Потому что все оттенки смысла

[egovoru]

Когда Рассел Стендиш пишет, что сознательный агент получает на входе цепочку нулей и единиц, он, к сожалению, не расшифровывает, какое состояние нейронов он предлагает считать нулем, а какое – единицей. Нервный импульс (потенциал действия) – пороговый процесс, то есть, он либо генерируется «в полный рост», либо вообще не генерируется. Соответственно, вроде бы напрашивается аналогия, что импульс – это и есть единица, а отсутствие импульса – ноль. Однако нейроны общаются между собой совсем не так, как транзисторы.

Исторически первым обнаруженным способом кодировки информации нейронами была частотная модуляция. Это когда определенной интенсивности стимула соответствует определенная частота генерации импульсов (принцип, используемый и в радиотехнике). Такой сигнал – не цифровой, а аналоговый.

Другой способ кодировки – вариация длительности латентного периода до первого импульса: слабый стимул – длинный период, сильный – короткий. То есть, опять же – аналоговый сигнал; и есть еще много способов кодировки, опять же использующих аналоговые сигналы. Конечно, само время может оказаться квантованным – но нейроны оперируют на временнóй шкале, существенно превышающей планковскую, и их деятельность хорошо описывается непрерывными функциями (то есть, определенными на континууме действительных чисел).

Размышляя о природе сознания, наверное, следует иметь в виду эту непрерывность – а то после оцифровки некоторые «оттенки смысла» могут-таки невзначай оказаться за бортом ;)

Comments

[egovoru.livejournal.com]

"Аналогичная история может быть и в случае биологических нейронов".

Та же статья пишет, что сигмоидная функция была выбрана еще и потому, что она близка к ответу реального нейрона, хотя и не идентична ей.

Но правильно ли я понимаю, что создатели этих самых artificial neural networks, в общем-то, не ставят себе задачу смоделировать функцию мозга: они просто заинтересованы в разработке более "гибкого" способа анализа данных и принятия решений?

"ANNs provide an analytical alternative to conventional techniques which are often limited by strict assumptions of normality, linearity, variable independence etc. Because an ANN can capture many kinds of relationships it allows the user to quickly and relatively easily model phenomena which otherwise may have been very difficult or imposible to explain otherwise".

[re-xor.livejournal.com]

Примерно так. Можно добавить еще про эффективность, распараллеливание (по сравнению с обычными последовательными алгоритмами) и т.д.
На эту тему я советую посмотреть, например, недавние посты у ailev, который очень хорошо и подробно пишет на данную тему. Даже простой просмотр этих записей показывает, насколько это революционная область, и насколько там все сейчас быстро меняется.
Например:
http://ailev.livejournal.com/1206793.html
http://ailev.livejournal.com/1201978.html
Ну и там еще много других интересных заметок на сходные темы.

[egovoru.livejournal.com]

Спасибо, действительно, очень интересно - хотя для меня несколько сложновато, я ведь совсем ничего не знаю об этих вещах. Но то, что это - бурно развивающаяся область, даже я догадываюсь ;)