「マインドはオンラインです。」 脳内の情報

私は、「 マインドオンザウェブ 」というストーリーから別の抜粋を公開することにしました 。これは、Habréの議論にも当てはまります-情報処理。 それは、プログラミングで受け入れられている脳内の情報の流れについて、やや予想外の見方を示しています。 しかし、急いで批判するのではなく、それは時々有名で当たり前のように思われることを別の見方しようとするだけです。 このアプローチは認知心理学に基づいていることはすぐにわかります。 質問は公開されているので、興味深い意見をいただければ幸いです。



-エイミー、私は問題に遭遇しました。 モデルを作成する方法は？ オブジェクトからの情報は明らかに十分ではありません。 そして彼女はうるさいです。 モデルを正しくトレーニングするには、多くのプレゼンテーションが必要です。

-モデルは、サブジェクトからの情報に従って作成されません。 それはすでに脳内にあります。 その場合にのみ、あなたが言うように、情報を「受け入れる」ことができます。つまり、このモデルのオプションを選択します。 各オブジェクト、状況、事実、現象は、より一般的なモデルの変形にすぎません。 また、モデル自体は他のモデルで構成されています。 オブジェクトを説明する文として、このインスタンスだけでなく説明に使用される単語から。 これを理解する必要があります。

-待ってください、つまり、あなたの意見では、私たちのアイデアは主題の情報から構築されていませんか？

-そうだとすれば、焦点領域の小さな円だけが（注目の焦点で）色で表示され、周りのすべては灰色の色合いになります。 ご存知のように、これが網膜の仕組みです。 主題に関する情報は常に不完全ですが、主題は常に完全であることがわかります。 被験者からの情報は、脳にすでに存在するモデルのバリアントのみをアクティブにするためです。

-どうして、わかりませんか？ そのとき、脳はどのように機能しますか？

「方程式を解くとすぐに。」 方程式は変数間の関係を既に確立しています。 そして、通常、一度にすべての変数を知っているわけではありません。 他の人を見つけるために一部を置き換えます。 そして最後に、決定に来てください。 解決策の1つ、つまり、指定された変数を持つモデルのバリアント。 脳でこれが起こるのとほぼ同じ方法で、モデルのみがより複雑で、分散され、マルチモーダルです。



「しかし、この情報処理ではないのですか？」

「理解するには、このプロセスについての考え方を変える必要があります。」 脳は情報をストリームとして処理しませんが、感覚システムのトリガーに適した脳内に既にあるモデルのバリアントを選択します。 ニューラルネットワークは既に機能しています。 彼らは学ぶ-これは彼らが認識することを学ぶもののモデルを獲得することを意味します。 そして、画像は入力での単なるトリガーであり、スケールのチェーンをアクティブにし、ニューラルネットワークの1つまたは別の出力に閉じます。

-新しいモデルの学習方法は？

-環境から予測される応答を備えた適切なモデルの欠如に応じて、それらを生成します。 認識されていない（どのモデルにも適さない）刺激に応じて、動物のオプション（仮の行動）の検索が実行されます-これは利用可能な動きの全範囲です。 人々は精神的な行動のためのすべてのオプションを持っています。 たとえば、数学者は数学的理論を作成し始め、新しい現象を説明するには実験で確認する必要があります。 また、目的の結果を伴うメディア（トリガー）の応答が予測される場合、このオプションはプロセスのモデルとして記憶されます。 これは単純化されている場合です。

-しかし、ソースから情報を送信するという考え方は今でも使用しています。

-放射による物体に関する情報の伝達は、素朴な比phorです。 それは、アイテムの送信、情報の送信として解釈されるテキストを含む手紙から来ました。 しかし、手紙を読むためには、文字、単語、文（言語）のモデルをすでに持っている必要があります。 それ以外の場合、これらは紙の上のダッシュです。 文字はモデル内のバリアントであり、宛先が同じモデルを持っている場合にのみ送信できます-彼は少なくとも入門書を知っています。 それで、ところで、隠phorはあなたが正しい解決策を見つけるのを妨げます。 そして、あなたがそれらを拒否するのは難しいです、あなたの科学者の多くとあなたはまだこの比phorを使用します。

「それではどうすればいいですか？」

-トリガーによってモデルを生成するためのアルゴリズム。逆も同様です。 ジェネレーティブニューラルネットワークで作業したことがありますが、アプローチを少し調整すると動作する可能性があります。 方法を示します。

