Как работает мозг. Стивен Пинкер
Читать онлайн книгу.
можно немного уменьшить или увеличить, чтобы сократить тенденцию скрытого узла к отклонению вверх или вниз с учетом текущего паттерна ввода. Данный метод, известный как метод обратного распространения ошибки обучения, может быть применен повторно к любому количеству уровней сети.
Мы пришли к тому, что многие психологи считают вершиной мастерства разработчика нейронных сетей. В некотором смысле мы сделали полный круг, потому что сеть, включающая скрытый уровень, напоминает ту самую условную карту логических вентилей, которую Мак-Каллок и Питтс предложили как модель нейронно-логического компьютера. На концептуальном уровне сеть со скрытыми узлами – это способ составить из совокупности суждений, которые могут быть истинными или ложными, сложную логическую функцию, скрепляемую связями «и», «или», «не» – но только с двумя отличительными особенностями. Первая особенность – это то, что значения здесь могут быть не только однозначно включенными или выключенными, но и варьируемыми, а следовательно – могут представлять ту или иную степень истинности или вероятности истинности данного утверждения, а не только абсолютно истинные или абсолютно ложные утверждения. Вторая особенность в том, что эту сеть можно во многих случаях обучить устанавливать правильные веса, подавая вводы и правильные для них выводы. Вдобавок к этим двум особенностям нужно отметить особое отношение: нужно ориентироваться на огромное количество связей между нейронами мозга и не смущаться, как бы много связей и логических элементов ни пришлось добавить в сеть. Придерживаясь такого морального принципа, можно создать сети, способные рассчитывать множество возможностей и, следовательно, использовать статистическую избыточность характеристик мира. А это, в свою очередь, позволит нейронным сетям распространять информацию с одного ввода на другие подобные вводы без дополнительного обучения, при условии, что для данной задачи подобные вводы дают подобные выводы102.
Это всего лишь несколько идей относительно того, как можно воплотить наших крохотных демонов с их досками объявлений в форму машин, отдаленно напоминающих нейронные сети. Эти идеи служат мостиком – пусть пока довольно шатким – на пути объяснения, которое начинается в концептуальной сфере (народная интуитивная психология и лежащие в ее основе своеобразные версии знаний, логики и теории вероятности), ведет дальше к правилам и репрезентациям (демонам и символам) и в конечном итоге приводит к реальным нейронам. Нейронные сети также скрывают приятные сюрпризы. Пытаясь разобраться в «программном обеспечении» мозга, мы в конечном итоге можем использовать только демонов достаточно глупых, чтобы их можно было заменить машиной. Если нам понадобится более умный демон, то придется еще как-то разгадать, как построить его из более глупых демонов. Процесс идет быстрее, а иногда и совсем иначе, когда разработчики нейронных сетей, идущие от нейронов к верхним уровням, создают целый арсенал готовых демонов, которые выполняют простые