Цитата(hippocamus)
Совершенно согласен, что человеческую личность (которую принято считают функцией его мозга) невозможно оцифровать и записать на флешку как нейросеть. Но вот объяснить с точки зрения кибернетики в чём разница - не знаю как. В чём принципиальная разница?
Я не говорю о вопросе оцифровке мозга как такового — сейчас это, очевидно, невозможно, но при развитии технологий — кто знает, я не возьмусь судить.
Я говорю о том, что конкретно технология нейросетей как модели машинного обучения и близко не является оцифровкой мозга, несмотря на некоторые аналогии и умение нейросетей решать некоторые задачи, которые раньше казались «неподходящими» для компьютеров.
В этом частном случае принципиальная разница в том, что мозг и нейросеть устроены и работают совсем по-разному.
Компьютерная нейросеть (по крайней мере, в базовом варианте) состоит из большого числа слоёв нейронов, где информация передаётся только в одну сторону: от первых слоёв к последним. Нейроны каждого слоя получают информацию (условно — некоторые числа) от нескольких нейронов предыдущего слоя, домножают каждое число на некоторый вес, суммируют всё это (или агрегируют какой-то иной простой операцией), и передают результат на следующий слой.
Обучение нейросети — это выставление этих весов связям между нейронами за счёт прогона через неё большого количества информации и оценки результатов, которые она даёт, с целью улучшить вероятность хорошей оценки. В этих весах по итогу будет храниться некая агрегация тех вещей, на которых она обучалась.
Нейросеть не может обучаться сама: нужна какая-то внешняя система, которая правильным образом подаёт ей данные и оценивает её. Для обучения нейросети данных нужно очень много, и после обучения она заточена на решение определённой задачи.
Понятно, что в этой схеме могут быть разные усложнения, но в своей основе нейросеть является довольно примитивной структурой: с простыми связями «только в одну сторону» и не меняющейся со временем (при обучении не меняется структура, выставляются только веса). Но после обучения в этой структуре может быть агрегировано значительное количество данных, что позволяет ей решать какую-то из задач (конкретно ту, на которую её обучали), которые хорошо решаются через обобщение большого количества данных.
-
Об устройстве мозга у меня представление более смутное, но есть как минимум 2 момента, несомненно отличающие его от компьютерных нейросетей:
1. Мозг не имеет структуру, состоящую из нескольких слоёв. Его структура намного более сложная, информация может передаваться совершенно различным нейронам, и активно используется передача сигналов по циклу (с возвращением сигнала обратно к исходному нейрону).
2. Нейроны мозга могут образовывать новые связи друг с другом, которых раньше не существовало, т.е. структура мозга не только сложная, но ещё и меняется со временем. Причём их меняет не внешняя система, а в самом мозгу есть обеспечивающие это механизмы.
Возможно, в качестве составной части мозга в некоторых местах может использовать что-то похожее на компьютерные нейросети, состоящие из слоёв. Но в обратную сторону это не работает: при обучении нейросети структуры, похожей на мозг, получиться не может — нейросеть для этого слишком просто устроена (и вопрос здесь не в числе нейронов, по которому нейросети вполне могут превзойти мозг, а именно в структуре их связей).
-
По сравнению с компьютерной нейросетью человек обучается на гораздо меньшем числе данных плохого качества, часто без внешней оценки качества результата. Если необученная нейросеть является «чистым листом», не приспособленным ни к чем конкретному, то мозг, вероятно, по своей структуре склонен к тому, чтобы в определённые периоды жизни по сравнительно малым данным обучаться некоторым типичным для человека умениям (например, речи).
При этом после обучения человеческий мозг не становится узкоспециализированным инструментом. Он всё ещё универсален, а также способен продолжить обучаться чему-то ещё или изменить результаты предыдущего обучения.
Цитата(tolich)
Если, не зная, как выглядит котёнок, рисовать котёнка, получиться может всё что угодно.
Если не знать, то нарисовать не получится. Но для того, чтобы знать, необязательно видеть. Можно понимать, как существо должно выглядеть, на абстрактном уровне.
В контексте сравнения с нейросетями важнее то, что человеку не обязательно видеть так уж много разных котят (и вообще животных), чтобы понять их «структуру» и отличительные особенности и научиться рисовать их. Наличие зрительного опыта, конечно, улучшает эти возможности, но даже вдумчивого анализа одного рисунка может быть вполне достаточно, чтобы приобрести нужное понимание.
