Fokus für KI

Aufmerksamkeit ist vielleicht der wichtigste Bestandteil rationaler Aktivität.



Unser Gehirn hat ungefähr 100 Billionen Synapsen und zig Milliarden Neuronen. Der Informationsaustausch erfolgt nach Angaben von Neurophysiologen im aktiven Modus mit ca. 200 Hz.



Wir erwägen: $$$200 * 100 * 10^{12} = 2 * 10^{16}$bisschen. Wenn man bedenkt, dass ein Neuron keine arithmetische Operation ist, sondern eine Art Mikroprozessor, haben wir einen Petaflops-Supercomputer „an Bord“. Und es gibt eine Meinung, dass es auch exascale ist .



So mächtig es auch ist, die Ressourcen sind begrenzt. Außerdem…

Meistens ist unser „Supercomputer“ mit den „Berechnungen“ der sozialen Interaktion beschäftigt.

Sprechen, Hören, Sehen, Berühren, Empfinden, Fühlen, Einfühlungsvermögen ...

„Oh! Was ist gelaufen! "," Oh! Er sah mich schief an! "," Was du warst - also bleibst du. "

Das ist weder gut noch schlecht. Es ist in Ordnung!



Es gibt natürlich Abweichungen, aber im Grunde ist es so.



Um ein Problem erfolgreich zu lösen, müssen Sie sich darauf konzentrieren. Setzen Sie sich klare Ziele. Hör auf abzulenken, zu zögern.



Oder ignorieren Sie es einfach (das Problem) und tun Sie ... nichts.



Tatsächlich ist es unserem Gehirn egal, ob wir Filme schauen, Spiele spielen oder ein Raumschiff entwerfen.







Was gibt die Zielsetzung und den Fokus:

• Begrenzung des Suchbereichs und Reduzierung der Kombinatorik möglicher Lösungen ( im Holundergarten und in Kiew der Onkel )
• () ( !)
• , (-)
• , , , ( ).

"Der Zweck heiligt die Mittel." Die umgekehrte Aussage ist eher falsch.



Es gibt Ehrgeiz - es ist großartig! Du kannst träumen - großartig! "Aber der Nachbar ist ..."



Aber es ist unmöglich, mit dem Fahrrad zum Mond zu fliegen. Sie können Amerika nicht zu Fuß erreichen. Bananen wachsen nicht auf einem Apfelbaum.



Führen Sie auf einer langen Reise ein Audit in der Garage durch. Vielleicht hast du dort kein Auto. Vielleicht ... die Garage selbst. Infolgedessen wird die „lange Reise“ eine halbstündige Fahrt zum Geschäft sein.

Das Ziel oder der Zielvektor kann leicht mathematisch beschrieben werden. Es ist eine Liste von Parametern und deren Werten (spezifisch oder Bereich).



Zum Beispiel: Höhe 100 mm, Breite 50 mm, Gewicht 0,5 kg, Geschwindigkeit 3 ​​m / s, Anzahl der Beine von 3 bis 4 Stk.

Die Größe der Liste kann ebenfalls variieren.

Die Wahl des Zielvektors hängt natürlich von den verfügbaren und in Zukunft geplanten Ressourcen ab. Das Ziel "In 10 Tagen ein Dach bauen" macht wenig Sinn, wenn es keine Wände gibt, sondern nur ein Fundament. Und wenn ja, bitte.



Es macht keinen Sinn, den Parameter „Optimale Fütterungszeit für eine Katze“ in den Zielvektor aufzunehmen, wenn Sie keine haben (eine Katze), genau wie „Wassermenge zum Gießen von Tomaten“, wenn es kein Sommerhaus gibt.

Es ist unmöglich, einen Roboter mit den Abmessungen 50x50x50mm herzustellen, wenn Sie nur Raspberry Pi als "Gehirn" haben.



Das ist eigentlich toll! Dies schränkt den Umfang der Suche ein. Es konzentriert sich auf eine Lösung, die das Leben bereits "vorschlägt", und führt nicht zu einem Anschein von Schizophrenie "Oder vielleicht ...", "Und wenn ...".



Innovation ist gut - die Hauptsache ist, nicht das gesamte Familienbudget für die Entwicklung eines hochmodernen Rennsupers auszugeben.





Festlegen der Schwelle einer Zielfunktion, die eine bestimmte Summe ausdrückt - die Faltung eines mehrdimensionalen Zielvektors.



Wenn die Parameter des Ziels klar definiert sind, ist der Prozess des Zielens, Zielens oder Fokussierens eine Frage der Technik. Das Vorwärtsbewegen (der Denkprozess) erfolgt durch Legen einer Route (Suchen nach neuronalen Verbindungen), wobei das Ziel „im Blick“ gehalten wird, wobei Optionen verworfen werden, die nicht zum Ziel führen.



