Azərbaycanca
Беларускі
Dansk
Deutsch
Española
Français
Indonesia
Italiana
日本語
Қазақ
Lietuvos
Nederlands
Português
Русский
සිංහල
แบบไทย
Türkçe
Українська
中國人
United State
Afrikaans
| Ця стаття потребує додаткових для поліпшення її . (січень 2021) |
Систе́ма па́м'яті — передба́чування (англ. memory-prediction framework) — це теорія функціювання мозку, створена [en], та описана в його книзі «Про інтелект» 2004 року. Ця теорія розглядає роль нової кори ссавців та її зв'язків із гіпокампами та таламусом у співставлянні сенсо́рних входів зі збереженими образами в пам'яті, а також те, як цей процес веде до передбачування того, що станеться в майбутньому.
Загальний огляд
Цю теорію вмотивовано спостережуваними подібностями між структурами головного мозку (особливо тканини нової кори), які використовуються для широкого кола типів поведінки, доступних ссавцям. Ця теорія стверджує, що надзвичайно однорідне фізичне влаштування тканини кори відображає єдиний принцип або алгоритм, який лежить в основі всієї кортикальної обробки інформації. Вбачається, що основним принципом обробки є петля зворотного зв'язку / пригадування, що включає як кортикальну, так і позакортикальну участь (останню, зокрема, з боку таламуса та гіпокампів).
Основна теорія: розпізнавання та передбачування у двоспрямованих ієрархіях
Центральна концепція системи пам'яті — передбачування полягає в тому, що висхідні входи підпаровуються в ієрархії [en], й викликають низку низхідних очікувань, кодованих як потенціювання. Ці очікування взаємодіють із висхідними сигналами, щоби як аналізувати ці входи, так і породжувати передбачування подальших очікуваних входів. Кожен рівень ієрархії запам'ятовує часто спостережувані часові послідовності входових образів, і породжує мітки (англ. labels) або «назви» (англ. "names") для цих послідовностей. Коли входова послідовність підпаровується до запам'ятованої послідовності на заданому рівні ієрархії, мітка або «назва» поширюється ієрархією вгору — усуваючи таким чином деталі на вищих рівнях, і дозволяючи їм навчатися послідовностей вищого порядку. Цей процес створює підвищену інваріантність на вищих рівнях. Вищі рівні передбачують майбутні входи, підпаровуючи часткові послідовності, та проєктуючи свої очікування на нижчі рівні. Проте, коли між входовими та запам'ятованими/передбачуваними послідовностями виникає невідповідність, угору поширюється повніше подання. Це спричинює активування альтернативних «інтерпретацій» на вищих рівнях, що, своєю чергою, породжує інші передбачування на нижчих рівнях.
Розгляньмо, наприклад, процес бачення. Висхідна інформація починається як низькорівневі сигнали від сітківки (що вказують на наявність простих візуальних елементів та контрастностей). На вищих рівнях ієрархії видобувається дедалі змістовніша інформація щодо наявності ліній, областей, рухів тощо. Ще вище за ієрархією активність відповідає наявності конкретних об'єктів — а потім і до поведінки цих об'єктів. Низхідна інформація заповнює деталі про розпізнані об'єкти, а також про їхню очікувану поведінку з плином часу.
Сенсо́рна ієрархія зумовлює ряд відмінностей між різними рівнями. У міру просування вгору цією ієрархією подання зазнають зростання:
- Обширу — наприклад, більші області поля зору, або обширніші тактильні області.
- Часової стійкості — сутності нижчих рівнів змінюються швидко, тоді як сприйняття на вищих рівнях схильні бути стійкішими.
- Абстрактності — через процес послідовного виділяння інваріантних ознак розпізнаються все абстрактніші сутності.
Важливим аспектом основної теорії є взаємозв'язок між сенсо́рною та моторною обробкою. Зроблено припущення, що моторні області кори складаються з поведінкової ієрархії, подібної до сенсо́рної, де найнижчі рівні складаються з явних моторних команд м'язам, а найвищі рівні відповідають абстрактним розпорядженням (наприклад, «змінити розмір браузера»). Сенсо́рна та моторна ієрархії є тісно пов'язаними між собою, зі збуджуванням поведінкою сенсо́рних очікувань, та сенсорними сприйняттями, що рухають моторними процесами.
Нарешті, важливо зазначити, що всіх спогадів у кортикальній ієрархії повинно бути навчено — ця інформація не є прошитою в мозку заздалегідь. Отже, висувається теорія, що процес виділяння цього подання з потоку входів та поведінки є процесом, що відбувається безперервно під час пізнання.
