– А сейчас я поставлю лучшую в мире композицию, детка. Соло Джона “Бонзо” Бонэма на барабанах 1977 года. Какой секс у меня был под это в юности! Повторим!?
– 20-минутная композиция? А ты не льстишь себе часом? Или это включает в себя пару перерывов?
– Нет, родная! Мы закончим, когда из динамиков раздадутся аплодисменты…
Epic 17 minute drum solo by legendary Led Zeppelin drummer John Bonham. John dedicated the solo to his son on this performance of Moby Dick live at Earls Court in 1977г.
* * *
Что же такое резонанс?
Попробую рассказать по следам работ великого Стивена Гроссберга и Гейл Карпентер, их Теории адаптивного резонанса и наших работ в Cognitive Pilot по построению антропоморфной модели управления транспортным средством в условиях неопределенности внешних событий.
“Природа говорит с помощью математики […]
Многим математики кажутся совершенно непрактичными, далёкими от реальной жизни. Но на самом деле они подключены к сердцебиению вселенной,” – это заявил Лес Кауфман, профессор биологии, и я подпишусь под каждым его словом.
Много много лет назад, в 50-ых годах прошлого столетия, тогда еще студент Стивен Гроссберг поставил перед собой вопрос:
“Как мозг порождает умы? И как это смоделировать?“
Он посвятил ответу всю жизнь и подключил к этому свою жену Гейл Карпентер, и я считаю, что они достигли успеха.
В своей наградной речи Стивен Гроссберг признался, что понял, как кусок серой ткани, который мы называем нашим мозгом, порождает творческое, одухотворенное присутствие, которое мы называем своим умом.
«Для меня наука – это духовное призвание, а не просто профессия».
Гроссберг создал модель мозга, как сеть взаимосвязанных нейронов. Он создал систему нелинейных дифференциальных уравнений, которая определила эту «нейронную сеть» и математически объяснила свойства краткосрочной, среднесрочной и долгосрочной памяти.
Когда мы приступили к своему “колдовству” в Cognitive Pilot мы использовали многие базовые модели его вычислительной нейробиологии.
Человеческий мозг – стабильно-пластичен: то есть он достаточно пластичен, чтобы учиться новому, но при этом достаточно стабилен, чтобы запоминать полезную старую информацию.
Он обладает замечательной способностью сортировать огромное количество быстро меняющихся данных, брать то, что нам нужно, сопоставлять их с сохраненными знаниями, немедленно использовать их, а иногда и запоминать уникальный опыт на всю жизнь.
Сети нейронов в человеческом мозгу способны связывать знания и эмоции посредством взаимодействий, которые Гроссберг называет резонансами.
Эти резонансы вызывают быстрое обучение и быструю адаптацию – адаптивный резонанс – и позволяют людям сосредоточить внимание на важных событиях.
Знание, подкрепленное острой эмоцией вызывает резонансные сигналы между клетками мозга, которые производят наблюдение, и теми клетками, которые отвечают за ожидание информации.
Если ваш первый прекрасный любовный опыт происходил с девушкой под барабанное соло Бонзо и от ее волос пахло духами Opium, то эти резонирующие сигналы вы не забудете никогда.
И возможно при других любовных историях отсутствие этих сигналов будет провоцировать в Вас легкое разочарование.
В системах Искусственного Интеллекта задача Распознавания образов решается путем сравнения нисходящих ожиданий и восходящей сенсорной информации.
“Причем нисходящие ожидания принимают форму припоминаемых прототипов или образцов, которые затем сравниваются с реально наблюдаемыми свойствами объекта.
Это сравнение лежит в основании меры категориальной принадлежности.
Когда разница между ожиданием и наблюдаемым не превышает определенный порог («бдительность») наблюдаемый объект считается принадлежащим к определенной категории.
Таким образом система предлагает решение проблемы пластичности/стабильности, то есть проблемы приобретения нового знания без нарушения уже существующего.” (c)
Ольга Ускова