हम एक बॉक्स में नोटबुक का उपयोग करके मेमोरी का चित्रण करते हैं

इस ब्लॉग के अभिलेखागार में, आप एक सेल में एक नोटबुक और उसके भावनात्मक अनुभवों के बारे में एक लेख पा सकते हैं। इस लेख की सामग्री लागू होने की तुलना में अधिक दार्शनिक है। लेकिन एक सेल में एक पेंसिल और एक नोटबुक के साथ मस्तिष्क के काम को चित्रित करने का बहुत विचार मुझे काफी दिलचस्प लगा। जैसा कि उस लेख के लेखक ने उल्लेख किया है, किसी भी कार्यक्रम के काम को कागज पर चित्रित किया जा सकता है। चाहे वह कॉल स्टैक हो या प्रोसेसर रजिस्टर - उन्हें आसानी से कोशिकाओं का उपयोग करके दर्शाया जा सकता है।



लेकिन ये सभी निम्न-स्तरीय प्रक्रियाएं हैं। कागज पर उन्हें चित्रित करने की क्षमता अधिक सैद्धांतिक है। व्यवहार में, यह बहुत कम उपयोग का है। अब, यदि उच्च स्तर की प्रक्रियाओं का वर्णन उसी सहजता से करना संभव होगा ...

पेंसिल को तेज करें

क्यों? - आप पूछें। यदि किसी प्रणाली के संचालन को योजनाबद्ध तरीके से आसानी से चित्रित किया जा सकता है, तो ऐसी प्रणाली का अनुकरण करना आसान हो जाएगा। और एक बॉक्स में शीट से आसान क्या हो सकता है?



पहले आपको यह पता लगाने की आवश्यकता है कि वास्तव में क्या चित्रित किया जाना चाहिए। मस्तिष्क में हम सूचना के प्रसंस्करण से संबंधित हर चीज में रुचि रखते हैं। यह सिर्फ इतना है कि बाकी सब या तो मॉडलिंग नहीं किया जा सकता है, या मॉडलिंग का कोई मतलब नहीं है। इस प्रकार, केवल दो उप-प्रणालियाँ बनी हुई हैं जो ध्यान देने योग्य हैं। यह मेमोरी एक स्वतंत्र भंडारण और सबसिस्टम के रूप में है जो इस मेमोरी के साथ काम करता है। उत्तरार्द्ध में उप-, अति- और अन्य चेतनाएं शामिल हैं।



मेमोरी में स्वयं कोई विशेष कार्य नहीं होता है। यह केवल पढ़ने और लिखने की अनुमति देता है। इसलिए, स्मृति में मुख्य चीज इसकी संरचना है। यहां आप डेटाबेस के साथ सीधे एनालॉग को आकर्षित कर सकते हैं।



संभवतः, इस तरह से मेमोरी आवंटित करना तकनीकी रूप से बहुत सही नहीं है। लेकिन चलो तंत्रिका नेटवर्क के डेवलपर्स के विवेक पर तकनीकी रूप से सही मॉडल छोड़ दें। यह हमारे लिए अधिक महत्वपूर्ण है कि पूरी प्रणाली एक मस्तिष्क की तरह काम करती है। यदि इसके भाग व्यक्तिगत रूप से मस्तिष्क में उनके समकक्षों की तरह काम नहीं करते हैं, तो आप अपनी आँखें इस पर बंद कर सकते हैं और उन्हें प्लेटफ़ॉर्म सुविधाओं के लिए विशेषता दे सकते हैं।



चेतना वह है जो स्मृति और पर्यावरण के बीच है। यह पर्यावरण के साथ सहभागिता करता है, स्मृति में प्राप्त अनुभव को संचित करता है और इस अनुभव का उपयोग पर्यावरण के साथ अगली बातचीत में करता है। यही है, चेतना में कार्यों का एक निश्चित समूह होता है जो जानकारी में हेरफेर करता है। प्रत्येक व्यक्ति के लिए, ये कार्य समान हैं और उम्र के साथ वे बदलते नहीं हैं (लगभग)। इसके अलावा, चेतना में एक स्थिति है जो लगातार बदल रही है और इसके काम को प्रभावित करती है।

हम एक विमान पर स्मृति डिजाइन करते हैं

बहुत से लोग स्मृति को एक दूसरे से जुड़े नोड्स के एक नेटवर्क के रूप में सोचते हैं। ऐसा लगता है, इस तरह की गेंद को एक विमान पर कैसे चित्रित किया जा सकता है, और यहां तक ​​कि कोशिकाओं में भी सॉर्ट किया जा सकता है?



