Студенческий форум -> (2018) Вычислительная модель человеческой памяти

Помощь

Поиск

Участники

Календарь

Новости

Учебные Материалы

ВАЛтест

Фотогалерея

Правила форума

Виртуальные тренажеры

Мемуары

Здравствуйте Гость ( Вход | Регистрация )

Выслать повторно письмо для активации

Студенческий форум -> Гостевая книга -> Хроники

(2018) Вычислительная модель человеческой памяти, можно ли создать? (1000-мерный куб)

Подписка на тему | Сообщить другу | Версия для печати

VAL

Дата 28.03.2019 12:16

Offline

Мэтр, проФАН любви... proFAN of love

Профиль
Группа: Администраторы
Сообщений: 38049
Пользователь №: 1
Регистрация: 6.03.2004

(2018) 1000-мерный куб: можно ли сегодня создать вычислительную модель человеческой памяти?
Источники:
- http://bit-player.org/2018/the-mind-wanders - оригинал
- https://habr.com/ru/post/419147/ - перевод

Автор: Brian Hayes

QUOTE

Сегодня утром на пути к кампусу Беркли я провёл пальцами по листьям ароматного куста, а затем вдохнул знакомый запах. Я делаю так каждый день, и каждый день первое слово, которое всплывает в голове и приветственно машет рукой — это шалфей (sage). Но я знаю, что это растение — не шалфей, а розмарин, поэтому я приказываю шалфею успокоиться. Но слишком поздно. После rosemary и sage я не могу помешать появлению на сцене петрушки (parsley) и чабреца (thyme), после чего в голове возникают первые ноты мелодии и лица на обложке альбома, и вот я уже снова оказался в середине 1960-х, одетый в рубашку с огурцами. Тем временем розмарин (rosemary) вызывает в памяти Роуз Мэри Вудс (Rosemary Woods) и 13-минутный пробел (хотя теперь, проконсультировавшись с коллективной памятью, я знаю, что это должны быть Роуз Мэри Вудс и пробел в 18 с половиной минут). От Уотергейта я перепрыгиваю к историям на главной странице. Потом я замечаю в ухоженном саду ещё одно растение с пушистыми серо-зелёными листями. Это тоже не шалфей, а чистец (lamb’s ear). Тем не менее, sage наконец получает свою минуту славы. От трав я переношусь к математическому ПО Sage, а потом к системе противовоздушной обороны 1950-х под названием SAGE, Semi-Automatic Ground Environment, которой управлял самый крупный из когда-либо построенных компьютеров.

В психологии и литературе подобные мыслительные блуждания называются потоком сознания (автор этой метафоры — Уильям Джеймс). Но я бы выбрал другую метафору. Моё сознание, насколько я ощущаю, не течёт плавно от одной темы к другой, а скорее порхает по ландшафту мыслей, больше похожее на бабочку, чем на реку, иногда прибиваясь к одному цветку, а затем к другому, иногда уносимая порывами ветка, иногда посещающая одно и то же место снова и снова.

QUOTE

Чтобы исследовать архитектуру собственной памяти я попытался провести более неспешный эксперимент со свободными ассоциациями. Я начал с того же флорального рецепта — петрушка, шалфей, розмарин и чабрец — но для этого упражнения не прогуливался по садам холмов Беркли; я сидел за столом и делал заметки. Показанная ниже схема представляет собой наилучшую попытку реконструкции полного хода моих размышлений.

QUOTE

Прощу прощения у тех, кто родился позже 1990 года, многие из упомянутых тем могут показаться вам устаревшими или загадочными. Под графиком представлены объяснения, однако не думаю, что они сделают ассоциации более понятными. В конце концов, воспоминания персональны, они живут внутри головы. Если вы хотите собрать коллекцию идей, соответствующих вашему собственному опыту, вам достаточно создать собственный график свободных ассоциаций. Крайне рекомендую сделать это: вы можете обнаружить что вы не знали, что знаете какие-то вещи.

