Нарушения в сфере "образов".
Причину можно трактовать двояко.
1. повреждения нейронов
2. повреждение в сознании (широко понимаемом), если оно существует вне нейронов
Нет, органические повреждения мозга рассматривать сейчас не стоит - тут и так всё, более или менее, понятно. Чуть менее, но все-таки понятны и нарушения, связанные с действием разной "химии" - не вызывает сомнений, что биологически активные вещества вполне способны влиять на работу нейрона, вызывая те или иные абберации.
Интерес же представляют другие случаи - результаты "неправильного" обучения. Т.е. примерно аналогичные тем случаям, когда говорят, что ребенка испортила улица, а человека тюрьма.
Вот и с самообучающимися системами могут возникать подобные проблемы, т.к. во многих случаях рабочее состояние, которого достигает такая система к концу обучения, может сильно отличаться не только вследствие разницы в "усвоенном" материале (это как раз было бы понятно), но и вследствие разного порядка подачи этой информации!
Обучение такого рода чем-то похоже на ... деление/диференциацию половой яйцеклетки, когда изначально единая внутриклеточная среда со временем делится между множеством отдельных клеток. Вот и обучение подобного рода систем обычно сводится к "кластеризации", когда в пространстве входных сигналов расставляются "перегородки", делящие это пространство на кластеры. А само обучение сводится к тому, чтобы так расставить границы между кластерами, чтобы входная информация делилась между ними в соответствии с законом подобия.
Такого типа кластеризация категорически отличается от простой сортировки, наподобие той, когда библиотекари раскладывают книги по полкам, в соответствии с их тематикой. При кластеризации структура информации не меняется и ничто никуда не переставляется и не упорядочивается, а в ней лишь ПРОВОДЯТСЯ ГРАНИЦЫ. Причем эти границы не обязательно пространственно-геометрические, когда мы отмечаем, что степь закончилась, а дальше начался лес. Т.е. эти границы поводятся не в геометрическом пространстве, а в пространстве известных/воспринимаемых свойств. Хотя с этой оговоркой применять геометрические понятия здесь вполне допустимо с тех пор, как понятие пространства стали трактовать расширенно, понимая под ним не только какой-то объем среды, а вообще любое множество, построенное на ортогональном базисе. Вот и здесь геометрические аналогии вполне уместны, поскольку делают суть процесса кластеризации нагляднее - в этой аналогии он выглядит, как рассечение многомерного пространства свойств плоскостями (обычными двумерными).
Впрочем, рассечение идеальными плоскостями обычно практикуют только "нейропроцессоры", которые работают на принципе матричных умножителей. Там действительно получаются идеальные плоскости. Напомню из аналитической геометрии
, что уравнение плоскости выглядит так:
ax + by + cz + d = 0, где: x,y,z - координатные оси 3-мерного пространства.
Причем в пространстве из любого числа измерений у плоскости будет тот же самый вид, только увеличится количество слагаемых под стать числу измерений. А потому в вычислительном плане сводится к умножению на скалярные коэффициенты (a, b, c ... и т.д.) с накоплением суммы этих произведений. При этом умножителю нет никакой необходимости представлять себе эту многомерность, поскольку для него это обычный ряд, сумму которого ему задано вычислить. Ну, а сами кластеры выглядят в том пространстве, как неправильные многогранники, грани которых образованы этими секущими плоскостями.
В биологических нейросетях (в том числе и мозге) нейроны представляют собой нелинейные элементы с переменным порогом срабатывания, а потому кластеры там могут быть самой причудливой формы. Тем не менее, суть процесса кластеризации это не меняет. Т.е. стратегия остается прежней - по возможности так поделить пространство на ячейки, чтобы ангцы и козлища
попали в разные кластеры, а не в один и тот же.