Auch das Gehen auf neuen "Pfaden", das Erstellen neuer Routen, Verbindungen zwischen Neuronen oder deren Analoga in der Schaltung ist nicht ausgeschlossen.

Fließen

Haben Sie bemerkt, wenn Sie in den Arbeitsprozess eintauchen, dann mögen Sie es nicht wirklich, wenn Sie abgelenkt sind?



Dies geschieht, weil alle „Kapazitäten“ besetzt sind und der Prozess der sozialen Interaktion an Priorität verliert. Natürlich können Sie wechseln, aber es dauert einige Zeit. Außerdem geht für alles andere der berüchtigte Stream verloren , was so schwer zu erreichen ist.



Denker, Wissenschaftler, Programmierer lieben im Allgemeinen die Einsamkeit - so werden unnötige Informationen abgeschnitten.

Der Fluss im Informationssystem wird der Berechnungsprozess sein.

Ohne Stromausfall, Stopps, Pausen im Algorithmus und ohne Kommunikationsunterbrechungen.

Andernfalls können Sie den Prozess zu einem Zeitpunkt unterbrechen, an dem Sie keine Lösung finden. Die Ergebnisse werden zeigen, dass es keine Lösung gibt, wahrscheinlich ist das Modell falsch und wertvolle Zeit geht verloren.

Suche nach einer Lösung

Nur weil uns eine Entscheidung einfällt, heißt das nicht, dass das Gehirn sie sofort bildet. Es gibt eine Aufzählung von Optionen in großem Maßstab. Probleme werden oft jahrelang oder sogar jahrhundertelang nicht gelöst. Fokus + Kombinatorik. Neue Technologien erscheinen - die funktionale Basis wird erweitert.



Viele Menschen, die damit beschäftigt sind, dieselben Probleme zu lösen, gehen auf unterschiedliche Weise zum Ziel. Wenn eine Lösung gefunden wird, dann nicht alle. Es ist auch wahr, dass verschiedene Menschen zu ähnlichen Lösungen kommen und sogar zu ... denselben.

Wenn wir davon ausgehen, dass die Suche nach einer Lösung ein absolut zufälliger Prozess ist und alle empirischen Methoden nur lächerliche Ausreden für wissenschaftliche „Aktivitäten“ sind, dann zeigt ein klares Ziel und eine Konzentration darauf zumindest, wohin wir gehen und wie wir an unserem Ziel ankommen.

Zeit . Wenn wir in Zielen denken, legen wir einen angemessenen Zeitraum für deren Erreichung fest. Normalerweise wird dies von uns selbst entwickelt, zumindest für einfache Aufgaben wie: „In den Laden gehen“, „Kronleuchter aufhängen“, „Zähne putzen“.



Wir machen das eine Woche lang nicht, oder?

Zeit ist ein sehr praktischer Parameter zur Bestimmung von Eigenschaften wie: der Leistung des Computersystems, der Erreichbarkeit des Ziels mit vorhandenen Ressourcen, der Richtigkeit des gewählten Modells für Berechnungen.

Wir können diesen Trick sogar ausführen: Berechnen Sie 10% der zugewiesenen Zeit auf 10 verschiedenen Computerarchitekturen und sehen Sie mit hoher Wahrscheinlichkeit das beste System für eine bestimmte Aufgabe.



Warum? Weil eine Architektur das Ziel möglicherweise nicht erreicht und schließt.

"Das ist ein Misserfolg, Carl!"



Genauigkeit . Es ist wahrscheinlich richtig, über den Fehler zu sprechen, das Ziel zu treffen. Wenn unser Zielvektor in klaren numerischen Parametern ausgedrückt wird, können wir auch das Ergebnis auswerten.

$$$= -$

Die prozentuale Genauigkeit kann definiert werden als: $$$=100*(-)/$. Dies ist eine Option.



Beim Perfektionismus geht es nicht darum, ein Ziel zu erreichen . Vergiss es nicht. Es geht nicht um Bewegung. Es geht um die Genauigkeit des Treffens des Ziels, die Nähe zu den Zielkoordinaten. Andernfalls werden wir zu viel Zeit und andere wertvolle Ressourcen aufwenden, aber wir werden nicht die Parameter des Systems erreichen, die wir benötigen.





Wenn wir die Messlatte hoch legen, riskieren wir, uns den Hals zu brechen.



Und wie die Praxis zeigt, verkompliziert der Kampf um jedes Prozent nach 80% Genauigkeit das System um eine Größenordnung. Nach 95% Genauigkeit geht es im Gespräch bereits um Bruchteile von einem Prozent.



