Теория памяти человека, зачатки ИИ
Наверняка всем Вам очень хорошо известны такие моменты, когда нужно что-то вспомнить, но извлечь информацию из мозга становится большим пазлом.
Почему же такое происходит. Для начала немного теории работы нейрона, можно почитать тут или тут
Предположим, а может так оно и есть, все нейроны объединены в одни очень большой граф со сложной структурой. Данная структура сложна и не может работать хаотично, т.е. передаваемые импульсы передаются строго в определённом порядке, поэтому тут есть 2 варианта:
- Ребра графа имеют только положительные веса
- Ребра графа могут иметь, как положительные так и отрицательные веса
Рассматривая второй случай в реальной работе памяти человека, можно предположить, что такая ситуация возникает при провалах памяти человека, т.е. к нейрону содержащему ту информацию которая нам необходимо либо поступает недостаточно сигналов, для накопления и дальнейшей передачи, либо этих сигналов вообще нет. В случае с графами это можно представить, как узел у которого мало путей, либо они отрицательны, либо их вообще нет (рис 1).
![image](https://habrastorage.org/getpro/habr/post_images/354/ddd/eb2/354dddeb2ffff85f8d7403f43404a455.png)
Что же касается первого случая, когда все ребра имеют положительные веса, т.е. головной мозг человека не поврежден. Тогда почему же человек не может вспомнить моменты из своего детства? Ответ прост: “Любое тело стремится к покою”, так же и наша с вами нейронная сеть старается оптимизировать свою работу. (Владельцам навигаторов должно быть знакомо, что прокладка маршрута, как раз таки строится на принципах работы графа, нахождения кратчайшего пути и т.д.). Мозг человека более изощренная система и его оптимизация заключается в разрыве связей с малыми весами, и построении новых связей с более высокими. (рис. 2). Таким образом объяснятся многочисленные разрывы и новые соединения нейронов. Чем больше узел имеет связей, тем легче вспомнить необходимую информацию.
![image](https://habrastorage.org/getpro/habr/post_images/7fd/252/cb7/7fd252cb7a65b70d40eb8457d06f3801.png)