Tak działają zaawansowane modele obliczeniowe. Ekspertka tłumaczy
- Mózg składa się z wielu, wielu miliardów komórek. Pierwsze sztuczne sieci neuronowe miały być odwzorowaniem tego, jak takie super uproszczone komórki nerwowe działają ze sobą, aby tworzyć sieć, przez którą może płynąć informacja - mówiła w "Horyzontach" dr Alicja Puścian – specjalistka w dziedzinie neuronauki z Centrum Nowych Technologii UW.
- Można więc sobie wyobrazić, że faktycznie to, w jaki sposób funkcjonują dzisiejsze zaawansowane modele obliczeniowe, to jest taki uproszczony rodzaj tego, co możemy znaleźć w naszych głowach. O różnicach będziemy jeszcze mówić, bo jest ich wiele i one mają bardzo poważne konsekwencje dla funkcjonowania obydwu tych systemów - dodała.
- Dzisiejsze sztuczne sieci neuronowe są coraz bardziej zaawansowane, a więc coraz bardziej złożone, ale kiedy popatrzymy na mózg, to on również składa się z sieci. Tylko ta sieć jest dużo mniej elegancka, mniej uporządkowana i jest w niej dużo większa redundancja (nadmiarowość w stosunku do tego, co konieczne lub zwykłe - przyp. red.). Kiedy wyobrażamy sobie najprostsze rodzaje bodźców, na przykład światło, wpadające do naszego oka, to faktycznie wygląda to w ten sposób, że sygnał płynie od zbioru jednych komórek w naszych mózgach do kolejnego zbioru, i do kolejnego - wyjaśniła.
- Całość tej aktywności oczywiście nie jest liniowa, czyli rozchodzi się w różne strony, ta sieć jest bardzo nieuporządkowana. To jest raczej taka sieć rybacka, gdzie po tych sznureczkach może ta informacja płynąć w różne strony, niż taka liniowa autostrada - stwierdziła.
