F:
Varför är "flaskhalsen" en viktig teori för djup inlärning?
A:Idén om en "informationsflaskhals" i konstgjorda neurala nätverk (ANN) fungerar på en speciell princip som är relaterad till spridningen av olika slags signaler. Det ses som ett praktiskt verktyg för att undersöka de avvägningar som gör dessa konstgjorda intelligenssystem självoptimerade. En trådbunden artikel som beskriver information om flaskhalsbegreppet som presenteras av Tishby et. al. talar om "befria bullriga inmatningsdata för främmande detaljer som genom att pressa informationen genom en flaskhals" och "behålla bara de funktioner som är mest relevanta för allmänna koncept."
Som ett relativt nytt koncept kan informationsflaskhalsidén hjälpa till att förbättra och ändra hur vi använder ANN: er och relaterade system för att modellera kognitiv funktion. Ett sätt som denna teori kan hjälpa är genom att hjälpa oss att bättre förstå de paradigmer som stöder neurala nätverksfunktioner. Till exempel, om principen illustrerar hur bara en viss funktionsuppsättning behålls av systemet, börjar vi se hur denna "datadiskriminering" gör att ett nätverk "apa" den mänskliga hjärnan, och ingenjörer kan lägga till det i neurala nätverksmodeller. Tanken här är att så småningom kommer neuralt nätverksteknologi att bli mer ett "universellt" koncept, inte bara provinsen för privilegierade få. För närvarande är företag på jakt efter knappa AI-talanger; Teorier som informationsflaskhalsteorin kan hjälpa till att sprida kunskap om neurala nätverk till lekmannen och till "mellananvändare" - de som kanske inte är "experter" men kan hjälpa till med uppkomsten och spridningen av neurala nätverksteknologier.
Ett annat viktigt värde på informationsflaskhalsen är att ingenjörer kan börja träna system för att arbeta på ett mer exakt sätt. Att ha några riktlinjer på toppnivå för systemarkitektur kan effektivisera utvecklingen av dessa typer av teknik, och att ha en mer definierad idé om djupa inlärningsprinciper är därför värdefullt i IT-världen.
I allmänhet kommer förgången som arbetar med AI fortsätta att titta specifikt på hur neurala nätverk fungerar, inklusive idén om "relevant information" och hur system diskriminerar för att utföra funktioner. Ett exempel är bild- eller talbearbetning, där system måste lära sig att identifiera många variationer som "objekt." I allmänhet visar informationsflaskhalsen en viss vy över hur ett neuralt nätverk skulle fungera med dessa objekt, och specifikt hur dessa datamodeller bearbeta information.
