Психика, сознание, разум - определения и возможность моделирования

[EmperioAf]

Ну вот падающая монетка с вертолета находиться в высочайшем сложности поведения системы.

Сложность падающей монетки равнозначна сложности одного нейрона в мозгу, а их там миллиарды, и все взаимодействуют. Так что разница наиогромнейшая!

Ну если очень грубо оценить, что за время падения с вертолёта монетка столкнётся с 10²⁴ - 10²⁵ молекул воздуха, то сложность падающей монетки равнозначна сложности 10¹⁴ - 10¹⁵ человеческих мозгов   
Абсурд получается 

[Серый Страж]

Как мозг ориентируется в больших пространствах
https://www.nkj.ru/news/41502/

Чтобы ориентироваться в пространстве, у мозга есть двойная система навигации. В неё входят так называемые grid-нейроны, или нейроны решётки, и нейроны места. Нейроны решётки – это что-то вроде системы GPS: во время движения они включаются по особой схеме, разбивая пространство на шестиугольные фрагменты, делая его похожим на огромную решётку. Нейроны решётки задают систему координат, в которой мозгу удобно описывать конкретный ландшафт и собственные перемещения в пространстве.

Исследователи не просто констатировали, что нейроны места работают не так, как считалось, но и расшифровали новый пространственный код и смоделировали его с помощью машинных алгоритмов. Компьютерная модель показала, что если на малых масштабах этот код так же эффективен, как и другие варианты кодирования местности, то на обширных территориях он работает с большей точностью. Можно предположить, что та же система пространственного кодирования работает и у других млекопитающих, которые путешествуют чаще и дальше, чем летучие мыши.

[EmperioAf]

Исследователи не просто констатировали, что нейроны места работают не так, как считалось, но и расшифровали новый пространственный код и смоделировали его с помощью машинных алгоритмов

Интересно.
А вы не могли бы скинуть ссылку на оригинал статьи в Science?

[Серый Страж]

Исследователи не просто констатировали, что нейроны места работают не так, как считалось, но и расшифровали новый пространственный код и смоделировали его с помощью машинных алгоритмов

Интересно.
А вы не могли бы скинуть ссылку на оригинал статьи в Science?

https://science.sciencemag.org/content/372/6545/eabg4020

[Серый Страж]

Нет, глубинные нейросети работают именно со смыслами.

Нейронные сети работают с закономерностями — которые они самостоятельно выявляют в обучающей выборке, и потом могут обобщать понятое на новые условия. Путь к решению можно задать явно — как поиск каких-то определённых признаков в данных. Но тогда это не нейронная сеть, а просто некоторый детерминированный алгоритм, так как путь к решению уже продумал человек, алгоритм только исполняет. Или можно задать через обучение — тогда это нейронная сеть, машинное обучение и т. д..

Разница в том, что в ходе обучения нейронная сеть не только сама находит закономерности, но и может найти больше закономерностей, чем заметит человек. Или найти другие закономерности. Ведь мозг тоже имеет свою специфику, предрасположенность, за рамками которой даже качественно более простая система может его обойти, если будет лучше соответствовать задаче.

В некотором смысле, любая закономерность – это тоже абстракт, представленный в определённом формате и в определённом контексте.

Поэтому можно сказать, что нейронные сети умеют различать смысл ситуации. Но понимая при этом, что никакого смысла они, естественно, не воспринимают. Потому что работа ИНС физически принципиально отличается от работы мозга.

Дело не в принципиальных различиях в работе – реализовать функционал осознания, абстрагирования и понимания (как в широком, так и в узком смысле слова) можно на разных физических принципах и с помощью конструктивно разных механизмов.

Понимание, это попросту формирование и/или активация контекста.

Если утрировать и переходить на образные аналогии, то представьте себе некую условную сцену, на которой среди декораций находится некий объект (неважно – живой или косный). Так вот: декорации – это контекст, сцена – это рабочая память, объект – это то, что осмысляется (понимаемое, осознаваемое и т.д.), а соотношение, взаиморасположение, связи и пр. этого объекта с декорациями (и, кстати, со сценой тоже) – это и есть понимание.

Для системы смысл всегда связан с самосохранением – то есть, полезно, вредно, нейтрально и т.д., это для самосохранения.

Например, воздействие на систему несёт смысл для самой системы только относительно её самосохранения – по сути, это оценка воздействия в отношении самосохранения. Оценка производится с позиции имеющихся знаний/опыта: то есть, изменились знания – изменилась оценка – изменился смысл воздействия. Само собой, оцениваться может не только воздействие, но и воспоминание и там тоже оценка производится с позиции знаний/опыта: то есть, изменились знания – изменилась оценка – изменился смысл воспоминания.

Однако, ежели система настолько проста и неустойчива, то выделить материальную основу (физические корреляты) процессов сохранения и смыслообразования в ней практически невозможно.

Если же перейти на физику, то смысл для системы будет связан с уменьшением (не увеличением) её энтропии (в целом, и/или частично – в зависимости от ситуации).

