"[Le réseau neuronal a besoin] de 300 millions d'images de chats pour apprendre à comprendre qu'il y a un chat, une vache ou un chien. Mais l'intelligence n'est pas basée sur les mégadonnées. Au contraire, elle est basée sur les" petites données ". Si vous pouvez regarder sur un chat, extrayez les principes abstraits d'un "chat" comme le font les enfants, puis sachez toujours ce qu'est un chat - c'est ça l'intelligence. "
Pascal Kaufmann, scientifique suisse, neuroscientifique, fondateur de Starmind.
En fait, pourquoi les enfants apprennent-ils à reconnaître les chats plus rapidement et plus facilement que les réseaux neuronaux? En d'autres termes, quel est le diagramme schématique du mécanisme de reconnaissance des formes humaines?
Jetons un regard plus approfondi sur ce processus!
Mais d'abord, nous simplifions la tâche afin de mieux comprendre le principe du travail.
Prenez une pomme comme sujet de reconnaissance. Cet article est plus simple qu'un chat, il est plus facile à reconnaître, ce qui signifie qu'il est plus facile de comprendre le mécanisme de reconnaissance qui s'y trouve.
Je décrirai le mécanisme du cerveau en termes épistémologiques, c'est-à-dire dans la clé de la théorie philosophique de la connaissance. En d'autres termes - comment le voyons-nous dans notre propre esprit, avec notre «vision intérieure», pour nous-mêmes? Je le fais exprès, car seulement en créant une vie, c'est-à-dire description native du processus de réflexion, à l'avenir, vous pouvez utiliser la base de l'algorithmisation. Y compris pour la création de formules mathématiques, la recherche dans le domaine de la neurophysiologie, la création d'un organisme artificiel (forte intelligence artificielle).
Pour résoudre ce problème, nous allons mener une expérience de réflexion. Imaginez-vous à la place d'un enfant d'un an qui a récemment découvert ce qu'est une pomme et n'est toujours pas très bon pour les distinguer. Par conséquent, son processus de reconnaissance est trop lent, ce qui est très utile pour la science: il peut être retracé.
En général, la pédagogie, en particulier la pédagogie des premières années de la vie, n'est pas beaucoup pour étudier les algorithmes d'apprentissage, mais pour une raison quelconque, les informaticiens ne se penchent pas sur ce domaine, mais vont directement aux formules mathématiques.
Je vais me permettre la question: quand une personne maîtrise-t-elle les mathématiques complexes, l'algèbre? C'est vrai - déjà à l'école, c'est-à-dire de 10 à 12 ans. Attendez, comment pouvons-nous apprendre à penser à une voiture si nous ne comprenons pas comment les enfants apprennent à penser au tout début de leur vie et de leur éducation? Nous ne comprenons pas comment la formation est possible en principe? Et nous sommes gênés de demander à nos enfants à ce sujet!
Et si vous vous rappelez juste comment vous vous êtes étudié?
- Je me souviens, imagine-moi petit. J'ai 1 an. Maman me tend une pomme.
Je regarde donc une pomme. Je ne sais pas quoi en faire. Il est rond [1er motif, forme] *.
Un round peut être un jouet, une balle.
Ça devient intéressant pour moi, et je prends une pomme dans ma main. Il est peint uniformément, en rouge et jaune [2e motif, couleur], et la balle est généralement peinte de différentes couleurs. Donc, très probablement, ce n'est pas une balle.
Je le laisse tomber par terre. Ça ne saute pas. Donc, certainement pas une balle.
Je le sens - ça sent bon [3e motif, odeur]! Alors peut-être que c'est de la nourriture! Oh, je connais déjà beaucoup d'objets sucrés ronds et comestibles: c'est une orange, une pomme, une mandarine et une pêche ... Je sais même comment on les appelle tous - ce sont des fruits!
Le cercle de recherche se rétrécit. Les motifs excédentaires d'eidos sont jetés, je me concentre sur la reconnaissance des fruits! J'appuie légèrement sur ce fruit rond.
Il n'est pas mou [4ème motif, sensation], ce qui signifie que la mandarine et la pêche disparaissent.
L'orange a une croûte cramoisie tenace, je me souviens que, outre l'orange, c'est l'orange [encore une fois le 2ème motif, la couleur], ce qui signifie que l'orange tombe.
Que reste-t-il?
La pomme!
Au cas où, je mords soigneusement ce fruit et je ressens un goût incomparable [5ème motif, goût] de jus de pomme.
Bien sûr, c'est une pomme! Problème de reconnaissance résolu!
L'expérience de pensée est terminée.
Comme vous avez réussi à le remarquer, en reconnaissant un objet, l'enfant a utilisé la vision, qui peut fonctionner avec des motifs (ou plutôt des eidos) de la forme; sens de l'odorat (odorat), toucher (eidos des sensations), etc. - les 6 sens et eidos associés: concepts, idées sur le monde. Cette particularité de notre pensée a été remarquée par les anciens et est bien décrite par Aristote dans ses «Catégories», rappelez-vous: la catégorie de lieu, le temps, la catégorie d'espace ... La catégorie de forme est dérivée de la catégorie d'état (1er modèle), de qualité - la catégorie de goût, d'odeur, couleurs etc. C'est-à-dire Aristote considérait les catégories les plus élevées, qui sont le sommet de la pyramide. Et au bas de la pyramide, nous pouvons très bien trouver des catégories de ménages. Il s'agit d'une hiérarchie de catégories.