В інших термінах
Гокінс має велику підготовку як інженер з електроніки. Інший спосіб описати цю теорію (натяк на який зроблено в його книзі) — це [en] ієрархія стохастичних скінченних автоматів [en]. З цієї точки зору головний мозок аналізують як задачу кодування, яка не надто відрізняється від кодів виправляння помилок, що передбачують майбутнє. Ця ієрархія — це ієрархія абстракції, де стани машин вищого рівня представляють абстрактніші умови або події, й ці стани схиляють машини нижчого рівня до здійснення певних переходів. Машини нижчого рівня моделюють обмежені області визначення відчуттів, або контролюють чи інтерпретують сенсори чи ефектори. Система в цілому фактично контролює поведінку організму. Оскільки цей скінченний автомат — «з прямим зв'язком», організм реагує на майбутні події, передбачені з даних минулого. Оскільки вона є ієрархічною, ця система демонструє поведінкову гнучкість, легко виробляючи нові послідовності поведінки у відповідь на нові сенсо́рні дані. Оскільки система навчається, нова поведінка пристосовується до мінливих умов.
Тобто, еволюційним призначенням мозку є передбачувати майбутнє, звісно, обмеженими способами, щоби змінювати його.
Нейрофізіологічне втілення
Теоретично, описані вище ієрархії мають місце переважно в новій корі головного мозку ссавців. Зокрема, передбачається, що нова кора складається з великої кількості колонок (припущення про що також висував [en], з анатомічних та теоретичних міркувань). Кожна колонка є наладованою на певну ознаку на заданому рівні в ієрархії. Вона отримує висхідні входи з нижчих рівнів, та низхідні входи з вищих рівнів. (Інші колонки на тому ж рівні також подають на вхід до заданої колонки, й слугують переважно для пригнічування активаційно-ексклюзивних подань.) Коли вхід розпізнається — тобто, отримується прийнятна згода між висхідними та низхідними джерелами, — колонка породжує виходи, які своєю чергою поширюються як до нижчого, так і до вищого рівнів.
Кора
Ці процеси добре відображуються на певні (шари) в корі головного мозку ссавців. (Шари кори не слід плутати з різними рівнями ієрархії обробки: усі шари в одній колонці беруть участь як один елемент на одному ієрархічному рівні). Висхідний вхід надходить до шару IV, звідки він поширюється до шарів II та III для розпізнавання інваріантного вмісту. Низхідна активація надходить до шарів II та III через шар I (переважно аксонний шар, який роздає активацію локально між колонками). Шари II та III порівнюють висхідну та низхідну інформацію, та породжують або інваріантні «назви» (англ. "names"), коли досягнуто достатнього збігу, або більше мінливих сигналів, що виникають, коли це не вдається. Ці сигнали поширюються вгору ієрархією (через шар V), а також вниз ієрархією (через шари VI та I).
Таламус
Щоби пояснити зберігання та розпізнавання послідовностей образів, запропоновано поєднання двох процесів. Неспецифічний таламус діє як «лінія затримки» — тобто, шар V активує цю область мозку, яка знову активує шар I після невеликої затримки. Таким чином, вихід однієї колонки породжує активність шару I, яка збігатиметься із входом до колонки, який є хронологічно наступним у межах послідовності. Це чергування в часі діє у поєднанні з ідентифікацією послідовності на вищому рівні, яка не змінюється в часі; отже, активація подання послідовності спричинює передбачування складових нижчого рівня однієї за одною. (Окрім цієї ролі в послідовностях, таламус також діє як сенсо́рна [en] — ці ролі, очевидно, стосуються різних областей цієї анатомічно неоднорідної структури.)
Гіпокамп
Ще однією анатомічно відмінною структурою мозку, що, як передбачається, відіграє важливу роль в ієрархічнім пізнанні, є гіпокамп. Загальновідомо, що пошкодження обох гіпокампів погіршує формування довготривалої декларативної пам'яті; особи з такими пошкодженнями не в змозі формувати нові спогади епізодичного характеру, хоча вони можуть без труднощів згадувати попередні спогади, а також можуть засвоювати нові навички. У даній теорії гіпокампи розглядаються як найвищий рівень кортикальної ієрархії; вони спеціалізуються на зберіганні спогадів про події, що поширюються аж до верху. Оскільки такі події вписуються у передбачувані образи, вони стають запам'ятовуваними на нижчих рівнях ієрархії. (Такий рух спогадів ієрархією донизу є, до речі, загальним передбаченням цієї теорії.) Таким чином, гіпокампи постійно запам'ятовують «несподівані» події (тобто ті, що не було передбачено на нижчих рівнях); якщо їх пошкоджено, весь процес запам'ятовування через ієрархію порушується.