Цитата из заметки «Создана единая теория смысла информации» (вместо термина «казуальность» использую термин «причинность» во избежание двусмысленности трактовок цитаты):

Семантическая информация определяется в этой новой теории так:
информация, которой обладает физическая система об окружающей среде, и которая причинно необходима системе для поддержания собственного существования, определяемого способностью системы поддерживать себя в состоянии низкой энтропии.

Новая теория принципиально реляционна, поскольку семантическая информация определяется способом информационного обмена, формирующего взаимосвязанную динамику системы и среды. Это означает, что две системы могут иметь одинаковую синтаксическую информацию о своих средах, но для одной эта информация является семантической, тогда как для другой — нет.

Подробнее здесь:
https://arxiv.org/pdf/1806.08053.pdf

Потому что работа ИНС физически принципиально отличается от работы мозга.

Полагаю, что не надо смешивать результат и процесс его достижения (физические основы процесса; принципы работы механизмов, обеспечивающих протекание данных процессов; архитектуру и конструкцию конкретных механизмов реализации и т.д. и т.п.).

Например.

Есть результат обработки сигнала (совокупности сигналов, потока сигналов и т.д.) – сигнал (совокупность сигналов). И есть форма представления результата. Это вещи относительно независимые.

Но есть оценка результата. И есть форма представления этой оценки. Это вещи относительно независимые.

Цепочку можно продолжить (в разных направлениях и кучей ветвлений за очередным звеном): результат можно и далее подвергнуть обработке, оценку можно оценить и/или далее подвергнуть обработке…

В то же время, есть и процессы обработки, оценки, представления. И многие сходные результаты можно достигнуть с помощью разных соответствующих процессов. Мало того, механизмы реализующие данные процессы тоже могут быть разные.

К примеру.

Есть процесс – сравнение/сопоставление. И есть механизмы, обеспечивающие реализацию данного процесса. Второе не отменяет первого – то есть, независимо от того, какой механизм работал (хоть обычный алгоритм, реализованный в электросхеме или в механической/гидравлической схеме; хоть искусственная нейросеть; хоть человеческий мозг), сравнение/сопоставление происходит.

Или другой процесс – выделение абстракта (функция абстрагирования очень древняя и её гораздо сложнее реализовать, чем функцию осознания) – то есть, обобщение с выделением совпадающего. Аналоговая схема соответствующей архитектуры вполне способна выделять абстракт (правда, один и тот же, знания и способности по выделению которого, «вшиты» в структуру данной схемы).

Поток сигналов, проходя по аналоговой схеме, автоматически преобразуется, в соответствии с имеющейся структурой данной аналоговой схемы, в сигнал (совокупность сигналов) на выходе. Если входных каналов значительно больше, чем каналов выхода, то в результате прохождения сигнального потока по аналоговой схеме, на выходе он: во-первых, «сожмётся», а во-вторых, «отфильтруется». При этом, если структура аналоговой схемы подобрана адекватно условиям и целям, то данная аналоговая схема будет на выходе всегда выдавать абстракт входного потока сигналов – эдакую «выжимку» из входного потока сигналов.

Замечание в сторону. Если поставить на пути светового потока (например, свет от лампы) некий фильтр (например, некая конфигурация отверстий в листе картона), то на проекции на тёмную поверхность мы будем видеть конфигурацию из светлых пятен. Обратите внимание: входной поток был «обрезан» (то есть, одноактно «сжат» в самой грубой примитивной форме), конфигурация выходного потока зависит от конфигурации отверстий (то есть, от структуры фильтра).

Если усложнить, то вместо сквозных отверстий в картоне, можно использовать прозрачные/полупрозрачные стёкла с разным коэффициентом преломления – результаты «сжатия» и конфигурации будут ещё интереснее. Мало того, можно ведь использовать целый пакет/стопку разных фильтров – тут уже вырисовывается узнаваемая аналогия с аналоговой схемой. Можно ещё круче – использовать волновые свойства света – на проекции будет вырисовываться сложная интерференционная картинка.

Во всех этих случаях, полученную конфигурацию пятен интерпретировали мы, а не сам фильтр. Этот крохотный нюанс очень часто (почти всегда) упускают, когда рассуждают о возможностях искусственных нейронных сетей – дескать, они и распознают, они и узнают, но, при этом, (вот ведь парадокс!) функция сравнения/сопоставления в них отсутствует напрочь (типа, никак не реализована эта функция в них).

Ладно, это я отвлёкся…

Вернусь к нити рассуждений. Эта «выжимка» (абстракт входящего потока сигналов) производилась аналоговой схемой строго в соответствии с имеющимися у неё знаниями, «вшитыми» прямо в структуру схемы. То есть, знания у аналоговой схемы только врождённые, а опыт она приобрести не может (структура схемы жёстко задана/определена).

«Помнит» такая аналоговая схема только то, что есть в её структуре (знания «вшиты» в структуру). «Воспоминания» в такой схеме – это поток обрабатываемых сигналов, который проходит по схеме. И, разумеется, все знания (и, соответственно, память) аналоговой схемы распределены по всей схеме.

