ボックスにノートを使って思い出を描く

このブログのアーカイブのどこかで、セル内のノートブックと彼女の感情的な経験に関する記事を見つけることができます。 この記事の内容は、適用されるよりも哲学的です。 しかし、脳の仕事を鉛筆とノートに入れてセルに描くというアイデアは、非常に興味深いものでした。 その記事の著者が述べたように、どんなプログラムの仕事も紙に描くことができます。 コールスタックかプロセッサレジスタかにかかわらず、セルを使用して簡単に表すことができます。



しかし、これらはすべて低レベルのプロセスです。 それらを紙に描く能力はより理論的です。 実際には、ほとんど役に立ちません。 ここで、同じレベルの高レベルのプロセスを同じように簡単に説明できるとしたら...

鉛筆を削る

なんで？ -お願いします。 いずれかのシステムの動作を簡単に概略的に表すことができれば、そのようなシステムのシミュレーションは簡単になります。 そして、箱に入ったシートよりも単純なものは何でしょうか？



最初に、正確に描写する必要があるものを把握する必要があります。 脳では、情報の処理に関連するすべてに興味があります。 それは、他のすべてをモデル化できないか、モデル化する意味がないということです。 したがって、注目に値する2つのサブシステムのみが残っています。 このメモリで動作する独立したストレージおよびサブシステムとしてのこのメモリ。 後者には、サブ、オーバー、その他の意識が含まれます。



メモリ自体には特別な機能は含まれていません。 読み取りと書き込みのみが許可されます。 したがって、メモリ内の主なものはその構造です。 ここで、データベースとの直接の類推を描くことができます。



おそらく、このようにメモリを割り当てることは技術的にまったく正しくありません。 しかし、ニューラルネットワークの開発者の良心に技術的に正しいモデルを残しましょう。 システム全体が脳のように機能することが、私たちにとってより重要です。 その部分が個々に脳の対応部分のように機能しない場合は、これに目を閉じて、プラットフォームの機能に起因することができます。



意識とは、記憶と環境の間にあるものです。 環境と対話し、メモリで得た経験を蓄積し、環境との次の対話でこの経験を使用します。 つまり、意識は情報を操作する特定の機能セットで構成されています。 各人にとって、これらの機能は同じであり、年齢とともに（ほとんど）変化しません。 また、意識には絶えず変化する状態があり、その仕事に影響を与えます。

平面上の記憶を設計する

多くの人々は、メモリを互いに接続されたノードのネットワークと考えています。 どうやってそのようなボールを平面に描き、さらにはセルに分類することができるのでしょうか？



小学校。 メモリ内のすべての通信は、「シーケンシャル」と「パラレル」として任意に指定できる2つのタイプによく分けられます。 最初にバインドされた情報の断片は、次々に-順番に。 そして、後者は同時に到着した情報を接続します。



連続的な関係の例は、反射および他の因果関係です。 それらは、アルファベットの文字をリストするのに役立ちます。 これらの接続は単方向であるため、これを逆の順序で行うことはできません。



並列関係の例は画像です。 シリアルとは異なり、これらの接続は単方向ではありません。 したがって、任意のフラグメントを使用すると、意識の中でイメージ全体を復元できます。 関連付けは、並列接続に起因する場合もあります。



並列接続を使用しても、アルファベットを逆順で再現できます。 これを行うには、通常、視覚的に提示し、いくつかの隣接する文字を同時に「表示」します。



連続した接続が垂直、並列-水平と呼ばれる場合、セルの助けを借りてこれをすべて描写する方法がすぐに明らかになります。 各ノードは1つのセルを占有します。 並列に接続されているすべてのノードは、同じ回線上になければなりません。 次に、シリアル通信で接続されたノードが隣接する行に配置されます。



記憶の断片の1つがどのように見えるかを説明してみましょう。 たとえば、お茶を醸造するプロセスの記憶を取ります。 次のようになります。







各ノードタイプには独自の列があります。 実際の状況では、さらに多くの列があります。



各行には、1つのイメージ（並列接続で接続されたノードのセット）が含まれます。 次の表では、一部のセルが空のままになっています。 これは、それらに含まれる情報がお茶の醸造プロセスに適用されず、画像の一部ではないことを意味します。



隣接する線は、連続した通信を象徴しています。 一般的に、この表は、画像が互いにどのように置き換えられるかを示しています。 ご覧のとおり、これらの画像には2種類あります-動作モードと感覚の画像（それぞれ青とオレンジ）。

メモリモデル

画像を言葉で説明することは、コンピューターについて言えない人にとって非常に便利です。 彼は顔のない数字を扱うことにずっと慣れています。 しかし、私たちのテーブルは、コンピューターに優しいビューに自然に持ち込めるようにコンパイルされています。



いずれかのセルのコンテンツは、特定の感覚や行動の種類を象徴しています。 そして、同じセル内で、このシェードは多かれ少なかれます。 つまり、1つの次元でのみ変化します。 これにより、口頭での説明を、特定の感覚や行動の強さを示す単一の数字に置き換えることができます。







結果の2次元メモリマップは、メモリのスキャンのみです。 メモリ自体のモデルは、左の図で見ることができます。



メモリ内の特定のノードの位置は、値とタイプの2つの座標によって決まります。 両方の値は離散的であるため、テーブルのセルにノードを配置できます。 テーブルの寸法は、必要な精度にのみ依存します。

結び目

ノードはメモリの単位です。 特定の感覚（オレンジの香り）またはアクション（頭を回す）に関する情報を保存します。 上記のことから、ノードはその値、タイプ、パラレル通信、シリアル通信を保存することになります。

コミュニケーション

コミュニケーションは、モデル全体の鍵です。 リンクには、一見すると別のノードへのリンクが含まれていません。 代わりに、リンクは画像全体を保存します。 接続が並列の場合、これはノードが含まれるイメージです。 一貫している場合-現在の画像の直後に発生した画像。



これにより、並列接続の双方向性（画像全体を復元できるフラグメントのいずれかから）と連続接続の単方向性（次の画像は見つかりますが、前の画像は見つかりません）を実現できます。



そして、そのような接続を保存するには、整数の単純な配列が適しています。数値は強度を示し、インデックスはタイプを示します。 たとえば、スプーンのイメージ（ハード-コールド-小さなリンギング）は、配列[9、0、2、3]として書き込むことができます。



1つのノードに多数のパラレル接続とシリアル接続を設定できます。 たとえば、オレンジの香りは、オレンジまたはオレンジジュースのイメージの一部である可能性があります。 これに何らかの順序を付けるには、各接続に重みを追加する必要があります。 この重みは、この接続を2回記憶するか、移動するときに増加します。 したがって、繰り返しと遷移がない場合、重みは減少します。 時間の経過とともに、弱い接続は簡単に削除できます。

次は？

これを人間の記憶の正確なモデルとして扱わないでください。 私は自分でそのようなタスクを設定しませんでした。 メモリのいくつかのプロパティと機能を再現する-はい、ただしその構造自体ではありません。 優先事項は、シンプルさと、頭の中のすべてを簡単に想像したり、紙に描いたりする能力でした。



また、このモデルが動作するプラットフォーム、つまりコンピューターを考慮する必要がありました。 彼の計算能力は脳の能力とは異なります。



次回は、このメモリの使用方法についてお話したいと思います。 記憶、意思決定、経験の蓄積のプロセスはどうですか。 一般的に、意識の仕組みについて。



ご清聴ありがとうございました。