflexion. Si vous pouvez comprendre de quoi je parle, vous pouvez faire du renseignement. Pas avant.