И узнать такая аналоговая схема сама по себе ничего не может (у неё нет возможности для сравнения/сопоставления ни входящих потоков, ни исходящих сигналов) – она может только знать, как обрабатывать входящий поток сигналов.

Этот выходной сигнал («выжимка», абстракт входящего потока сигналов) для других блоков обработки сигналов может означать (в зависимости от того, как они настроены и для чего предназначены): и как простую оценку, и как сигнал сходства/различия, и как сигнал узнавания. То есть, в общей системе (включающую и данную аналоговую схему) должен быть ещё и блок с встроенным механизмом сравнения/сопоставления (это может быть обычный датчик с «вшитыми» настройками). Разумеется, такие аналоговые схемы всегда «заточены» на работу в очень узких конкретных условиях и под очень узкие конкретные цели.

Теперь чуток об искусственных нейронных сетях.

Можно сказать, что обученная искусственная нейронная сеть – по сути, та же аналоговая сеть – в ней все связи отбалансированы. Про эти сети уже можно сказать, что у них есть опыт, приобретаемый в процессе обучения (калибровка/балансировка весов связей), который накладывается на имеющиеся врождённые знания (схема соединений элементов, свойства элементов, архитектура и микроархитектура сети).

Однако, и простая искусственная нейронная сеть, сама по себе, не может похвастать наличием функционала по распознаванию и/или узнаванию – распознавание и/или узнавание требует наличия знаний, с которыми и сравниваются/сопоставляются поступающие потоки сигналов.

Зачастую, когда говорят, что сеть что-то там распознала и/или узнала, забывают, что это именно мы интерпретировали так выходной сигнал (для самых примитивных случаев) из сети или обрабатывающие блоки на выходе. А вот выделить абстракт сеть может – такая сетевая архитектура прекрасно «заточена» под реализацию данного функционала.

Как принципиально, может быть, реализован процесс сравнения/сопоставления в аналоговой схеме (разумеется, при наличии дополнительных блоков и связей)?

Можно предложить несколько решений.

Например, сконструировать аналоговую схему, состоящую из вложенных схем – одна как эталон, другая обрабатывает сигнал, третья осуществляет взаимодействие между первыми двумя (тут может быть реализовано много вариантов – например, элемент промежуточной схемы суммирует сигналы от соответствующих элементов двух параллельных схем и отправляет полученный результат далее по своей схеме).

Эталонная схема на входе получает эталонный сигнал (от блока с эталонным сигналом), обрабатывающая схема на входе получает рабочий сигнал (от блока с датчиками), промежуточная осуществляет взаимодействие.

Эталонная схема не имеет ни входных каналов (от датчиков), ни выходных каналов (на блок, сигнализирующий о результате) – эта вложенная схема является полностью внутренней. Обрабатывающая схема имеет входные каналы с датчиков, но не имеет каналов на блок-сигнализатор. Промежуточная схема не имеет входных каналов с датчиков, но имеет выходные каналы на блок-сигнализатор.

Однако, такая реализация оказывается невероятно сложной и для постоянных (необучаемых) аналоговых схем она явно избыточна – можно просто установить на выходе из схемы (без всяких вложенных схем) сравнивающий блок с «вшитыми» настройками.

Но, если использовать обучаемую сеть (по сути, перенастраиваемую аналоговую схему), то небольшой эффект уже можно получить – эдакую эталонную, так сказать, схему можно периодически настраивать на выделение разного абстракта (но без блоков подающих эталонный сигнал и отсечения схемы от датчиков после окончания обучения, всё равно, не обойтись). Такая реализация тоже слишком сложна и избыточна.

Правда, если использовать сразу несколько вложенных сетей с возможностями перенастраиваемых аналоговых схем – они могут быть эталонами друг для друга (или поочерёдно, или по какому-то алгоритму, или в зависимости от текущей (и/или предшествующей) ситуации) – то тут появляются интересные возможности. В этом случае, всю входящую развязку (схему соединений блоков с датчиками) и выходящую развязку (схему соединений блоков-сигнализаторов) придётся переделывать капитально.

И, вот теперь, в связи с вышесказанным, у меня возникает некоторое искушение, объявить такую конструкцию неким аналогом природных нейросетевых структур в живых организмах. А если ещё добавить в конструкцию возможность образования и распада связей между элементами вложенных сетей и возможность элементам этих вложенных сетей находится в нескольких состояниях, то схожесть с природными нейросетями будет усиливаться, на мой взгляд.

Человеческий мозг работает похожим образом, он выбирает фразы и оценивает их грамматически, стилистически и, если нужно, заменяет или правит. При этом оценка происходит на материале, выученном раньше, и по большей части бессознательно.

Ничего этого в мозге нет. Фраза, условно говоря, возникает, только когда она появляется во внимании, в «подсознании» же никаких фраз, которые «оцениваются», «сравниваются» и т. д., нет.

Для сознания (точнее, для высших уровней сознания) она именно тогда и возникает, но и оценка, и сравнение, и прочая обработка идёт и в фоновом режиме (даже, когда и внимание на те области не «перетекает»).

