Потеря единичного контекста не страшна, рядом остается множество близких по смыслу контекстов
Ну в принципе тогда может быть «нейрон-не-совсем той бабушки» как аналог Вашего подхода?
Временная последовательность, например звуков, приводится к этому за счет введения соответствующей системы понятий
А можно пример такой системы понятий? Потому как, в общем случае, Ваш подход, я так понимаю, не учитывает роль времени в разворачивающихся процессах.
За счет этого получается работать с информацией независимо от временного сдвига и других инвариантов. Спайковые сети и HTM работают с аналоговой информацией и в общем случае не умеют работать с инвариантами
Также хотелось бы пример таких общих случаев, если Вас не затруднит.
Если позволите, то я напишу свои вопросы в виде списка, чтобы легче было на них отвечать:
Но я правильно понимаю, что при этом, каждый контекст уникален и его потеря будет означать потерю «трактовок» связанных с ним? В таком случае мы никогда больше не сможем понять и воспринять какую-либо информацию? Т.е. проблема остается та же: в случае ИНС — по набору признаков мы не получим результат («бабушку»); в Вашем — с отсутствием микроколонки мы так же не сможем получить такой результат. Возможно я не правильно понимаю проблематику (поправьте, если я не прав): в одной из статей вы говорили, что «голографическая память» необходима, по большему счет для дублирования и возможному восстановлению работоспособности — адаптации (не прямая цитата, но мое понимание). В случае если мы теряем контекст безвозвратно, то не имеет смысла строить более сложные конструкции, с повторяющимися итоговыми свойствами.
Я понимаю что Ваша критика направлена на базовые понятия, но все таки многие от них уже уходят и мало кто говорит^ что «ИНС работают точно так, как работает мозг». Даже при самом простейшем сравнении это понятно — информация, как минимум, не передается мгновенно. Отсюда возникает вопрос: как вы считаете, какие недостатки у сущетсвющий подходов (спаечные нейронные сети, HTM и т.д.)? По видимому они есть, иначе бы не пришлось продумывать детально новую модель с новыми подходами.
Что в вашем понимании воспоминание? Последовательность определенных признаков, кодов?
Извините, но не совсем понятно что вы хотели сказать этой частью. Что многослойные искусственные нейронные сети не соответствуют реальным нейронным сетям? Так в этим направлении наука давно уже продвинулась, на сколько мне известно (хотя я далеко не специалист в данной области). Возьмем, хотя бы HTM. Может быть стоит сравнивать со свежими наработками? Не совсем понятен момент с признаками, о котором спрашивали выше: что вы понимаете под словом признак? И возвращаясь опять к пресловутым «нейронам бабушки»: в любом случае, объект как-то нужно кодировать. Правильно я понимаю что в Вашем случае это будут «миниколонки бабушки»? И если выкинуть одну из миниколонок, то уникальный рисунок измениться и мы потеряем «ту самую бабушку»?
Ну в принципе тогда может быть «нейрон-не-совсем той бабушки» как аналог Вашего подхода?
А можно пример такой системы понятий? Потому как, в общем случае, Ваш подход, я так понимаю, не учитывает роль времени в разворачивающихся процессах.
Также хотелось бы пример таких общих случаев, если Вас не затруднит.
Но я правильно понимаю, что при этом, каждый контекст уникален и его потеря будет означать потерю «трактовок» связанных с ним? В таком случае мы никогда больше не сможем понять и воспринять какую-либо информацию? Т.е. проблема остается та же: в случае ИНС — по набору признаков мы не получим результат («бабушку»); в Вашем — с отсутствием микроколонки мы так же не сможем получить такой результат. Возможно я не правильно понимаю проблематику (поправьте, если я не прав): в одной из статей вы говорили, что «голографическая память» необходима, по большему счет для дублирования и возможному восстановлению работоспособности — адаптации (не прямая цитата, но мое понимание). В случае если мы теряем контекст безвозвратно, то не имеет смысла строить более сложные конструкции, с повторяющимися итоговыми свойствами.