Теория памяти человека, зачатки ИИ

в 11:22, , рубрики: биоинформатика, граф, ИИ, искусственный интеллект, нейроны, оптимизация памяти, связи, метки: , , , ,

Теория памяти человека, зачатки ИИ

Наверняка всем Вам очень хорошо известны такие моменты, когда нужно что-то вспомнить, но извлечь информацию из мозга становится большим пазлом.

Почему же такое происходит. Для начала немного теории работы нейрона, можно почитать тут или тут

Предположим, а может так оно и есть, все нейроны объединены в одни очень большой граф со сложной структурой. Данная структура сложна и не может работать хаотично, т.е. передаваемые импульсы передаются строго в определённом порядке, поэтому тут есть 2 варианта:

  1. Ребра графа имеют только положительные веса
  2. Ребра графа могут иметь, как положительные так и отрицательные веса

Рассматривая второй случай в реальной работе памяти человека, можно предположить, что такая ситуация возникает при провалах памяти человека, т.е. к нейрону содержащему ту информацию которая нам необходимо либо поступает недостаточно сигналов, для накопления и дальнейшей передачи, либо этих сигналов вообще нет. В случае с графами это можно представить, как узел у которого мало путей, либо они отрицательны, либо их вообще нет (рис 1).
image

Что же касается первого случая, когда все ребра имеют положительные веса, т.е. головной мозг человека не поврежден. Тогда почему же человек не может вспомнить моменты из своего детства? Ответ прост: “Любое тело стремится к покою”, так же и наша с вами нейронная сеть старается оптимизировать свою работу. (Владельцам навигаторов должно быть знакомо, что прокладка маршрута, как раз таки строится на принципах работы графа, нахождения кратчайшего пути и т.д.). Мозг человека более изощренная система и его оптимизация заключается в разрыве связей с малыми весами, и построении новых связей с более высокими. (рис. 2). Таким образом объяснятся многочисленные разрывы и новые соединения нейронов. Чем больше узел имеет связей, тем легче вспомнить необходимую информацию.
image

Пример на практике

Вы сходили в кино, на обычный фильм, первое время вы помните практически все моменты, особенно те которые Вас как то эмоционально потрясли. Спустя месяц, год, у кого на сколько загружена деятельность мозга, если Вас спросить про этот фильм (с учетом того, что вы его не смотрели всё это время) Вы сможете рассказать краткий сюжет фильма, и те моменты которые Вас эмоционально потрясли. Это и есть оптимизация нейронов.
Необходимо отметить, что каждый узел имеет свою пропускную способность, т.е. если идет нехватка связей, информацию можно и не вспомнить до необходимого перестроения графа. При оптимизации, передающийся импульс имеет более сильный сигнал, а сам узел свою пропускную способность не меняет, либо не значительно, именно поэтому очень важные вещи мы помним, как говорят на уровне подсознания.
В процессе воспоминания, Вы можете почувствовать недостаток информации, и продолжить вспоминать, тогда Ваш мозг ищет более длинный путь в графе (с более меньшим весом), и проходит по его граням в узлы которые в обычной жизни “не задействуются”, т.к. недостаточно накопленных импульсов для дальнейшей передачи сигнала.
Именно поэтому самый лучший способ воспоминания это ассоциации. Чем больше ребер в графе подходит к вершине, тем легче вспомнить информацию.

Оптимизация или частичная потеря воспоминаний

СОН – переключение мозга с активного запоминания в активную оптимизацию, во сне мы видим, то что уже когда-то видели либо синтез этих вещей. Синтез в данном случае это разрыв связей и возможно построение новой связи с другой вершиной.
Можно попробовать дать объяснение почему перед сном лучше запоминается. Во первых информация свежая, и достаточно полная (не оптимизированная), и наш мозг считает ее важной, придает вес. Во время ночной оптимизации информация полученная незадолго до сна, не успевает перемешаться с другой информацией и потеряется в “бесконечном” графе, а значит связи ее остаются практически неизменными. Конечно это только теория, у каждого человека мозг работает по своему, у каждого свои весы “полезной” и “бесполезной” информации.

Правила ИИ построенной на данной теории

  • Вся накопленная информация за промежуток времени должна быть оптимизирована, т.е. установить причинно-следственную связь напрямую из начальной точки в конечные, пропуская промежуточные (разрываем сеть, и создаем новые связи с большим весом).
  • После оптимизации все данные с незначительным весом должны быть уничтожены, а все веса понижены на минимальный вес из всех уничтоженных вершин.
  • Новая информация должна иметь вес больше минимального существующего для правильной оценки важности информации.
  • Всяка уничтоженная информация должна строить новый граф, и оптимизироваться. Причина тому, что постоянная оптимизация основного графа приведет к тому, не останется деталей, которые играют важную роль в жизни человека(эмоции).
Проблемы

В данном случае проблема состоит в оптимизации, т.е. выборке той информации которая будет жить, наиболее весомой для жизни человека и всей планеты, и той которая должна уйти на второй, третий, четвертый и т.д. план.

Автор: snikes

Источник

Поделиться

* - обязательные к заполнению поля