Нейронные сети распознают, а не оценивают и сравнивают чего-то с чем-то где-то внутри себя:

Для того чтобы что-то распознать, надо это что-то сравнить/сопоставить (тем или иным образом, посредством того или иного процесса, с помощью того или иного механизма и т.д.) с имеющимися знаниями. И эти знания всегда имеется возможность разместить вне самой сети (например, в виде отдельного блока) и/или «зашить» (временно и/или на постоянной основе) прямо в саму сеть (множество с кучей подмножеств вложенных сетей и подсетей).

В скобках можно заметить, нелокальность опыта также означает, что такие процессы как «сравнение» на самом деле не так очевидны, как может казаться, потому что сравнивающий и сравниваемое, оценщик и оцениваемое представляют в мозге одно целое.

И память, и функционал сравнения/сопоставления, и функционал по абстрагированию вполне можно реализовать на предложенном мною конструкте:

Правда, если использовать сразу несколько вложенных сетей с возможностями перенастраиваемых аналоговых схем – они могут быть эталонами друг для друга (или поочерёдно, или по какому-то алгоритму, или в зависимости от текущей (и/или предшествующей) ситуации) – то тут появляются интересные возможности. В этом случае, всю входящую развязку (схему соединений блоков с датчиками) и выходящую развязку (схему соединений блоков-сигнализаторов) придётся переделывать капитально.

И, вот теперь, в связи с вышесказанным, у меня возникает некоторое искушение, объявить такую конструкцию неким аналогом природных нейросетевых структур в живых организмах. А если ещё добавить в конструкцию возможность образования и распада связей между элементами вложенных сетей и возможность элементам этих вложенных сетей находится в нескольких состояниях, то схожесть с природными нейросетями будет усиливаться, на мой взгляд.

И действительно мозг занимается исключительно переводом сигналов рецепторов в активность мышц и желёз, но ничего ни с чем не сравнивает. Например, можно заметить, в ходе решения любой задачи в сознании всегда находится только один объект внимания, поэтому мысли всегда последовательно, как кадры фильма, сменяют друг друга. В то же время в последовательном переводе внимания с одного объекта на другой нейронная сеть мозга запоминает эти объекты в кратковременной памяти.

Для сравнения/сопоставления на высших уровнях сознания обычно используется рабочая память – вот туда (в эту условную область, так сказать) и попадают объекты из кратковременной памяти и/или из долговременной памяти.

Но сравнение/сопоставление (как и абстрагирование и прочая обработка) происходит на уровнях и много ниже высших уровней сознания – многие это дело по умолчанию обзывают работой подсознания.

В результате в какой-то момент формируется поведение, которое учитывает как особенности одного объекта, так и другого, то есть ситуацию в целом — в этот момент, как новый кадр, в сознании возникает решение.

Это для сознания является моментом, кадром и пр. Мало того, сознание никаких решений не создаёт – его функция проста и незамысловата – осознать (то есть, сравнить/сопоставить с имеющимися (актуальными, приоритетными и пр.) знаниями/опытом.

Другими словами, происходит обобщение разного опыта, в ходе которого выделяются сходства и отличия наблюдаемых объектов.

Именно.

И в зависимости от задач поведение может содержать на эти сходства и отличия указание, то есть как будто произойдёт «сравнение».

Не «как будто», а на самом деле.

Причём если бы опыт не был одним целым, а имел строгую локализацию, то даже такое «сравнение» стало бы невозможным, так как без обобщения выявить сходства и отличия ни у чего нельзя.

Обобщение и сравнение – это разные функции и вполне могут быть реализованы с помощью разных механизмов по отдельности.

Любой датчик реализует функцию сравнения – при совпадении параметров (или, наоборот, при отличии параметров)  входящего сигнала внутренним настройкам/уставкам датчика генерируется сигнал. Можно настроить датчик не на точное соответствие, а на приблизительное.

Про реализацию функции обобщения с помощью аналоговой схемы (а тем более, с помощью искусственных нейросетей) я уже сказал.

[Вайт]

Разве из того, что в "подсознании" никаких фраз нет, не следует, что фраза должна формироваться сознательно, в фокусе внимания?

Вот я опять не понял, против чего вы в моём посте возражаете. Фраза и формируется «сознательно» в фокусе внимания. Это окончательный этап её формирования, в этот момент фраза возникает и «мы», соответственно, её в этот момент «наблюдаем» в своём сознании. А до её появления в фокусе внимания нигде в мозге нет никаких фраз (букв, слов) ни в каком виде.

В обычном компьютере у каждого «опыта» есть свой адрес — где-то на диске, например. Неважно, в виде чего там этот опыт представлен, но адрес у него есть. Поэтому, например, и вызывается опыт «по адресу». В том числе наличие адреса означает, что этот опыт «есть», то есть он существует как объект — в виде каких-то данных, своеобразной структуры диска. Поэтому его можно направленно считать, изменить и т. д.. А в нейронной сети у опыта нет адреса, потому что любой опыт в сети — это конкретная конфигурация возбуждения/торможения всей нейронной сети. Поэтому и говорят, что опыт вызывается из сети «по содержанию» — потому что у него нет адреса. Опыт не существует в виде чего-то заранее, его «существование» зависит от того, какие были поданы сигналы на вход сети. Поэтому заранее в сети нет фраз, слов и вообще никакого опыта, есть только структура самой сети и всё.