-さて、あなたはあなたがモデルを生成する必要があると言います。 しかし、基礎となるものは何でしょうか？ とにかく、環境からのいくつかのデータが必要です。 または、モデルの要素は完全にarbitrary意的であり、現実とはまったく関係ありませんか？

-体温計のスケールは体温に似ていますか？ それはどういうわけか分子のブラウン運動に対応していますか？ それはあなたがあなた自身のために受け入れたそれらのユニットでそれが何であるかを示すだけです。 度で。 これらの測定の現実に対応するのは、水銀が加熱により膨張するため、体温と体温計スケール上のポインターの位置の同時変化だけです。 現実についてのデバイスで学べることはこれだけです。スケール単位の変化です。 そして、スケールがなければ、温度計内の水銀の位置は何もわかりません！ すべてのインテリジェントクリーチャーは現実そのものではなく、その内部のモデルで動作するため、インテリジェントクリーチャーは現実が実際に何であるかを知ることができません。 モデルは温度計スケールです。 さらに、それらは操作の利便性のために作成されており、現実と一致しないように作成されています。 それらは、脳がアクセス可能な手段によって作成されます。

-現実モデルも使用していますか？

「もちろんですが、あなたよりも複雑です。」 モデルでは、より多くのパラメーターを考慮することができます。 すべての被験者は、自分の行動を整理するために、自分のモデルでのみ動作します。 したがって、表示されるのは温度そのものではなく、温度計スケールです。 これは、古代の哲学者カントによって示されました。

-私たちは独創主義者であり、私たちの想像力で閉じられていることがわかりますか？

-モデルには常にオプションがあるため、あなたは独善主義者ではありません。 温度計のスケールの区分として。 オプションの選択は、環境のセンサーが現時点で何を認識しているかに基づいています。 これらがトリガーです。

-すべてのモデルが何らかの形で接続されていますか？

「常にではありません。」 たとえば、リンゴを取ります。 これは1つのオブジェクトですが、多くのモデルを持つことができます。 果物のように、分子のように、原子のように、亜原子のように。 異なるスケールで同じ物質を記述することはできますが、互いに直接関係のない異なるモデルがあります。

-なぜこれが起こっているのですか？

-脳は、環境から知覚されるすべての変化を処理することはできません。 彼は、亜原子レベルでリンゴ全体を考慮するほど詳細なモデルを作成できず、単純化に頼ることができません。 全体は、パーツの相互作用から推測できない新しいプロパティを示します。これは、出現と呼ばれる全体の別のモデルであるためです。 構成要素から全体の1つのモデルを作成でき、分子の相互作用としてリンゴを見ることができます。 しかし、それは巨大なモデルであり、操作が難しいでしょう。 あなたの脳には多すぎます。

-つまり、重複しない可能性のある特定のカテゴリ、クラスのモデルを作成することが実際に必要です。 しかし、それらの間には関係がありますか？

-はい、彼女は3番目のモデルにいます-スティックから椅子を作る方法。

-わかった。 モデルを作成するときに考慮する必要があるのはそれだけですか？

-いいえ。 あなたが知っている概念は、綿密に調べてみると、変化を固定するだけであり、モデルを反映する環境のダイナミックなものであることがわかります。 たとえば、近くに別の色がある場合にのみ色が表示されます。 すべてが同じ色である（または色のついた眼鏡をかけている）部屋に長時間滞在すると、しばらくすると色として認識されなくなります。 赤が消えます。 目が焦点を合わせてそれを横切る間、あなたは線を見ます。 画像がレンズの動きと同期している場合、線が消える実験について知っています。 これは、モデルが変更を認識するように設計されていることを示しています。 そのため、モデルにはオプションが反映されており、モデル間で切り替えが発生すると表示されます。 リンゴが熟すと、脳の色も緑から赤に変わります。

「でも、なぜそんなに難しいの？」 色は、従来の光検出器でも検出できます。

「検出器はこの色で何ができるかを知っていますか？」 脳がどのように変化し、どのように見えるかを知るためには、オプションによる認識が必要です。 シマウマではなく馬を認識すると、シマウマとは異なり、馬を利用して乗ることができることがわかります。 表面ではなく、エッジの線を認識すると、先に進むことができないことがわかります。 モデルには、認識可能なアクションだけでなく、バ​​リアントも含まれています。 検出器はこれに役立ちません。

-現在、モデリングをプログラムする方法は完全に理解できません。 混乱しています。

-私はあなたがまだ知性と呼ばれるものから非常に遠いことを警告しました。 環境のモデリングと思考の基本的なタスクすら知らない。 私が話していることを理解できれば、知性を発揮できます。 前ではありません。