Детальніші відомості з цієї теми ви можете знайти в статті [en].
2016 року [en] висунув гіпотезу, що кортикальні колонки фіксують не просто відчуття, а й відносне розташування цього відчуття у трьох вимірах, а не у двох (ситуаційне вловлювання, англ. situated capture), стосовно того, що було навколо. «Коли мозок будує модель світу, все має своє місце щодо всього іншого» — Джеф Гокінс.
Пояснювальні успіхи та передбачення
Система пам'яті—передбачування пояснює низку психологічно важливих аспектів пізнання. Наприклад, здатність експертів у будь-якій галузі без особливих зусиль аналізувати та запам'ятовувати складні проблеми у своїй галузі є природним наслідком формування ними все витонченіших ієрархій понять. Крім того, перехід від «сприйняття» до «розуміння» є легко зрозумілим як результат підпаровування низхідних та висхідних очікувань. Невідповідності, навпаки, породжують вишукану здатність біологічного пізнання виявляти несподівані сприйняття та ситуації. (Недоліки в цьому плані є загальною характеристикою поточних підходів до штучного інтелекту.)
Окрім цих суб'єктивно задовільних пояснень, ця система робить також низку перевірних передбачень. Наприклад, важлива роль, яку передбачування відіграє в сенсо́рних ієрархіях, вимагає випереджувальної нервової активності в певних клітинах по всій сенсо́рній корі. Крім того, клітини, що «називають» певні інваріанти, повинні залишатися активними протягом усієї присутності цих інваріантів, навіть якщо входи, що лежать в основі, змінюються. Передбачувані взірці висхідної та низхідної активності — причому перші є складнішими, коли очікування не виправдовуються, — може бути виявлено, наприклад, за допомогою функціональної магнітно-резонансної томографії (фМРТ).
Незважаючи на те, що ці передбачення не є особливо специфічними для пропонованої теорії, вони є достатньо однозначними, щоб уможливити перевірку або відхилення її центральних положень. Докладніше про передбачення та висновки див. «Про інтелект».
Внесок та обмеження
За задумом, ця теорія в її поточному стані спирається на роботу численних нейробіологів, і можна стверджувати, що більшість з цих ідей вже було запропоновано такими дослідниками як [en] та [en]. З іншого боку, нововведене відокремлення концептуального механізму (тобто двоспрямованої обробки та інваріантного розпізнавання) від біологічних деталей (тобто нейронних шарів, колонок та структур) закладає основу для абстрактного мислення про широкий спектр процесів пізнання.
Найсуттєвішим обмеженням цієї теорії є її поточний брак деталізації. Наприклад, концепція інваріантності відіграє вирішальну роль; Гокінс постулює «клітини назв» принаймні для деяких із цих інваріантів. (Див. також (Нейронний ансамбль § Кодування) про [en], що виконують цей тип функцій, та дзеркальні нейрони з точки зору соматосенсорної системи.) Але далеко не очевидно, як розробити математично строге визначення, що нестиме необхідне концептуальне навантаження в усіх областях, представлених Гокінсом. Так само, повна теорія вимагатиме достовірних деталей як щодо короткострокової динаміки, так і щодо процесів навчання, які дозволять шарам кори поводитися так, як заявлено.
Модель Гокінса впроваджує IBM.
Моделі машинного навчання
Теорія пам'яті—передбачування стверджує, що в усіх областях нової кори використовується загальний алгоритм. Ця теорія породила низку програмних моделей, спрямованих на імітацію цього загального алгоритму за допомогою пам'яті ієрархічної структури. Рік у переліку нижче вказує, коли модель було крайній раз оновлено.
Моделі на основі баєсових мереж
Наступні моделі використовують поширення переконань або [en] в однозв'язних баєсових мережах .
- Ієрархічна часова пам'ять (ІЧП), модель, відповідна платформа розробки та початковий код Numenta, Inc. (2008).
- HtmLib[недоступне посилання з 01.11.2012], альтернативне втілення алгоритмів ІЧП Грегом Кочаняком з низкою модифікацій для підвищення точності та швидкості розпізнавання (2008).
- Project Neocortex, проєкт з відкритим кодом для моделювання системи пам'яті — передбачування (2008).
- Сторінка досліджень Саулюса Гаралевічюса, наукові праці та програми, що представляють експериментальні результати з моделлю системи пам'яті — передбачування, основа для проєкту Neocortex (2007).