И вызывается опыт из сети тоже своеобразно, так как у сети есть определённая общая логика работы, определяемая общими особенностями её структуры. Это своеобразие в том, что входов у сети больше, чем выходов, поэтому по мере прохождения сигналов от входа к выходу решение сети всё больше распознаётся, то есть «конкретизируется», «уточняется» от общего и простого к частному и сложному, в чём суть распознавания. В этом смысле часто говорят, что от входа к выходу уровень абстракций растёт (учитывая, конечно, что это только аналогия с мозгом, потому что в искусственных сетях не может быть «абстракций», сознания). Таким образом, только на выходе сети решение окончательно формируется в виде конкретной активности выходных нейронов. Точно так же в мозге, во время «думания», заключительный этап распознавания фразы происходит в момент переключения внимания. Соответственно, до переключения никаких фраз в мозге нет, есть только эмоциональное «побуждение», восприятие «смысла» — низкий уровень абстракций, психическое восприятие первых этапов распознавания.

Про реализацию функции обобщения с помощью аналоговой схемы (а тем более, с помощью искусственных нейросетей) я уже сказал.

Прежде всего, что такое обобщение. Вот есть сеть, на входе много нейронов, на выходе два. Показываете этой сети кошечек и собачек. Нейроны на выходе активизируются как попало. Далее вы сеть обучаете, в ходе чего структура сети как-то меняется. И теперь если собачка, то активизируется правый нейрон, а если кошечка, то левый. То есть сеть научилась отличать кошечек от собачек. Иногда сеть ошибается, но относительно редко. Теперь вы берёте такую собачку, которую во время обучения сети не показывали, — и сеть всё равно верно определяет, что это собачка. Вот это и называется обобщение — прошлого опыта на новые условия. Все собачки чем-то похожи, а сеть в ходе обучения научилась выделять признаки этой собачести, поэтому может узнать в животном собачку, даже если эту конкретную собачку никогда раньше не видела. Никакого «сравнения» при этом не происходит, потому что происходит обобщение — всех известных сети собачек с новой. Но итог — собачка распознаётся. Без всяких сравнений.

Что касается кратковременной памяти, то она нужна только для того, чтобы запоминать последовательности стимулов и давать ответ на эту последовательность как на одно целое. Например, фраза представляет из себя не просто набор слов, а одно смысловое целое. Поэтому сеть «помещает в себя» всю фразу целиком — как будто это один образ — и даёт ответ сразу на фразу как на целое.

Кратковременная память — это естественное следствие наличия в мозге обратных связей (возбуждение в сети теперь циркулирует и в особенностях этой циркуляции фраза запоминается). В свою очередь, обратные связи нужны, чтобы исполнять естественную задачу мышления — выделять цели и формировать связанные общим смыслом последовательности действий их достижения. Ничего нового в плане «сравнения» в сети при этом не появляется, сети всегда работают одинаково.

«Аналоговые схемы» и прочее я комментировать не стану, так как это уже вообще за гранью.

[Серый Страж]

Все собачки чем-то похожи, а сеть в ходе обучения научилась выделять признаки этой собачести, поэтому может узнать в животном собачку, даже если эту конкретную собачку никогда раньше не видела.

Иначе говоря, она научилась выделять абстракт «собачести» – то общее, которое присутствует во всех изображениях собачек.
 

Никакого «сравнения» при этом не происходит, потому что происходит обобщение — всех известных сети собачек с новой.

При обобщении происходит выделение абстракта, а вот при распознавании и/или узнавании происходит сравнение/сопоставление. И сравнение/сопоставление происходит с выделенным (и закреплённым после обучения) абстрактом «собачести».

Но итог — собачка распознаётся. Без всяких сравнений.

Собачка распознаётся после сравнения текущего изображения с уже имеющимся (выделенным после обучения) абстрактом. Этот абстракт (в данном случае, «собачесть») после обучения оказывается попросту «вшит» в саму структуру сети.

Поймите – без операции сравнения/сопоставления невозможна операция узнавания/распознавания. Честно говоря, меня уже удивляет ваше упорное нежелания видеть это...

Сравнение/сопоставление при узнавании/распознавании всегда происходит относительно имеющихся знаний. Специально выделил полужирным определённые буквосочетания.

«Аналоговые схемы» и прочее я комментировать не стану, так как это уже вообще за гранью.

Я в курсе, что вы относитесь предвзято к моей писанине. Слог у меня тяжёлый и корявый – согласен.
Однако, полагаю, что вы напрасно игнорируете мою писанину. Жаль, конечно, что не удаётся донести смысл моих высказываний, но ничего не поделаешь...

[Вайт]

Честно говоря, меня уже удивляет ваше упорное нежелания видеть это...