PS. См.: http://bit-player.org/about-the-author - About Brian Hayes

ЗЫ. См.:
- http://www.valinfo.ru/forum/index.php?showforum=406 - форум Hyperdimensional Computing (HD Computing) -

--------------------

www.valinfo.ru
Всегда... Always....
Quod licet jovi, non licet bovi!

VAL

Дата 28.03.2019 12:22

Offline

Мэтр, проФАН любви... proFAN of love

Профиль
Группа: Администраторы
Сообщений: 38049
Пользователь №: 1
Регистрация: 6.03.2004

QUOTE

Целью моей ежедневной прогулки вниз по холму в Беркли является Институт Саймонса и курс теории вычислений, в котором я участвую в длящейся один семестр программе, посвящённой мозгу и вычислениям. Такое окружение вызывает мысли о мыслях. Я начал размышлять: каким образом можно построить вычислительную модель процесса свободных ассоциаций? Среди различных задач, предлагаемых для решения искусственным интеллектом, эта выглядит довольно просто. Здесь нет необходимости в глубокой рационализации; всё, что нам нужно симулировать — это просто грёзы и витание в облаках — именно этим занимается мозг, когда он не нагружен. Похоже, что такую задачу решить легко, не правда ли?

QUOTE

Вот простейший из известных мне алгоритм для случайного взвешенного выбора. (Это не самый эффективный из таких алгоритмов, но методы получше ещё более хаотичны. Кит Шварц написал отличный туториал и обзор по этой теме.)

http://www.keithschwarz.com/darts-dice-coins/ - Darts, Dice, and Coins: Sampling from a Discrete Distribution

QUOTE

Ещё сложнее постичь процесс обучения — добавления в сеть новых узлов и рёбер. Я закончил мой сеанс свободных ассоциаций, когда пришёл к вопросу, на который не мог ответить: как по-русски называется бабочка? Но теперь я могу на него ответить. В следующий раз, когда я буду играть в эту игру, я добавлю в список слово babochka. В вычислительной модели вставка узла для слова babochka — это довольно простая задача, но наш новый узел также должен быть связан со всеми уже существующими узлами о бабочках. Более того, babochka сама по себе добавляет новые рёбра. Она фонетически близка к babushka (бабушка) — одному из нескольких русских слов в моём словаре. Суффикс -ochka уменьшительный, поэтому его нужно ассоциировать с французским -ette и итальянским -ini. Буквальное значение слова babochka — «маленькая душа», что предполагает ещё большее количество ассоциаций. В конце концов, изучение единственного нового слова может потребовать полной переиндексации всего дерева знаний.

--------------------

www.valinfo.ru
Всегда... Always....
Quod licet jovi, non licet bovi!

VAL

Дата 28.03.2019 12:26

Offline

Мэтр, проФАН любви... proFAN of love

Профиль
Группа: Администраторы
Сообщений: 38049
Пользователь №: 1
Регистрация: 6.03.2004

QUOTE

Современные теории памяти обычно менее образны, однако более подробны и нацелены на переход от метафоры к механизму. Лично мне больше всего нравится математическая модель, полученная в 1980-х Пентти Канерва, который сейчас работает в Редвудском центре теоретических нейронаук здесь, в Беркли. Он придумал идею разреженной распределённой памяти (sparse distributed memory), которую я буду называть SDM. В ней удачно применяется удивительная геометрия пространств высокой размерности.

QUOTE

Когда становится достаточно большим, проявляются некоторые любопытные свойства -куба. Рассмотрим -мерный куб, имеющий вершин. Если случайным образом выбрать две его вершины, то каким будет ожидаемое расстояние между ними? Хотя это и вопрос о расстоянии, но мы можем ответить на него, не углубляясь в геометрию — это всего лишь задача подсчёта позиций, в которых различаются два двоичных вектора. Для случайных векторов каждый бит может быть с равной вероятностью быть равным или , поэтому ожидается, что векторы будут различаться в половине битовых позиций. В случае -битного вектора стандартное расстояние равно битам. Такой результат нас не удивляет. Однако стоит заметить то, что все расстояния между векторами тесно скапливаются вокруг среднего значения в 500.