- George, Dileep (2005). A Hierarchical Bayesian Model of Invariant Pattern Recognition in the Visual Cortex. CiteSeerX 10.1.1.132.6744. стаття, що описує ранню баєсову модель до ІЧП від співзасновника Numenta. Це перша модель системи пам'яті—передбачування, яка використовує баєсові мережі, і всі вищезазначені моделі ґрунтуються на цих початкових ідеях. Первинний код Matlab цієї моделі був у вільному доступі для завантаження протягом ряду років.
Інші моделі
- , стаття Саулюса Гаралевічюса, що описує метод класифікації та передбачування в моделі, яка зберігає часові послідовності та використовує некероване навчання (2005).
- , машина образів для Palm OS, яка зберігає послідовності образів і згадує образи, що відповідають її поточному середовищу (2007).
- BrainGame, клас передбачувачів з відкритим кодом, який навчається образів та може бути з'єднаним з іншими передбачувачами (2005).
Див. також
- [en], невролог, який виявив і описав колонкоподібну будову кори головного мозку.
- [en], нейромережна архітектура, розроблена [en].
- Обчислювальна нейронаука
- [en]
- [en]
- Передбачувальне навчання
- [en]
Примітки
- Cade Metz The New York Times (15 October 2018) «A new view of how we think» pp.B1,B4 див.: 'Clarity Over a Coffee Cup' (англ.)
- IBM tests mobile computing pioneer's controversial Brain Algorithms accessdate=2015-04-08 (англ.)
- Neocortex - Memory-Prediction Framework. SourceForge (англ.). Процитовано 5 квітня 2023.
- . web.archive.org. 13 жовтня 2006. Архів оригіналу за 13 жовтня 2006. Процитовано 5 квітня 2023.
- BrainGame: memory prediction framework. SourceForge (англ.). Процитовано 5 квітня 2023.
Література
- Jeff Hawkins (2004), On Intelligence, New York: Henry Holt. Bibliography, Index, 251 pages. (англ.)
- Джефф Хокинс и Сандра Блейксли. Об интеллекте. — Москва • Санкт-Петербург • Киев : Вильямс, 2016. — 240 с. — 200 прим. — . (рос.)
Посилання
- Первинний код та дані алгоритму ієрархічного бачення (англ.)
— подібні до Системи Пам'яті—Передбачування (від Центру біологічного та обчислювального навчання МТІ) - (англ.)
— Група статей та робіт, що підтримують теорію СПП Джефа. - MIT Technology Review Monday, February 12, 2007: Building the Cortex in Silicon (англ.)
Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет
Cya stattya potrebuye dodatkovih posilan na dzherela dlya polipshennya yiyi perevirnosti Bud laska dopomozhit udoskonaliti cyu stattyu dodavshi posilannya na nadijni avtoritetni dzherela Zvernitsya na storinku obgovorennya za poyasnennyami ta dopomozhit vipraviti nedoliki Material bez dzherel mozhe buti piddano sumnivu ta vilucheno sichen 2021 Siste ma pa m yati peredba chuvannya angl memory prediction framework ce teoriya funkciyuvannya mozku stvorena en ta opisana v jogo knizi Pro intelekt 2004 roku Cya teoriya rozglyadaye rol novoyi kori ssavciv ta yiyi zv yazkiv iz gipokampami ta talamusom u spivstavlyanni senso rnih vhodiv zi zberezhenimi obrazami v pam yati a takozh te yak cej proces vede do peredbachuvannya togo sho stanetsya v majbutnomu Zagalnij oglyadCyu teoriyu vmotivovano sposterezhuvanimi podibnostyami mizh strukturami golovnogo mozku osoblivo tkanini novoyi kori yaki vikoristovuyutsya dlya shirokogo kola tipiv povedinki dostupnih ssavcyam Cya teoriya stverdzhuye sho nadzvichajno odnoridne fizichne vlashtuvannya tkanini kori vidobrazhaye yedinij princip abo algoritm yakij lezhit v osnovi vsiyeyi kortikalnoyi obrobki informaciyi Vbachayetsya sho osnovnim principom obrobki ye petlya zvorotnogo zv yazku prigaduvannya sho vklyuchaye yak kortikalnu tak i pozakortikalnu uchast ostannyu zokrema z boku talamusa