Вы пытаетесь переосмыслить давно известные явления, и делаете это явно по причине их непонимания. Поэтому вполне логично, что я «упорно» с вами не соглашаюсь. Причём подобные подходы вы демонстрируете не только в этой теме, а во всех. В то же время вы достаточно чётко формулируете (просто сами идеи смутные) и грамотно пишете, что есть аргумент за вашу психическую адекватность. Есть шанс, что когда-нибудь поймёте объяснения. Ну, или придумаете что-нибудь действительно интересное.

«Сравнение» — это некоторый алгоритм действий, который способствует наблюдению сходств или отличий в чём-то. То есть это не процесс в мозге, а нечто внешнее к нему. Но в самом мозге есть только обобщение/распознавание. Ничего другого сети не умеют. Ещё сети умеют формировать последовательности сигналов, но это то же самое распознавание, просто дополненное обратными связями. Вход теперь может модифицироваться предыдущим решением сети, поэтому новое решение может по смыслу «продолжать» предыдущее. В результате появляется возможность формировать последовательности действий, объединённых общим смыслом.

Например, мозг распознаёт фразу «найти отличия». В ответ на которую формируется алгоритм действий, когда взгляд последовательно переносится с одного объекта на другой. В этом процессе мозг последовательно распознаёт какие-то признаки этих объектов — например их цвет. В обобщении этих признаков и фразы «найти отличия» сформируется другой алгоритм — например, фраза «один объект синий, другой красный». И всё это в целом — «сравнение».

[noxx77]

Иначе говоря, она научилась выделять абстракт «собачести» – то общее, которое присутствует во всех изображениях собачек.

Проблема в том, что описанная нейросеть - узко функциональный инструмент. Допустим, в развесовке её нейронов и заложены паттерны и их связь, позволяющие распознать собаку по совокупности внешних признаков. Но, для человека, например, собачесть - не только это, а ещё и глубокая вписанность объекта "собака" в систему отношений в мире. То есть животное, питомец, друг, охранник и т.д. Даже для животного это либо опасность, либо что-то нейтральное, либо член стаи/партнёр для спаривания и т.д. - опять-таки речь об отношениях.

«Сравнение» — это некоторый алгоритм действий, который способствует наблюдению сходств или отличий в чём-то. То есть это не процесс в мозге, а нечто внешнее к нему.

Штоъъъ? Сравнение - один из механизмов мышления, а физическим органом, отвечающим за этот процесс является головной мозг.
https://www.024.by/2020/12/issledovanie-pokazalo-kak-mozg-sravnivaet-ozhidaniya-s-nastoyashhim/
Ваше утверждение противоречит не только науке, но и банальной логике: чтобы принять решение из множества альтернатив, нужно не только распознать признаки объектов окружающей действительности, нужно ещё и, опираясь на опыт - то есть сравнив с ним, сконструировать картину реальности и спрогнозировать возможные пути развития, а потом, на основе их сравнения - в том числе сознательного сопоставления плюсов и минусов - выбрать наилучший вариант.
Сравнивать же (сознательно) сами признаки, вроде цветов, размеров, форм учат в детском саду. Более того, часть признаков по своей природе относительны: размер, температура, количество.

Уже ребёнка трёх-пяти лет учат, что малина красная, а кровь тоже красная, хотя и не малина. Что это признак обоих и зелёное вероятно не малина и не кровь, хотя тоже может быть, если малина неспелая (сравнение со спелой), а кровь не человеческая и не реальных кошки/собаки/мышки. Хотя сказочная мышка вполне может иметь зелёную кровь, потому что в сказке возможно всё. Но споря о том (сопоставляя в социальном опыте), что возможно и невозможно в сказке и каковы признаки крови вообще, можно получить от Мишки совочком в песочнице по голове, потому что вопрос важный.

Вывод - Вы, батенька, либо редукционист, отрицающий высшие функции психики, такие как мышление, либо объективный идеалист, выводящий их за пределы материального. И мне вот уже просто интересно, как долго Вы сможете нести подобный антинаучный кхм... контент, не вступая в открытое противоречие с правилами форума.

[Серый Страж]

«Сравнение» — это некоторый алгоритм действий, который способствует наблюдению сходств или отличий в чём-то. То есть это не процесс в мозге, а нечто внешнее к нему. Но в самом мозге есть только обобщение/распознавание. Ничего другого сети не умеют. Ещё сети умеют формировать последовательности сигналов, но это то же самое распознавание, просто дополненное обратными связями.

Тут какое-то фундаментальное недопонимание между нами. Возможно, дело во мне – наверное, не получается у меня грамотно и доходчиво объяснять… 

Вы постоянно смешиваете два принципиально разных понятия – распознавание и обобщение. Распознать, это не обобщить.

Попробую ещё раз объяснить.

Не имея знаний невозможно узнать или распознать. То есть, не имея знаний о чём-то невозможно это что-то распознать или узнать.

Мало того, даже располагая знаниями, но, не имея возможности их использовать в процессах распознавания или узнавания, по-прежнему, невозможно ни узнать, ни распознать. 

При этом, использование знаний в процессах распознавания или узнавания, в обязательном порядке будет включать и процессы сопоставления/сравнения (можно обозвать это и согласованием) узнаваемого/распознаваемого с имеющимися знаниями. Без этого (сравнения/сопоставления) никакое распознавание/узнавание попросту не может состояться.