В рабочем режиме новая/неизвестная информация отображается в пространство свойств общим порядком, свойственным используемому типу восприятия. А поскольку то пространство ранее (за период обучения) уже было поделено на кластеры, но и новый факт автоматически получит приписку к определенному кластеру, в который он попал. Здесь ситуация схожа с тем, как земная поверхность ранее уже поделена между разными государствами, а потому, где ни родись, окажешься на территории какого-то определенного государства. Примерно так же делится на кластеры-территории и "пространство восприятия". Именно поэтому кажется, что мы воспринимаем мир сразу готовыми образами, не думая над них интерпретацией. И действительно, предварительная кластеризация "пространства восприятия" делает первичную интерпретацию почти автоматической, осуществляемой без участия сознания. Отсюда же растут ноги у представлений, что "тело само знает, как ему поступить"
. Однако обольщаться этим не надо, т.к. здесь проявляется примитивный автоматизм, когда вариант реакции на вновь поступившую информацию выбирается из того же кластера, в который эта информация отобразилась.
Следует добавить, что нейросеть представляет собой механизм реализации, тогда как кластеризация представляет собой одну из конкретных жизненно важных задач. При этом кластеризация реализуема не только в рамках нейросети, но и множеством альтернативных способов (ранее упомянутые матричные умножители - одни из них). Но сейчас к теме рассматриваемого вопроса отношение имеет именно кластеризация, поскольку ее качество и определяет "нарушения в сфере образов", возникающие не в результате органических повреждений механизма реализации, а вследствие ошибок, допущенных из-за сложности решения поставленной задачи.
Здесь надо заметить, что кластеризация является по своей природе "некорректно поставленной задачей", поскольку ее верное решение не всегда существует, а если и существует, то далеко не единственное. Чем-то эта задача похожа ... на разгадывание японских числовых кроссвордов "судоку"
, когда в самом конце обнаруживаешь, что где-то прежде совершила ошибку (т.к. последние квадраты не сходятся), но исправиться уже не можешь, т.к. последовательность заполнения к этому времени уже забылась, из-за чего вернуться далеко назад уже не возможно. Вот и здесь начальные сечения "пространство восприятия" могут быть проведены настолько неудачно, что это в дальнейшем повредит созданию эффективной системы кластеров. Причем, на этом начальном этапе самообучающейся системе попросту неизвестно, что свои первые шаги по кластеризации она совершает неудачно, т.к. ошибка станет (если все-таки когда-то станет) видна лишь из будущего, а в настоящем ничто ее не предвещает.
Смешной тому пример. Скажем еще в детском возрасте у ребенка могло сложиться отрицательное отношение к науке, т.к. в то время у него превалировали желания вкусно поесть, весело поиграть, побегать, попрыгать, послушать клёвую музычку и т.п., тогда как школа со своим ученичеством всему этому сильно мешала. А в будущем эта ситуация имеет тенденцию к усугублению, когда в ну же копилку (кластер) будут складываться и прочие негативы, имеющие к науке хотя бы косвенное отношение. А со временем получится ситуация, когда грант, полученный ученым, за сомнительно полезное исследование станет выглядеть в глазах этого человека, как длинный-предлинный минус в адрес науки, тогда как события того рода, когда певец/музыкант в наркотическом перепитии кого-то убивает, отнюдь, не воспринимаются, как минус в адрес музыки. Мол, это только наука такая плохая, а музыка всегда хорошая
.
В чем-то рассказанное мной перекликается с нагуализмом
в том ключе, что переделать человека невозможно. Т.е. в том смысле, что зрелую самообучающуюся систему невозможно переучить, хотя по мелочам она допускает позитивную коррекцию. А вот метод, применяемый для "воспитания" магов, сводился к созданию НОВОЙ (!) кластерной системы где-то на отшибе/периферии от основной. Вполне вероятно, что в мозгу еще есть незадействованные под эту задачу области, ранее не занимающиеся восприятием и классификацией информации, поступающей извне. Но это уже другая тема.