Brainer। मेमोरी में सभी संचार अच्छी तरह से दो प्रकारों में विभाजित होते हैं, जिन्हें मनमाने ढंग से "अनुक्रमिक" और "समानांतर" के रूप में नामित किया जा सकता है। जानकारी के पहले टुकड़े जो एक के बाद एक - क्रमिक रूप से आए। और उत्तरार्द्ध कनेक्ट जानकारी जो एक ही समय में आई थी।



क्रमिक संबंधों का एक उदाहरण सजगता और अन्य कारण संबंध हैं। वे वर्णमाला के अक्षरों को सूचीबद्ध करने में हमारी मदद करते हैं। वे इसे रिवर्स ऑर्डर में करने की अनुमति नहीं देते हैं, क्योंकि ये कनेक्शन अप्रत्यक्ष हैं।



समानांतर रिश्तों का एक उदाहरण चित्र हैं। धारावाहिक के विपरीत, ये कनेक्शन अप्रत्यक्ष नहीं हैं। तो कोई भी टुकड़ा आपको पूरी छवि को चेतना में पुनर्स्थापित करने की अनुमति देता है। संघों को समानांतर कनेक्शन के लिए भी जिम्मेदार ठहराया जा सकता है।



समानांतर कनेक्शन का उपयोग करना, हम अभी भी रिवर्स ऑर्डर में वर्णमाला को पुन: पेश करने का प्रबंधन करते हैं। ऐसा करने के लिए, हम आमतौर पर इसे नेत्रहीन रूप से प्रस्तुत करते हैं और एक साथ कई आसन्न पत्रों को "देखते हैं"।



यदि लगातार कनेक्शन को ऊर्ध्वाधर, और समानांतर - क्षैतिज कहा जाता है, तो यह तुरंत स्पष्ट हो जाता है कि कोशिकाओं की मदद से यह सब कैसे चित्रित किया जाए। प्रत्येक नोड एक सेल पर कब्जा करेगा। समानांतर में जुड़े हुए सभी नोड्स एक ही पंक्ति पर होने चाहिए। फिर सीरियल संचार से जुड़े नोड्स आसन्न पंक्तियों में स्थित होंगे।



आइए यह दिखाने की कोशिश करें कि स्मृति के टुकड़ों में से एक कैसा दिख सकता है। उदाहरण के लिए, चाय पीने की प्रक्रिया की यादों को लें। यह कुछ इस तरह दिखेगा:







प्रत्येक नोड प्रकार का अपना कॉलम होता है। वास्तविक स्थिति में, कई और कॉलम होंगे।



प्रत्येक पंक्ति में एक छवि होती है - एक समानांतर कनेक्शन द्वारा जुड़े नोड्स का एक सेट। नीचे दी गई तालिका में, कुछ कोशिकाओं को खाली छोड़ दिया गया है। इसका मतलब यह है कि उनमें निहित जानकारी चाय को पकाने की प्रक्रिया पर लागू नहीं होती है और छवि का हिस्सा नहीं है।



आसन्न रेखाएं लगातार संचार का प्रतीक हैं। सामान्य तौर पर, तालिका दिखाती है कि चित्र एक दूसरे को कैसे बदलते हैं। जैसा कि आप देख सकते हैं, ये चित्र दो प्रकार के होते हैं - क्रिया के तरीके और संवेदनाओं के चित्र (क्रमशः नीला और नारंगी)।

मेमोरी मॉडल

किसी व्यक्ति के लिए शब्दों में चित्र बनाना काफी सुविधाजनक है, जिसे कंप्यूटर के बारे में नहीं कहा जा सकता है। वह बहुत ज्यादा फेसलेस नंबरों के साथ काम करने के आदी हैं। लेकिन हमारी तालिका को इस तरह संकलित किया गया है कि इसे स्वाभाविक रूप से कंप्यूटर के अनुकूल दृश्य में लाया जा सकता है।



कोशिकाओं में से किसी की सामग्री सनसनी या कार्रवाई के प्रकार की एक निश्चित छाया का प्रतीक है। और एक ही कोशिका के भीतर, यह छाया कम या ज्यादा हो सकती है। यानी यह केवल एक ही आयाम में बदलता है। यह आपको दिए गए सनसनी या कार्रवाई की तीव्रता दिखाने वाले एकल नंबर के साथ मौखिक विवरण को बदलने की अनुमति देता है।