Уточняю – я не говорю сейчас о конкретных механизмах или конкретных процессах, реализующих сравнение/сопоставление – я говорю об общих принципиальных моментах. Конкретные механизмы и конкретные процессы, реализующие сравнение/сопоставление – это вопросы отдельные, носящие, скорее, технический характер.

Если утрировать (и навскидку), то:
 
Перенастраиваемая сеть «заточена» на получение знаний в процессе обучения. Результат обучения представлен в виде абстракта, с которым в последующем и будет сравниваться/сопоставляться распознаваемые/узнаваемые объекты.

И сам процесс сравнения/сопоставления может быть реализован как в сети (но это сложно и непродуктивно на данном этапе развития технологий), так и в отдельном блоке. И распознаёт/узнаёт система в целом, в которую входят и сеть (блок абстрагирования), и блок сравнения, и блок памяти и т.д.

Как уже говорил, весь этот функционал (память, сравнение/сопоставление, абстрагирование) можно и совместить в какой-то архитектуре, но это будет очень сложно. Даже в биологических системах функционал частично разделён, хотя в них очень широко представлена сетевая архитектура. А в случае с применением искусственных систем мы просто вынуждены идти по наиболее доступному в настоящее время для нас пути – функцию абстрагирования возложить на сетевую архитектуру, а остальной функционал возложить на архитектуру, исполняющую последовательный алгоритм (зачастую, сразу множеством параллельных потоков).

То, что в сети очень часто встречается словосочетание «сети распознают», возможно, объясняется тем, что под понятием «сети» (ИНС) подразумевают целую систему, а не только лишь саму сеть, как таковую. Систему, состоящую и из самой искусственной нейронной сети, и из множества входящих блоков, выполняющих функции первичного восприятия (и соответствующей обработки входящих воздействий на систему) и выходящих блоков, выполняющих функции накопления информации и сравнивающие/сопоставляющие функции. Разумеется, функционал и составные блоки вычислительной системы я указал условно (только для примера).

Для краткости такую вычислительную систему обзывают просто ИНС (типа, сеть). Но сама сеть, как таковая, в этой системе занимается абстрагированием (обобщением) – выделением того общего, что имеется в представленной обучающей выборке, а не распознаванием/узнаванием.

[EmperioAf]

объективный идеалист, выводящий их за пределы материального. И мне вот уже просто интересно, как долго Вы сможете нести подобный антинаучный кхм... контент, не вступая в открытое противоречие с правилами форума.

Ну так где то идеализм и материализм сойдутся. И получится разум.
Материализм двигают огромные научные коллективы, а идеализм двигают одинокие фанатики как Вайт.
Короче, всё идёт своим чередом

[noxx77]

объективный идеалист, выводящий их за пределы материального. И мне вот уже просто интересно, как долго Вы сможете нести подобный антинаучный кхм... контент, не вступая в открытое противоречие с правилами форума.

Ну так где то идеализм и материализм сойдутся. И получится разум.
Материализм двигают огромные научные коллективы, а идеализм двигают одинокие фанатики как Вайт.
Короче, всё идёт своим чередом

А идеализм двигают миллиарды верующих.

[EmperioAf]

А идеализм двигают миллиарды верующих

К общему несчастью они его не двигают. Они в него заперлись и  используют его как неподвижную крепость посреди бушующего моря идей

[Вайт]

Ваше утверждение противоречит не только науке, но и банальной логике:

Чтобы оно не противоречило, вам надо или хотя бы немного владеть предметом обсуждения, или внимательно читать, что написано. Ни на что из этого вы не сподобились, поэтому написали чушь. В который раз уже. И ссылки надо тоже не только по названиям читать.

Попробую ещё раз объяснить.

Вот, например, вам надо перевести текст. По-вашему, надо что-то с чем-то сравнить. Для того, чтобы сравнить, нужно то, что оценивается, образец для оценки и тот, кто оценивает, кто принимает решения. Где это всё находится в мозге?

Учитывая, что весь мозг — это сеть нейронов, то это какие-то особые сети внутри нейронной сети мозга? Как они отличаются функционально? Эти сети как-то по-особенному работают?

Материализм двигают огромные научные коллективы, а идеализм двигают одинокие фанатики как Вайт.

Это какую же идею я "двигаю в одиночестве"? Научные идеи, которые я пытался, например, лично вам объяснить (и неудачно, видимо), двигают вполне себе огромные научные коллективы. Вы их обижаете, объяснитесь.

[Серый Страж]

Вот, например, вам надо перевести текст. По-вашему, надо что-то с чем-то сравнить. Для того, чтобы сравнить, нужно то, что оценивается, образец для оценки и тот, кто оценивает, кто принимает решения.

У человека (условно говоря, в мозге) всё для этого есть: знание (включая образцы, так сказать), возможность сравнивать/сопоставлять, возможность принять решение.

Где это всё находится в мозге?

Учитывая, что весь мозг — это сеть нейронов, то это какие-то особые сети внутри нейронной сети мозга? Как они отличаются функционально? Эти сети как-то по-особенному работают?