ta gipokampiv Osnovna teoriya rozpiznavannya ta peredbachuvannya u dvospryamovanih iyerarhiyahCentralna koncepciya sistemi pam yati peredbachuvannya polyagaye v tomu sho vishidni vhodi pidparovuyutsya v iyerarhiyi en j viklikayut nizku nizhidnih ochikuvan kodovanih yak potenciyuvannya Ci ochikuvannya vzayemodiyut iz vishidnimi signalami shobi yak analizuvati ci vhodi tak i porodzhuvati peredbachuvannya podalshih ochikuvanih vhodiv Kozhen riven iyerarhiyi zapam yatovuye chasto sposterezhuvani chasovi poslidovnosti vhodovih obraziv i porodzhuye mitki angl labels abo nazvi angl names dlya cih poslidovnostej Koli vhodova poslidovnist pidparovuyetsya do zapam yatovanoyi poslidovnosti na zadanomu rivni iyerarhiyi mitka abo nazva poshiryuyetsya iyerarhiyeyu vgoru usuvayuchi takim chinom detali na vishih rivnyah i dozvolyayuchi yim navchatisya poslidovnostej vishogo poryadku Cej proces stvoryuye pidvishenu invariantnist na vishih rivnyah Vishi rivni peredbachuyut majbutni vhodi pidparovuyuchi chastkovi poslidovnosti ta proyektuyuchi svoyi ochikuvannya na nizhchi rivni Prote koli mizh vhodovimi ta zapam yatovanimi peredbachuvanimi poslidovnostyami vinikaye nevidpovidnist ugoru poshiryuyetsya povnishe podannya Ce sprichinyuye aktivuvannya alternativnih interpretacij na vishih rivnyah sho svoyeyu chergoyu porodzhuye inshi peredbachuvannya na nizhchih rivnyah Rozglyanmo napriklad proces bachennya Vishidna informaciya pochinayetsya yak nizkorivnevi signali vid sitkivki sho vkazuyut na nayavnist prostih vizualnih elementiv ta kontrastnostej Na vishih rivnyah iyerarhiyi vidobuvayetsya dedali zmistovnisha informaciya shodo nayavnosti linij oblastej ruhiv tosho She vishe za iyerarhiyeyu aktivnist vidpovidaye nayavnosti konkretnih ob yektiv a potim i do povedinki cih ob yektiv Nizhidna informaciya zapovnyuye detali pro rozpiznani ob yekti a takozh pro yihnyu ochikuvanu povedinku z plinom chasu Senso rna iyerarhiya zumovlyuye ryad vidminnostej mizh riznimi rivnyami U miru prosuvannya vgoru ciyeyu iyerarhiyeyu podannya zaznayut zrostannya Obshiru napriklad bilshi oblasti polya zoru abo obshirnishi taktilni oblasti Chasovoyi stijkosti sutnosti nizhchih rivniv zminyuyutsya shvidko todi yak sprijnyattya na vishih rivnyah shilni buti stijkishimi Abstraktnosti cherez proces poslidovnogo vidilyannya invariantnih oznak rozpiznayutsya vse abstraktnishi sutnosti Vazhlivim aspektom osnovnoyi teoriyi ye vzayemozv yazok mizh senso rnoyu ta motornoyu obrobkoyu Zrobleno pripushennya sho motorni oblasti kori skladayutsya z povedinkovoyi iyerarhiyi podibnoyi do senso rnoyi de najnizhchi rivni skladayutsya z yavnih motornih komand m yazam a najvishi rivni vidpovidayut abstraktnim rozporyadzhennyam napriklad zminiti rozmir brauzera Senso rna ta motorna iyerarhiyi ye tisno pov yazanimi mizh soboyu zi zbudzhuvannyam povedinkoyu senso rnih ochikuvan ta sensornimi sprijnyattyami sho ruhayut motornimi procesami Nareshti vazhlivo zaznachiti sho vsih spogadiv u kortikalnij iyerarhiyi povinno buti navcheno cya informaciya ne ye proshitoyu v mozku zazdalegid Otzhe visuvayetsya teoriya sho proces vidilyannya cogo podannya z potoku vhodiv ta povedinki ye procesom sho vidbuvayetsya bezperervno pid chas piznannya V inshih terminah Gokins maye veliku pidgotovku yak inzhener z elektroniki Inshij sposib opisati cyu teoriyu natyak na yakij zrobleno v jogo knizi ce en iyerarhiya stohastichnih skinchennih avtomativ en Z ciyeyi tochki zoru golovnij mozok analizuyut yak zadachu koduvannya yaka ne nadto vidriznyayetsya vid kodiv vipravlyannya pomilok sho peredbachuyut majbutnye Cya iyerarhiya