Jan. 15th, 2017

ygam: (Default)
Меня попросили прокомментировать эту статью.

Очевидно, человеческий мозг - не компьютер архитектуры фон Неймана с четко разделенными процессором, обрабатывающим информацию, и памятью, ничего не обрабатывающей, но хранящей как инструкции по обработке, так и информацию до и после обработки. Насколько я знаю из чтения научпопа по нейрофизиологии, ученым известно, что разные доли мозга ответственны за разные умственные функции, что можно видеть по тому, какие функции нарушаются при повреждении тех или иных долей - зрение, речь, понимание чужой речи, моральные суждения и т. д., - но четкого разделения на процессор и память в мозгу нет. Однако, архитектура фон Неймана - не единственная возможная архитектура компьютера. Начиная с 1980х годов существуют ППВМ (FPGA) - вычислительные устройства, в которых вместо одного большого процессора есть сотни тысяч маленьких логических элементов, соединения между которыми можно программировать - включать и выключать. Вместо того, чтобы исполнять любой алгоритм на одном процессоре с фиксированной логикой, можно для каждого алгоритма перепрограммировать соединения между логическими элементами, чтобы вместе они исполняли этот алгоритм. Это не совсем то же самое, что и мозг, так как ППВМ должно перепрограммировать внешнее устройство, и даже в компьютере с ППВМ есть память, но это ближе к мозгу, чем компьютер архитектуры фон Неймана.

Также начиная с 1980х годов, а особенно последние 15 лет, для задач машинного обучения применяются многоуровневые искусственные нейронные сети - алгоритмы, которые представляют обучающуюся систему тысячами простых нелинейных функций - узлов, организованных в сеть; связи между узлами представлены вещественными числами - весами (большое количество узлов и весов с малой точностью сейчас считается предпочтительнее, чем малое количество узлов и весов с большой точностью). Обучение сводится к нахождению этих весов так, чтобы при заданном значении на входе значение на выходе из последнего узла было как можно ближе к заданному значению на выходе. Классифицируют изображения искусственные нейронные сети уже лучше людей. Более того, обученную искусственную нейронную сеть можно прогнать в противоположном направлении, и заставить синтезировать значения на входе, дающие на выходе заданное значение, подобно тому, как автор статьи попросил студентку нарисовать по памяти долларовую купюру. Например, в компании, ранее известной как Яху, была разработана искусственная нейронная сеть, определяющая, порнографическое ли данное изображение. Когда ее прогнали в противоположном направлении, получилось вот что.

Короче говоря, сказать, что мозг - не компьютер, все равно, что сказать, что ноги - не велосипед. Велосипед построен на другой элементной базе, чем ноги, и существуют задачи, которые ноги способны исполнить, а велосипед - нет, например, восхождение и схождение по лестнице и лазание по деревьям. Но это не отменяет того, что биологическая функция ног та же самая, что и техническая функция велосипеда - перемещение человека из одной точки в другую, и в некоторых ситуациях велосипед это делает лучше, чем ноги - а именно для перемещения по ровной дороге на расстояние несколько километров. Более того, из тех же материалов, что и велосипед, можно изготовить ножной протез, который будет ближе по функции к живой ноге, чем велосипед. Ноги и велосипед подчиняются одним и тем же законам физики; ничего сверхъестественного в разнице между ногами и велосипедом нет. То же самое верно и для мозга и компьютера.

Profile

ygam: (Default)
Илья

August 2017

S M T W T F S
  12345
6 789 101112
13 141516171819
20212223242526
2728293031  

Most Popular Tags

Style Credit

Expand Cut Tags

No cut tags
Page generated Aug. 18th, 2017 05:05 am
Powered by Dreamwidth Studios