Зачем, вы уводите разговор в сторону? Я же указал:

Уточняю – я не говорю сейчас о конкретных механизмах или конкретных процессах, реализующих сравнение/сопоставление – я говорю об общих принципиальных моментах. Конкретные механизмы и конкретные процессы, реализующие сравнение/сопоставление – это вопросы отдельные, носящие, скорее, технический характер.

Неужели, вы не согласны с этими высказываниями:

Не имея знаний невозможно узнать или распознать. То есть, не имея знаний о чём-то невозможно это что-то распознать или узнать.

Мало того, даже располагая знаниями, но, не имея возможности их использовать в процессах распознавания или узнавания, по-прежнему, невозможно ни узнать, ни распознать. 

При этом, использование знаний в процессах распознавания или узнавания, в обязательном порядке будет включать и процессы сопоставления/сравнения (можно обозвать это и согласованием) узнаваемого/распознаваемого с имеющимися знаниями. Без этого (сравнения/сопоставления) никакое распознавание/узнавание попросту не может состояться.

Прошу ответить конкретно и однозначно на следующие вопросы:
1.Можно ли, не имея знаний, узнать или распознать?
2.Можно ли, не используя знания, узнать или распознать?
3.Можно ли узнать или распознать, не сопоставляя/сравнивая, при этом, распознаваемое/узнаваемое с имеющимися знаниями?

Ваши ответы на эти вопросы имеют принципиальное значение для дальнейшей дискуссии.

Если по этим вопросам будет достигнуто взаимопонимание, то уже можно вести речь и про то, как это всё может быть организовано в мозге (и вообще, в живых организмах) и можно ли нечто подобное по функционалу организовать в искусственных вычислительных системах.

[Вайт]

1.Можно ли, не имея знаний, узнать или распознать?

Сообщите, что это за материя — «знание»? Что такое, например, 2+2=4? Где это в мозге и в виде чего? Без ответа на этот вопрос, другие вопросы не имеют смысла.

[EmperioAf]

Это какую же идею я "двигаю в одиночестве"? Научные идеи, которые я пытался, например, лично вам объяснить (и неудачно, видимо), двигают вполне себе огромные научные коллективы. Вы их обижаете, объяснитесь.

Я наверное не осведомлён. Вы пытались донести до меня, что квалиа это не просто измерение какого то сенсора, а нечто большее.
Потом идея, что поскольку мозг - открытая термодинамическая неравновесная система, то у него есть качественное преимущество над искусственными нейронными сетями.
Я был уверен, что это ваши личные идеи по тому как вы упорно их пытаетесь разьяснить

[Серый Страж]

1.Можно ли, не имея знаний, узнать или распознать?

Сообщите, что это за материя — «знание»?

В самом общем виде, знания системы определяются структурой данной системы. Утрируя, можно сказать, что знания – это структура. Структура системы – это совокупность связей системы без учёта элементов. Понятно, что любая связь – это, по сути, взаимодействие (процесс – также совокупность взаимодействий).

Что такое, например, 2+2=4? Где это в мозге и в виде чего?

Полагаю, в виде структуры. А как именно, не знаю. Возможно, это дело разворачивается в виде неких совокупностей процессов.

Без ответа на этот вопрос, другие вопросы не имеют смысла.

Даже без ответа на этот вопрос, другие мои вопросы имеют смысл и на них можно ответить.

Предполагаю, что вы сейчас объявите мои ответы галиматьёй и на этом основании не станете отвечать на мои вопросы. Я прав?

[Вайт]

квалиа это не просто измерение какого то сенсора, а нечто большее.

Это очевидно - что нечто большее. Никто не знает, что такое сознание.

поскольку мозг - открытая термодинамическая неравновесная система, то у него есть качественное преимущество над искусственными нейронными сетями.

Первое - факт, а второе - действительно моя идея. Не оригинальная в целом, но я собрал аргументы. Только при чём здесь "фанатизм" и "огромные научные коллективы"? Идея, что искусственный интеллект в принципе не сможет превзойти естественный - это не проверяемая гипотеза. Поэтому для её аргументации "огромные научные коллективы" не нужны. И даже маленькие не нужны. Коллективы нужны, чтобы эксперименты ставить, а чтобы понять значение уже поставленных достаточно одной головы.

Я был уверен, что это ваши личные идеи по тому как вы упорно их пытаетесь разьяснить

Не всем всё объяснишь, но обратная связь в основном идёт только на пользу.

[Вайт]

Даже без ответа на этот вопрос, другие мои вопросы имеют смысл и на них можно ответить.

Нет, нельзя. Вы говорите о знании, но не знаете, где оно в мозге, в виде чего и что это вообще такое. О чём мы тогда говорим? Дело в том, что я вам объясняю, как в мозге реализовано то, что вы называете "сравнением", основываясь как раз на том, как знания представлены в мозге. Вы же мыслите, не зная фактов, поэтому полёт вашей фантазии ничего не ограничивает. Вот я и пытаюсь вернуть вас к реальности. Где в мозге 2+2=4? Где в мозге сравниваемое, где образцы, и где тот, кто результат оценивает?