Die Rückseite des Fokus ist das lokale Optimum . Normalerweise zerlegen wir eine Aufgabe und lösen sie in Teilen. Dies ist eine Technik. Sie arbeitet. Wenn wir jedoch die erforderlichen Parameter eines separaten Moduls erreichen, können wir nicht die optimalen Parameter des Gesamtsystems erreichen.

Ein anschauliches Beispiel: Abteilungen eines Unternehmens. Sie alle haben unterschiedliche und eher widersprüchliche Ziele. Und wenn der Regisseur sie nicht kompetent reguliert, erhalten wir das Ergebnis wie in der Fabel "Schwan, Hecht und Krebs".





Lokales Optimum durch den Betrieb von Modulen, die nur für private Zwecke arbeiten.



Balance . Alle oben genannten Konzepte müssen ausgewogen sein. Alles ist gut in Maßen. Die Prioritäten der Ziele werden festgelegt, die sich ständig ändern. Es ist in Ordnung.

Wenn du leben willst, kannst du spinnen!

Wenn wir uns selbst keine Ziele setzen, dann tut es die Außenwelt für uns.



Viele Menschen sagen: „Das ist Karma!“ Wenn sie sich ständig in denselben Situationen befinden. Aber wenn Sie einen Verhaltensalgorithmus in ihnen entwickeln, lösen Sie das Problem, das Problem "verschwindet normalerweise". Ein neues Problem tritt auf und der Zyklus wird wiederholt.

Fehler, Frustration - „Gehirnexplosion“ und dringende Umstrukturierung.



Darüber hinaus erfolgt die Festlegung und Erreichung von Zielen im Gehirn ständig im kleinen Maßstab. Sie selbst entstehen durch seine Aktivitäten. Somit wird der Zustand des neuronalen Netzwerks optimiert.

Motivation

Unsere Motivation ist mit Emotionen verbunden, die in der Tat die Gesamtenergie unseres neuronalen Netzwerks, die Frequenz des Gehirns, die Empfindungen sind, die verschiedene Hormone und Neurotransmitter hervorrufen. Aber das äußere Umfeld, das uns ständig „tritt“, ist hier von entscheidender Bedeutung.







Je stärker die Wirkung (Motiv) ist, desto stärker verschiebt sich der Fokus dorthin, und die Ressourcen werden mobilisiert, um das Problem mit der höchsten Priorität zu lösen. Ein Beispiel wäre, einem Ball auszuweichen, der am Telefon auf Sie losfliegt. Das Gespräch wird höchstwahrscheinlich unterbrochen.



Motivation kann intern sein - ein bestimmtes abstraktes Problem verfolgt Sie. Sie denken ständig darüber nach und suchen nach Möglichkeiten, es zu lösen. Manchmal verwandeln sich solche Gedanken in Manie, und echte Bedürfnisse bleiben auf der Strecke.Fans von Sport- und Rockbands schlagen sich oft gegenseitig und beweisen, dass ihre Idole die besten sind. Mädchen mögen ihre lockigen Haare nicht, Männer mögen ihre ... Bizepsgröße nicht.



Die Motivation für KI ist wie folgt: Wir liefern einen enormen Datensatz an die Eingabe des ANN und erreichen das Maximum der Zielfunktion - die Entsprechung zu den Ausgabedaten, die aufgrund der mentalen Aktivität von Menschen erhalten und verifiziert wurden.



Im Wesentlichen geben wir externe Motivation. Wir bringen den Prozessor und die Peripheriegeräte zum Lernen und Arbeiten.



Es klappt! Dieser Ansatz führt zwar nicht zur Schaffung von etwas Neuem.

Wenn das Ergebnis nicht zu uns passt, ändern wir die Zielparameter und (oder) trainieren neu. KI bleibt leidenschaftslos.

Leidenschaften und Emotionen treten auf, wenn Wahlfreiheit besteht.

Die Wahl der Ziele und der Weg zu deren Erreichung.



Erfahrung ist auch eine Quelle von Emotionen, sie bestimmt die maximale Energie, die emotionale Reaktion auf diese Sphäre (eine Reihe von Bildern, einen Tensor), mit der sich ein biologisches oder Silizium-Gehirn ständig befasst .



Ein Fachmann konzentriert sich auf sein Tätigkeitsfeld: Ein Arzt behandelt, ein Ingenieur entwirft Geräte, ein Clown unterhält Menschen.

Zwischen allen Bereichen gibt es einen Schnittpunkt, allgemeine Muster und Methoden zum Erreichen eines Ergebnisses.



Alles ist miteinander verbunden, also gehen wir im Kreis. Aber wenn wir ein Ziel haben, wissen wir immer, wohin wir gehen müssen.



Das ist der Trick!