--------------------

www.valinfo.ru
Всегда... Always....
Quod licet jovi, non licet bovi!

VAL

Дата 28.03.2019 12:36

Offline

Мэтр, проФАН любви... proFAN of love

Профиль
Группа: Администраторы
Сообщений: 38049
Пользователь №: 1
Регистрация: 6.03.2004

QUOTE

Волшебство этой архитектуры в том, что все сравнения битов — а в канонической модели их миллиард — происходят одновременно. Поэтому время доступа для чтения и записи не зависит от количества твёрдых ячеек и может быть очень малым. Такая компоновка общего типа, известная как ассоциативная память или память с адресацией по содержимому, используется в некоторых вычислительных областях, таких как включение детекторов частиц в Большом адронном коллайдере и передача пакетов через маршрутизаторы в Интернете. И схему цепи можно связать с определёнными структурами мозга. Канерва указывает на то, что на такую матрицу очень похож мозжечок. Строки — это плоские, веерообразные клетки Пуркинье, собранные наподобие страниц книги; столбцы — это параллельные волокна, протянувшиеся по всем клеткам Пуркинье. (Однако мозжечок — это не область мозга млекопитающих, где, как считается, находится когнитивная память.)

--------------------

www.valinfo.ru
Всегда... Always....
Quod licet jovi, non licet bovi!

VAL	Дата 28.03.2019 12:42
Offline Мэтр, проФАН любви... proFAN of love Профиль Группа: Администраторы Сообщений: 38049 Пользователь №: 1 Регистрация: 6.03.2004	Дополнительное чтение Hopfield, J. J. (1982). Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities. Proceedings of the National Academy of Sciences 79(8):2554–2558. Kanerva, Pentti. 1988. Sparse Distributed Memory. Cambridge, Mass.: MIT Press. Kanerva, Pentti. 1996. Binary spatter-coding of ordered K-tuples. In C. von der Malsburg, W. von Seelen, J. C. Vorbruggen and B. Sendhoff, eds. Artificial Neural Networks—ICANN 96 Proceedings, pp. 869–873. Berlin: Springer. Kanerva, Pentti. 2000. Large patterns make great symbols: An example of learning from example. In S. Wermter and R. Sun, eds. Hybrid Neural Systems, pp. 194–203. Heidelberg: Springer. PDF Kanerva, Pentti. 2009. Hyperdimensional computing: An introduction to computing in distributed representation with high-dimensional random vectors. Cognitive Computation 1(2):139–159. PDF Kanerva, Pentti. 2010. What we mean when we say “What’s the Dollar of Mexico?”: Prototypes and mapping in concept space. Report FS-10-08-006, AAAI Fall Symposium on Quantum Informatics for Cognitive, Social, and Semantic Processes. PDF Kanerva, Pentti. 2014. Computing with 10,000-bit words. Fifty-second Annual Allerton Conference, University of Illinois at Urbana-Champagne, October 2014. PDF Plate, Tony. 1995. Holographic reduced representations. IEEE Transactions on Neural Networks 6(3):623–641. PDF Plate, Tony A. 2003. Holographic Reduced Representation: Distributed Representation of Cognitive Structure. Stanford, CA: CSLI Publications. -------------------- www.valinfo.ru Всегда... Always.... Quod licet jovi, non licet bovi!

VAL	Дата 18.11.2024 07:39
Offline Мэтр, проФАН любви... proFAN of love Профиль Группа: Администраторы Сообщений: 38049 Пользователь №: 1 Регистрация: 6.03.2004	:doh: -------------------- www.valinfo.ru Всегда... Always.... Quod licet jovi, non licet bovi!

1 Пользователей читают эту тему (1 Гостей и 0 Скрытых Пользователей)

0 Пользователей:

« Предыдущая тема | Хроники | Следующая тема »

Powered by Invision Power Board(U) v1.3 Final © 2003 IPS, Inc.
Установка, модификация и поддержка:
Barsum | 1px Design Group & Xac | OппаRU форум