P:
Dlaczego „wąskie gardło informacyjne” jest ważną teorią w głębokim uczeniu się?
ZA:Idea „wąskiego gardła informacyjnego” w sztucznych sieciach neuronowych (SSN) opiera się na specjalnej zasadzie związanej z dyfuzją różnego rodzaju sygnalizacji. Jest to postrzegane jako praktyczne narzędzie do badania kompromisów, które sprawiają, że te systemy sztucznej inteligencji ulegają samooptymalizacji. Artykuł przewodowy opisujący koncepcję wąskiego gardła informacyjnego przedstawiony przez Tishby i in. glin. mówi o „usunięciu hałaśliwych danych wejściowych z obcych szczegółów, jakby wyciskając informacje przez wąskie gardło” i „zachowując tylko te cechy, które są najistotniejsze dla ogólnych pojęć”.
Jako stosunkowo nowa koncepcja pomysł wąskiego gardła informacyjnego może pomóc ulepszyć i zmienić sposób, w jaki używamy ANN i powiązanych systemów do modelowania funkcji poznawczych. Jednym ze sposobów, w jaki teoria ta może pomóc, jest pomoc w lepszym zrozumieniu paradygmatów obsługujących funkcje sieci neuronowej. Na przykład, jeśli zasada ilustruje, w jaki sposób system zachowuje tylko określony zestaw funkcji, zaczynamy widzieć, w jaki sposób ta „dyskryminacja danych” czyni sieć „małpą” ludzkiego mózgu, a inżynierowie mogą dodawać ją do modeli sieci neuronowej. Chodzi o to, że ostatecznie technologia sieci neuronowej stanie się bardziej „uniwersalną” koncepcją, a nie tylko prowincją nielicznych uprzywilejowanych. Obecnie firmy poszukują ograniczonego talentu AI; teorie takie jak teoria wąskiego gardła informacyjnego mogą pomóc w rozpowszechnieniu wiedzy o sieciach neuronowych wśród laików i „średnich użytkowników” - tych, którzy mogą nie być „ekspertami”, ale mogą pomóc w pojawieniu się i rozpowszechnieniu technologii sieci neuronowych.
Inną ważną wartością wąskiego gardła informacyjnego jest to, że inżynierowie mogą zacząć szkolić systemy do pracy w bardziej precyzyjny sposób. Posiadanie niektórych najwyższych wytycznych dotyczących architektury systemu może usprawnić ewolucję tego rodzaju technologii, a zatem bardziej szczegółowe pojęcie zasad głębokiego uczenia się jest cenne w świecie IT.
Ogólnie rzecz biorąc, awangarda pracująca nad sztuczną inteligencją będzie nadal przyglądać się w szczególności działaniu sieci neuronowych, w tym idei „istotnych informacji” i dyskryminacji systemów w wykonywaniu funkcji. Jednym z przykładów jest przetwarzanie obrazu lub mowy, w którym systemy muszą nauczyć się rozpoznawać wiele odmian jako „obiekty”. Zasadniczo wąskie gardło informacyjne pokazuje szczególny widok tego, jak sieć neuronowa działałaby z tymi obiektami, a konkretnie jak te modele danych przetwarzać informacje.