परिणामी दो-आयामी मेमोरी मैप केवल मेमोरी का एक स्कैन है। स्मृति के मॉडल को बाईं ओर की आकृति में देखा जा सकता है।



स्मृति में एक विशेष नोड का स्थान दो निर्देशांक द्वारा निर्धारित किया जाता है: मूल्य और प्रकार। दोनों मूल्य असतत हैं, जो आपको तालिका की कोशिकाओं में नोड्स की व्यवस्था करने की अनुमति देता है। तालिका के आयाम केवल सटीकता की आवश्यक डिग्री पर निर्भर करते हैं।

नोड

एक नोड स्मृति की एक इकाई है। यह एक विशिष्ट सनसनी (नारंगी की गंध) या कार्रवाई (सिर को मोड़ना) के बारे में जानकारी संग्रहीत करता है। ऊपर जो कहा गया था, वह इस प्रकार है कि नोड अपने मूल्य, प्रकार, समानांतर संचार और धारावाहिक संचार को संग्रहीत करता है।

लिंक

संचार पूरे मॉडल की कुंजी है। लिंक में दूसरे नोड का लिंक नहीं है, क्योंकि यह पहली नज़र में लग सकता है। इसके बजाय, लिंक पूरी छवि को संग्रहीत करता है। यदि कनेक्शन समानांतर है, तो यह वह छवि है जिसका नोड एक हिस्सा है। यदि सुसंगत - वह छवि जो वर्तमान एक के तुरंत बाद उठी।



यह हमें समानांतर कनेक्शन की द्वि-दिशात्मकता (किसी भी टुकड़े से हम पूरी छवि को बहाल कर सकते हैं) और निरंतर लोगों की अप्रत्यक्षता का एहसास करने की अनुमति देता है (हम अगली छवि पा सकते हैं, लेकिन पिछले एक नहीं)।



और इस तरह के कनेक्शन को संग्रहीत करने के लिए, पूर्णांक का एक सरल सरणी उपयुक्त है, जहां संख्या तीव्रता का संकेत देती है, और सूचक प्रकार का संकेत देते हैं। उदाहरण के लिए, एक चम्मच की छवि (हार्ड - ठंड - छोटी रिंगिंग) को एक सरणी के रूप में लिखा जा सकता है [9, 0, 2, 3]।



एक नोड में कई समानांतर और सीरियल कनेक्शन हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक नारंगी की गंध एक नारंगी या नारंगी के रस की छवि का हिस्सा हो सकती है। इसमें कुछ प्रकार के आदेश लाने के लिए, आपको प्रत्येक कनेक्शन के लिए वजन जोड़ने की आवश्यकता है। यह वजन इस संबंध के दूसरे संस्मरण के साथ या इसके माध्यम से आगे बढ़ने पर बढ़ सकता है। तदनुसार, जब पुनरावृत्ति और संक्रमण नहीं होते हैं तो वजन घट जाता है। समय के साथ, कमजोर कनेक्शन को हटाया जा सकता है।

आगे क्या है?

इसे मानव स्मृति के सटीक मॉडल के रूप में न मानें। मैंने अपने लिए ऐसा कोई कार्य निर्धारित नहीं किया। स्मृति के कुछ गुणों और विशेषताओं का पुनरुत्पादन करने के लिए - हाँ, लेकिन इसकी संरचना ही नहीं। प्राथमिकता सादगी थी और आसानी से मन में सब कुछ कल्पना करने या कागज पर खींचने की क्षमता थी।



उस प्लेटफॉर्म को भी ध्यान में रखना आवश्यक था जिस पर यह मॉडल काम करेगा, यानी एक कंप्यूटर। उनकी कम्प्यूटेशनल क्षमताएं मस्तिष्क में मौजूद लोगों से अलग हैं।



अगली बार मैं इस मेमोरी का उपयोग करने के तरीके के बारे में बात करना चाहूंगा। याद करने, निर्णय लेने, अनुभव संचय करने की प्रक्रियाएँ कैसी हैं। सामान्य तौर पर, चेतना कैसे काम करती है, इसके बारे में।



आपका ध्यान देने के लिए धन्यवाद।