Mais attendez, n'est-ce pas le même principe de description catégorique utilisé par les scientifiques en recherche?
Prenez, par exemple, les exigences relatives au contenu de la thèse. Ils sonnent quelque chose comme ça:
- introduction (catégorie de raisons, répond à la question «pourquoi?»);
- description du sujet de recherche (catégorie du sujet, répond à la question «quoi?»);
- justification de la pertinence (catégorie de temps, répond à la question «quand?»);
- références aux sources (catégorie d'espace, répond à la question «où?»)
- conclusions (catégorie de qualité, considère la valeur de cette étude pour la science), etc. etc.
La question se pose: n'y a-t-il pas de différence fondamentale entre la description de la pomme compilée par l'enfant et la description de l'invention scientifique compilée par l'expérience scientifique sage?
Du point de vue d'un eidétique, oui!
C'est peut-être le secret de la capacité d'apprentissage humain. Nous n'augmentons pas le volume de connaissances (Big Data, Big Data). Nous transformons les connaissances quantitatives en qualitatives d'une manière spéciale. C'est la soi-disant loi de la dialectique, toujours dérivée par Hegel.
Et vice versa, lorsque vous souhaitez étendre la description à partir d'une brève idée, nous prenons sa base, le modèle et le saturons avec des exemples.
Regardez - le vocabulaire principal est formé par un enfant de moins de 7 ans. 90% des connaissances sont acquises par un enfant jusqu'à 7 ans. Ainsi, au cours des 7 premières années, le cerveau se forme et se développe. En outre - seulement une légère amélioration. Rappelez-vous les paroles célèbres des jésuites: "Permettez-moi d'élever un enfant jusqu'à 7 ans, puis faites ce que vous voulez avec lui!"
Avec l'âge, les connexions neuronales ne sont que légèrement améliorées et compliquées, mais pas le nombre de neurones. Ce fait a créé un piège pour les créateurs de réseaux de neurones informatiques. Ils ont décidé que la complexité et la polyvalence de la pensée sont fournies par les connexions neuronales au sein desquelles l'intelligence «naît» en raison de l'auto-organisation des neurones.
Par conséquent, les idéologues des réseaux de neurones essaient de créer des réseaux de neurones de plus en plus profonds et plus complexes, de sorte qu'en eux "apprennent" (Deep Learning).
Cette théorie soutient que personne n'a vraiment d'intelligence universelle. L'intelligence est simplement une propriété inhérente et inhérente de la matière complexe organisée. Tout comme en regardant le «comportement» d'un typhon, on pourrait penser qu'il possède une sorte d'esprit démoniaque.
En ce sens, l'intelligence est inhérente à tout système. Avec la complication interne du système, ses manifestations externes deviennent plus compliquées, ce que nous, les gens rationnels, sommes plus habitués à interpréter comme un comportement rationnel.
Peut-être. Mais réfléchissons à ce qui s'est passé avant, un poulet ou un œuf?
Les catégories sont apparues après Aristote, ou Aristote a-t-il généralisé les lois existantes du langage, de la logique, de l'intelligence humaine?
Peut-être que la croissance des connexions entre les neurones n'est qu'une conséquence de l'augmentation du nombre de modèles, eidos, cet arbre sémiotique de la connaissance?
Ou l'un sans l'autre n'existe-t-il pas, mais interagit organiquement?
Une machine peut-elle avoir un modèle gustatif si elle n'a pas d'organe gustatif?
Une personne peut-elle comprendre comment entraîner une voiture si elle n'a pas de processeur dans son cerveau?
Une connexion neuronale peut-elle se former s'il n'y a rien à connecter? Si au lieu d'un mélange bizarre de sentiments humains, d'instincts d'animaux, d'éducation sociale et de «volonté» interne - y a-t-il juste un flux de photos provenant d'un réseau social?
J'espère que les réponses à ces questions seront apportées par une nouvelle science - l'eidétique informatique, science intégrale de l'intelligence artificielle eidétique.
Lorsque les sciences exactes sont au point mort, la méthode intégrale de la philosophie vient à la rescousse, qui peut devenir un pont entre l'informatique, les mathématiques et la neurophysiologie.
* Ci-après: un motif, c'est une image, c'est un eidos - un élément de la description d'une seule pensée, modèle, représentation, définition. En psychologie, on les appelle empreintes, empreintes d'impressions. Dans la compréhension de tous les jours, nous pouvons considérer les eidos comme des idées. Le terme eidos est emprunté à Platon, qui considérait les idées comme matérielles. Si nous convenons que des modèles mentaux ou des images peuvent au moins être dessinés ou décrits, alors en ce sens oui, ils sont vraiment matériels. La logique d'Aristote et sa doctrine des catégories sont nées de la dialectique de Platon. Et sans logique, comme vous le savez, les mathématiques ne se seraient pas développées, et par la suite la physique, et en fait, toute la science moderne et notre monde moderne, tel que nous le connaissons. Du grain, des eidos de la philosophie, en tant que nouvelle forme de cognition, contrairement à l'image mythologique du monde et de la pensée, un nouveau monde, géré par la science, est né. Ainsi, eidos est vraiment plus proche de la définition de «modèle».