ce iyerarhiya abstrakciyi de stani mashin vishogo rivnya predstavlyayut abstraktnishi umovi abo podiyi j ci stani shilyayut mashini nizhchogo rivnya do zdijsnennya pevnih perehodiv Mashini nizhchogo rivnya modelyuyut obmezheni oblasti viznachennya vidchuttiv abo kontrolyuyut chi interpretuyut sensori chi efektori Sistema v cilomu faktichno kontrolyuye povedinku organizmu Oskilki cej skinchennij avtomat z pryamim zv yazkom organizm reaguye na majbutni podiyi peredbacheni z danih minulogo Oskilki vona ye iyerarhichnoyu cya sistema demonstruye povedinkovu gnuchkist legko viroblyayuchi novi poslidovnosti povedinki u vidpovid na novi senso rni dani Oskilki sistema navchayetsya nova povedinka pristosovuyetsya do minlivih umov Tobto evolyucijnim priznachennyam mozku ye peredbachuvati majbutnye zvisno obmezhenimi sposobami shobi zminyuvati jogo Nejrofiziologichne vtilennyaTeoretichno opisani vishe iyerarhiyi mayut misce perevazhno v novij kori golovnogo mozku ssavciv Zokrema peredbachayetsya sho nova kora skladayetsya z velikoyi kilkosti kolonok pripushennya pro sho takozh visuvav en z anatomichnih ta teoretichnih mirkuvan Kozhna kolonka ye naladovanoyu na pevnu oznaku na zadanomu rivni v iyerarhiyi Vona otrimuye vishidni vhodi z nizhchih rivniv ta nizhidni vhodi z vishih rivniv Inshi kolonki na tomu zh rivni takozh podayut na vhid do zadanoyi kolonki j sluguyut perevazhno dlya prignichuvannya aktivacijno eksklyuzivnih podan Koli vhid rozpiznayetsya tobto otrimuyetsya prijnyatna zgoda mizh vishidnimi ta nizhidnimi dzherelami kolonka porodzhuye vihodi yaki svoyeyu chergoyu poshiryuyutsya yak do nizhchogo tak i do vishogo rivniv Kora Ci procesi dobre vidobrazhuyutsya na pevni shari v kori golovnogo mozku ssavciv Shari kori ne slid plutati z riznimi rivnyami iyerarhiyi obrobki usi shari v odnij kolonci berut uchast yak odin element na odnomu iyerarhichnomu rivni Vishidnij vhid nadhodit do sharu IV zvidki vin poshiryuyetsya do shariv II ta III dlya rozpiznavannya invariantnogo vmistu Nizhidna aktivaciya nadhodit do shariv II ta III cherez shar I perevazhno aksonnij shar yakij rozdaye aktivaciyu lokalno mizh kolonkami Shari II ta III porivnyuyut vishidnu ta nizhidnu informaciyu ta porodzhuyut abo invariantni nazvi angl names koli dosyagnuto dostatnogo zbigu abo bilshe minlivih signaliv sho vinikayut koli ce ne vdayetsya Ci signali poshiryuyutsya vgoru iyerarhiyeyu cherez shar V a takozh vniz iyerarhiyeyu cherez shari VI ta I Talamus Shobi poyasniti zberigannya ta rozpiznavannya poslidovnostej obraziv zaproponovano poyednannya dvoh procesiv Nespecifichnij talamus diye yak liniya zatrimki tobto shar V aktivuye cyu oblast mozku yaka znovu aktivuye shar I pislya nevelikoyi zatrimki Takim chinom vihid odniyeyi kolonki porodzhuye aktivnist sharu I yaka zbigatimetsya iz vhodom do kolonki yakij ye hronologichno nastupnim u mezhah poslidovnosti Ce cherguvannya v chasi diye u poyednanni z identifikaciyeyu poslidovnosti na vishomu rivni yaka ne zminyuyetsya v chasi otzhe aktivaciya podannya poslidovnosti sprichinyuye peredbachuvannya skladovih nizhchogo rivnya odniyeyi za odnoyu Okrim ciyeyi roli v poslidovnostyah talamus takozh diye yak senso rna en ci roli ochevidno stosuyutsya riznih oblastej ciyeyi anatomichno neodnoridnoyi strukturi Gipokamp She odniyeyu anatomichno vidminnoyu strukturoyu mozku sho yak peredbachayetsya vidigraye vazhlivu rol v iyerarhichnim piznanni ye gipokamp Zagalnovidomo sho poshkodzhennya oboh gipokampiv pogirshuye formuvannya dovgotrivaloyi deklarativnoyi pam yati osobi z takimi poshkodzhennyami ne v zmozi formuvati novi spogadi