Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
1.3.Ogólnaarchitekturaumysłu
winterpreter,czylisystemprzekładusymbolinazero-jedynkowyjęzykmaszynowy.
Wkażdymrazie,dziękiprzetwarzaniusymboli,starszemodelesztucznejinteligencji
byływstanie,zapomocąwłaściwegoprogramu,dowodzićtwierdzeńlubsensownie
odpowiadaćnaokreślonyzestawpytań.Modelesieciowezbudowanesązjednostek,
któresamewsobienieznaczązupełnienic,niemogąbyćwięcuznanezasymbole
czegokolwiek.Siećneuropodobnamożeczytaćsymbole,np.komunikatywjęzyku
naturalnym,aletylkopodwarunkiem,żesiętegowcześniejnauczy.
Zdolnośćsiecidouczeniasięjestdlapsychologanajbardziejfrapującymaspektem
modelowaniasubsymbolicznego.Nowoutworzonasiećjestniczymtabularasa:nic
Uniewie”iniczegoUnieumie”.Wystarczyjednakzadaćjejdowolnezadanie,
np.zastąpienialiterwnapisiePSYCHOLOGIAliteramizajmującyminastępnemiejsce
walfabecie,abyjużpokilkutysiącachprób,zwanychepokami,otrzymaćpoprawną
odpowiedź:RTZDIPMPHJB.Kilkatysięcypróbtodużowporównaniuzmożliwościami
dorosłego,inteligentnegoczłowieka,pamiętajmyjednak,żesiećstartujezpozio-
muUzeraabsolutnego”.Ponadtodużąliczbęepokmożnaskompensowaćolbrzymią
–znówwporównaniuzmożliwościamiczłowieka–szybkościądziałaniamaszy-
ny.Zresztąnaukowymcelemtakichzabiegówniejeststworzeniesztucznejinteli-
gencjizdolnejpokonaćczłowieka,leczotrzymaniesystemuwierniesymulującego
ludzkieczynnościpoznawcze;konieckońcówzawszechodziolepszeichpoznanie.
Warunkiemwyuczeniasięprzezsiećokreślonychsprawnościjestdostarczeniejej
informacjizwrotnej.Naprzykładprzesuwającliteryojednomiejscewalfabecie,sieć
napoczątkudziałazupełniechaotycznie,przezcowwiększościotrzymujenegatyw-
nąinformacjęzwrotną(źle!).Przypadkiemmożewykonaćpoprawnyruch–wtedy
otrzymujepozytywnąinformacjęzwrotną(dobrze!).Towystarczy,abysiećwyuczyła
siębezbłędnegoprzesyłaniainformacjizwejściadowyjścia,zgodniezwymaganiami
postawionegojejzadania.Badaczniepouczasieci,jakmadziałać,mówijejtylko,
czywynikjestzgodnyzjegooczekiwaniami.Siećuczysięsama,wykazujączdolność
dosamoorganizacji.
Postępującwtensposób,badaczestworzylitysiącemodeliprzetwarzaniainformacji.
Zdecydowanawiększośćtomodelebardzoszczegółowe,opisującenp.rozpoznawanie
literlubinnychwzorców.Siecineuropodobneokazałysięprzydatnezwłaszczadomo-
delowaniaprocesówzwiązanychzobróbkądanychjęzykowych,atakżeznabywaniem
języka.Zdolnośćsiecidouczeniasięwykorzystanowbadaniachnadrozwojempo-
znawczym(Karmiloff-Smith,1992).Wykazanoteżprzydatnośćmodelowaniazapomo-
cąsiecineuronowychwbadaniachnaddeterioracjąwybranychfunkcjipoznawczych.
Badaczmożenp.nauczyćsieć,abywytwarzałasensownereakcjewerbalnewodpowie-
dzinazadanąstymulację,anastępniemożetakąsiećcelowouszkodzić,usuwajączniej
poszczególnejednostki,anawetcałewarstwy.Zachowaniesieciuszkodzonejsymuluje
więczachowaniepacjentapowylewieluboperacjineurochirurgicznej.Istotnymroz-
winięciemtychwczesnychbadańsąpróbystworzeniacałościowychmodeliumysłuna
baziesiecineuronowych.Majątuzastosowaniepostępywdotyczącychichbadaniach,
którezaowocowałyopracowaniemgłębokichsiecineuronowych–wielowarstwowych
siecizdolnychdoprzetwarzaniainformacjiwwysoceabstrakcyjnysposób.Terozwią-
zaniadałypodstawędostworzeniatakichmodelijakSPAUN(Eliasmith,2013;Eliasmith
iin.,2012)–złożonymodelludzkiegoumysłu,któregocelemjestsymulacjawielupro-
cesówpoznawczychzuwzględnieniemrealistycznychzałożeńnatematichbiolo-
gicznejpodstawy.Oczywiściewkażdymprzypadkumodelowaniamusimyporównać
zachowaniesiecizzachowaniemżywychludzi,np.pacjentówneurochirurgicznych.
53
