бедная информация (а тем паче примитивы) именно тем и бедна, что не позволяет на ее основе делать более определенные заключения.
Пипа, можно примеры "богатой" информации?
Уже приводила там же. Про Иван Петровича.
Не кажется ли тебе, что вся информация состоит из "примитивов"? Ведь ее можно разложить именно на свет, звук и прочее. Или количество примитива переходит в качество?
Тут односложно ответить нельзя. Расскажу на примере, а заодно и объясню, отчего "богатость" информации облегчает живому существу задачу распознавания образов, а для компьютера затрудняет, увеличивая ему объемы вычислений.
Дело в том, что наша память по архитектуре АССОЦИАТИВНА, и причина этого в ее нейросетевой природе. Это выражается в том, что наша память не раскладывает информацию по полочкам/ящичкам, как это делают компьютеры, а лишь утолщает или утончает "дорожки" между единицами хранения. Т.е. это
вариант сортировки без перемещения за счет лишь "наведения мостов" между схожими по значению/смыслом единицами хранения. Здесь связь между узлами определяются не физическим расстоянием, а развитием транспортной сети: близко не то, что рядом, а то, куда можно быстрее доехать!
Система такая: если два элемента хранения сильно схожи друг другом (в пределе тожественны), то соединяются между собой "толстым проводом / скоростной дорогой". От этого обращение в одному из таких элементов автоматически вызовет возбуждение другого. Образно это выглядит, как связка альпинистов между собой: потяни за одного - потянутся все, кто с ним находится в одной связке. Ну, а если элементы хранения друг на друга не похожи, то и связки между ними может не быть совсем.
Аналогия со связками тут не совсем хороша, т.к. классическая связка допускает лишь крайние варианты: либо связь есть, либо ее нет. А в нейросети эти связи дифференцируемые по "толщине": от самых толстеньких до исчезающе тоненьких. Но и разрывы в сети тоже есть (т.е. отсутствие связей в каких-то местах).
Те наши понятия, которые мы называем объектами, почти всегда являются крупными связками из элементов сети, соединенными очень толстыми внутренними связками/дорогами. Именно поэтому такая связка возбуждается, как единое целое - вся целиком - несмотря на то, что ее составные элементы территориально разделены. По тонким же связям возбуждение передается слабо, и тем слабее, чем эта связь тоньше. Т.е. разные объекты тоже могут иметь между собой связи, только гораздо тоньше, а, стало быть, передающими лишь слабое возбуждение. Тем не менее, даже такие относительно тонкие связи могут сыграть свою роль, если для объекта ищется похожий или с ним ассоциирующийся. Например, между понятиями "апельсин" и "мандарин" тоже есть тропинка, недостаточная по ширине для того, чтобы мы эти два объекта отождествили, то вполне достаточная, если потребуется выбрать похожий фрукт.
Так вот. Богатая информация от органов чувств возбуждает СРАЗУ множество центров в нашей нейросети, раздавая коррелирующим/связанным узлам лайки/хиты. Так... штаны - лайк в элемент "мужчина", черные волосы - лайк в элемент "брюнет", очки - лайк элемент "ученый"
. Это я сейчас тут крайне примитивно излагаю, а на самом деле каждая подробность не один лайк выдает, а целое множество. В конце концов, какие-то связки элементов (они же объекты) получат много лайков, другие меньше, а третьи совсем ничего. Ну, и как, наверное, все уже догадались, узнанным окажется объект, который наберет больше всех лайков с большим отрывом от остальных. Если отрыв окажется не достаточно большим, но мы еще посомневаемся, то ли это или другое, но список вариантов будем иметь на виду.
А вот бедная информация для нашей нейросети плоха тем, что метод отбора с помощью лайк-голосования не работает. Бедная информация возбудит сразу много центров/связок, не дав никому из них заметного преимущества. Например, "свет" - это свойство почти всех элементов, которые видит глаз, т.к. глаз именно на свет и реагирует. Поэтому в бедных случаях свет мы зафиксируем, но что-то более конкретное об этом заключить не сможем, а если и заключим, то этому заключению будет грош цена и нуль доверия
.
Итог таков: в отличие от транзисторов, нейроны работают на несколько порядков медленнее. Потому живые организмы не могут позволить себе методы полного перебора/сравнения. Более того, даже полноценную логику использовать нет возможности - последовательных операций тогда получится слишком много, и результата придется ждать долго. Отсюда и предпочтение методам, пусть неточным и логически уязвимым, но, тем не менее, предельно простым и быстрым за счет одновременного/параллельного выполнения огромного множества однотипных операций. В этом наша сила и в этом же наша слабость...