epizodichnogo harakteru hocha voni mozhut bez trudnoshiv zgaduvati poperedni spogadi a takozh mozhut zasvoyuvati novi navichki U danij teoriyi gipokampi rozglyadayutsya yak najvishij riven kortikalnoyi iyerarhiyi voni specializuyutsya na zberiganni spogadiv pro podiyi sho poshiryuyutsya azh do verhu Oskilki taki podiyi vpisuyutsya u peredbachuvani obrazi voni stayut zapam yatovuvanimi na nizhchih rivnyah iyerarhiyi Takij ruh spogadiv iyerarhiyeyu donizu ye do rechi zagalnim peredbachennyam ciyeyi teoriyi Takim chinom gipokampi postijno zapam yatovuyut nespodivani podiyi tobto ti sho ne bulo peredbacheno na nizhchih rivnyah yaksho yih poshkodzheno ves proces zapam yatovuvannya cherez iyerarhiyu porushuyetsya Dokladnishe Prostorovi klitini Detalnishi vidomosti z ciyeyi temi vi mozhete znajti v statti en 2016 roku en visunuv gipotezu sho kortikalni kolonki fiksuyut ne prosto vidchuttya a j vidnosne roztashuvannya cogo vidchuttya u troh vimirah a ne u dvoh situacijne vlovlyuvannya angl situated capture stosovno togo sho bulo navkolo Koli mozok buduye model svitu vse maye svoye misce shodo vsogo inshogo Dzhef Gokins Poyasnyuvalni uspihi ta peredbachennyaSistema pam yati peredbachuvannya poyasnyuye nizku psihologichno vazhlivih aspektiv piznannya Napriklad zdatnist ekspertiv u bud yakij galuzi bez osoblivih zusil analizuvati ta zapam yatovuvati skladni problemi u svoyij galuzi ye prirodnim naslidkom formuvannya nimi vse vitonchenishih iyerarhij ponyat Krim togo perehid vid sprijnyattya do rozuminnya ye legko zrozumilim yak rezultat pidparovuvannya nizhidnih ta vishidnih ochikuvan Nevidpovidnosti navpaki porodzhuyut vishukanu zdatnist biologichnogo piznannya viyavlyati nespodivani sprijnyattya ta situaciyi Nedoliki v comu plani ye zagalnoyu harakteristikoyu potochnih pidhodiv do shtuchnogo intelektu Okrim cih sub yektivno zadovilnih poyasnen cya sistema robit takozh nizku perevirnih peredbachen Napriklad vazhliva rol yaku peredbachuvannya vidigraye v senso rnih iyerarhiyah vimagaye viperedzhuvalnoyi nervovoyi aktivnosti v pevnih klitinah po vsij senso rnij kori Krim togo klitini sho nazivayut pevni invarianti povinni zalishatisya aktivnimi protyagom usiyeyi prisutnosti cih invariantiv navit yaksho vhodi sho lezhat v osnovi zminyuyutsya Peredbachuvani vzirci vishidnoyi ta nizhidnoyi aktivnosti prichomu pershi ye skladnishimi koli ochikuvannya ne vipravdovuyutsya mozhe buti viyavleno napriklad za dopomogoyu funkcionalnoyi magnitno rezonansnoyi tomografiyi fMRT Nezvazhayuchi na te sho ci peredbachennya ne ye osoblivo specifichnimi dlya proponovanoyi teoriyi voni ye dostatno odnoznachnimi shob umozhliviti perevirku abo vidhilennya yiyi centralnih polozhen Dokladnishe pro peredbachennya ta visnovki div Pro intelekt Vnesok ta obmezhennyaZa zadumom cya teoriya v yiyi potochnomu stani spirayetsya na robotu chislennih nejrobiologiv i mozhna stverdzhuvati sho bilshist z cih idej vzhe bulo zaproponovano takimi doslidnikami yak en ta en Z inshogo boku novovvedene vidokremlennya konceptualnogo mehanizmu tobto dvospryamovanoyi obrobki ta invariantnogo rozpiznavannya vid biologichnih detalej tobto nejronnih shariv kolonok ta struktur zakladaye osnovu dlya abstraktnogo mislennya pro shirokij spektr procesiv piznannya Najsuttyevishim obmezhennyam ciyeyi teoriyi ye yiyi potochnij brak detalizaciyi Napriklad koncepciya invariantnosti vidigraye virishalnu rol Gokins postulyuye klitini nazv prinajmni dlya deyakih iz cih invariantiv Div takozh Nejronnij ansambl Koduvannya pro en sho vikonuyut cej tip funkcij ta dzerkalni nejroni z tochki zoru somatosensornoyi sistemi Ale daleko ne ochevidno yak rozrobiti matematichno stroge viznachennya sho nestime neobhidne konceptualne navantazhennya v usih oblastyah predstavlenih Gokinsom Tak samo povna teoriya vimagatime dostovirnih detalej yak shodo korotkostrokovoyi dinamiki tak i shodo procesiv navchannya yaki dozvolyat sharam kori povoditisya tak yak zayavleno Model Gokinsa vprovadzhuye IBM Modeli mashinnogo navchannyaTeoriya pam yati peredbachuvannya stverdzhuye sho v usih oblastyah novoyi kori vikoristovuyetsya zagalnij algoritm Cya teoriya porodila nizku programnih modelej spryamovanih na imitaciyu cogo zagalnogo algoritmu za dopomogoyu pam yati iyerarhichnoyi strukturi Rik u pereliku nizhche vkazuye koli model bulo krajnij raz onovleno Modeli na osnovi bayesovih merezh Nastupni modeli vikoristovuyut poshirennya perekonan abo en v odnozv yaznih bayesovih merezhah Iyerarhichna chasova pam yat IChP model vidpovidna platforma rozrobki ta pochatkovij kod Numenta Inc 2008 HtmLib nedostupne posilannya z 01 11 2012 alternativne vtilennya algoritmiv IChP Gregom Kochanyakom z nizkoyu modifikacij dlya pidvishennya tochnosti ta shvidkosti rozpiznavannya 2008 Project Neocortex proyekt z vidkritim kodom dlya modelyuvannya sistemi pam yati peredbachuvannya 2008 Storinka doslidzhen Saulyusa Garalevichyusa naukovi praci ta programi sho predstavlyayut eksperimentalni rezultati z modellyu sistemi pam yati peredbachuvannya osnova dlya proyektu Neocortex 2007 George Dileep 2005 A Hierarchical Bayesian Model of Invariant Pattern Recognition in the Visual Cortex CiteSeerX 10 1 1 132 6744 stattya sho opisuye rannyu bayesovu model do IChP vid spivzasnovnika Numenta Ce persha model sistemi pam yati peredbachuvannya yaka vikoristovuye bayesovi merezhi i vsi vishezaznacheni modeli gruntuyutsya na cih pochatkovih ideyah Pervinnij kod Matlab ciyeyi modeli buv u vilnomu dostupi dlya zavantazhennya protyagom ryadu rokiv Inshi modeli stattya Saulyusa Garalevichyusa sho opisuye metod klasifikaciyi ta peredbachuvannya v modeli yaka zberigaye chasovi poslidovnosti ta vikoristovuye nekerovane navchannya 2005 mashina obraziv dlya Palm OS yaka zberigaye poslidovnosti obraziv i zgaduye obrazi sho vidpovidayut yiyi potochnomu seredovishu 2007 BrainGame klas peredbachuvachiv z vidkritim kodom yakij navchayetsya obraziv ta mozhe buti z yednanim z inshimi peredbachuvachami 2005 Div takozh en nevrolog yakij viyaviv i opisav kolonkopodibnu budovu kori golovnogo mozku en nejromerezhna arhitektura rozroblena en Obchislyuvalna nejronauka en en Peredbachuvalne navchannya en PrimitkiCade Metz The New York Times 15 October 2018 A new view of how we think pp B1 B4 div Clarity Over a Coffee Cup angl IBM tests mobile computing pioneer s controversial Brain Algorithms accessdate 2015 04 08 angl Neocortex Memory Prediction Framework SourceForge angl Procitovano 5 kvitnya 2023 web archive org 13 zhovtnya 2006 Arhiv originalu za 13 zhovtnya 2006 Procitovano 5 kvitnya 2023 BrainGame memory prediction framework SourceForge angl Procitovano 5 kvitnya 2023 LiteraturaJeff Hawkins 2004 On Intelligence New York Henry Holt Bibliography Index 251 pages ISBN 0 8050 7456 2 angl Dzheff Hokins i Sandra Blejksli Ob intellekte Moskva Sankt Peterburg Kiev Vilyams 2016 240 s 200 prim ISBN 978 5 8459 2067 6 ros PosilannyaPervinnij kod ta dani algoritmu iyerarhichnogo bachennya angl podibni do Sistemi Pam yati Peredbachuvannya vid Centru biologichnogo ta obchislyuvalnogo navchannya MTI angl Grupa statej ta robit sho pidtrimuyut teoriyu SPP Dzhefa MIT Technology Review Monday February 12 2007 Building the Cortex in Silicon angl