私たちの脳には約100兆のシナプスと数百億のニューロンがあります。神経生理学者によると、情報交換はアクティブモードで約200 Hzで行われます。
以下を検討します。 ビット。ニューロンは1つの算術演算ではなく、一種のマイクロプロセッサであることを考えると、ペタフロップスのスーパーコンピュータが「搭載」されていることがわかります。そして、エクサフロップスという意見があります。
それと同じくらい強力ですが、リソースは限られています。さらに…
ほとんどの場合、「スーパーコンピュータ」は社会的相互作用の「計算」で忙しい。スピーチ、ヒアリング、視覚、触覚、感覚、感情、共感...
「ああ！何が起こった！ "、"おお！彼は私を横目で見た！ "、"あなたは何だった-あなたは残っている。 "
これは良くも悪くもありません。これは正常です！
もちろん、偏差がありますが、基本的には偏差です。
特定のタスクまたは問題を正常に解決するには、それに集中する必要があります。明確な目標を設定します。気が散るのをやめ、先延ばしにします。
または単にそれを無視して（問題）、何もしないでください...
実際、私たちの頭脳は、映画を見たり、ゲームをしたり、宇宙船を設計したりすることを気にしません。
目標の設定と焦点が与えるもの：
- 検索範囲を制限し、可能な解決策の組み合わせ論を減らす（エルダーベリーガーデン、およびキエフの叔父）
- () ( !)
- , (-)
- , , , ( ).
「終わりは手段を正当化する。」逆はかなり間違っています。
野心は素晴らしいです！あなたは夢を見ることができます-素晴らしい！「でも隣人は……」
でも自転車で月に飛ぶのは無理。徒歩でアメリカに行くことはできません。バナナはリンゴの木では育ちません。
長い旅に出て、ガレージで監査を実施してください。たぶんあなたはそこに車を持っていません。たぶん…ガレージ自体。その結果、「長い旅」は、店への30分旅行になります。
ターゲットまたはターゲットベクトルは数学的に簡単に記述できます。これは、パラメーターとその値（特定または範囲）のリストです。
例：高さ-100mm、幅-50mm、重量-0.5kg、速度-3m / s、脚の数-3から4個。
リストのサイズも異なる場合があります。
もちろん、ターゲットベクトルの選択は、将来利用可能なリソースと計画されているリソースによって異なります。 「10日で屋根を作る」という目標は、壁がなく基礎だけの場合、あまり意味がありません。あれば、お願いします。
コテージがない場合の「トマトに水をまくための水量」のように、猫がない場合は、「最適な猫の給餌時間」パラメータをターゲットベクトルに含めても意味がありません。
「頭脳」としてRaspberry Piしかない場合、50x50x50mmのサイズのロボットを作成することはできません。
これは本当に素晴らしいです！これにより、検索の範囲が制限されます。すでに人生を「促す」決定に焦点を当て、統合失調症のいくつかの類似「多分...」、「そしてもしも...」に追い込まない。
イノベーションは優れています。主なことは、家族の予算全体を使って高度なレーシングスーパーカーを作成することではありません。
特定の量を表す目的関数のしきい値の設定-多次元のターゲットベクトルのたたみ込み。
ターゲットのパラメータが明確に定義されている場合、照準、照準、または焦点を合わせるプロセスは技術の問題です。前進（思考プロセス）は、ターゲットを「見えている」状態に保ちながらルートを配置（ニューラル接続を検索）することで実行され、目標につながらないオプションは破棄されます。
また、新しい「パス」に沿って歩く、新しいルートを作成する、回路内のニューロンまたはそれらのアナログ間の接続も除外されません。
フロー
ワークフローに没頭しているときに、気が散ることがあまり好きではないことに気づきましたか？
これは、すべての「キャパシティ」が占有され、社会的相互作用のプロセスの優先度が低くなるために発生します。もちろん切り替えは可能ですが、多少時間がかかります。さらに、何よりも、達成が非常に難しい悪名高いFlowが失われます。
思想家、科学者、プログラマーは一般に孤独を愛しています-したがって、不要な情報は切り捨てられます。
情報システムの流れは、計算のプロセスです。
停電、停止、アルゴリズムの一時停止、通信の切断なし。
それ以外の場合は、解決策を見つけるのに近い時間にプロセスを中断できます。結果は、解決策がないことを示します。おそらくモデルが間違っており、貴重な時間が失われます。
解決策を探す
決断が私たちの頭に浮かんだからといって、脳がすぐに形成するという意味ではありません。行く胸像は、変異体は巨大なプロポーションを。多くの場合、問題は何年も何世紀も解決されません。フォーカス+組み合わせ論。新しいテクノロジーが登場-機能基盤が拡張されます。
同じ問題の解決に関わる多くの人々は、さまざまな方法で目標に向かっています。解決策が見つかった場合、すべてではありません。また、異なる人々が同じような解決策をとる、さらには同じものを得るということも事実です。
解決策の検索が完全にランダムなプロセスであり、すべての経験的方法が科学的な「活動」についてのとんでもない言い訳であると仮定すると、少なくとも、明確な目標とそれに焦点を合わせると、目的地と目的地に到着したという事実がわかります。
時間。また、目標という観点から考えると、その達成には妥当な期間を指定します。通常は、少なくとも「店に行く」、「シャンデリアを掛ける」、「歯を磨く」などの単純なタスクでは、それ自体で解決します。
１週間やらないんですよね？
時間は、コンピューティングシステムの能力、既存のリソースでの目標の達成可能性、選択した計算モデルの正確さなどのプロパティを決定するための非常に便利なパラメーターです。
このトリックを実行することもできます。10の異なるコンピューティングアーキテクチャで割り当てられた時間の10％の計算を実行し、高い確率で、特定のタスクに最適なシステムを確認します。
どうして？なぜなら、1つのアーキテクチャが目標に到達できず、終了しない場合があるからです。
「これは失敗だ、カール！」
精度。ターゲットを攻撃することのエラーについて話すのはおそらく正しいでしょう。ターゲットベクトルが明確な数値パラメーターで表現されている場合は、結果を評価することもできます。
パーセンテージ精度は次のように定義できます。 。これはオプションです。
完全主義は目標の達成ではありません。それを忘れないでください。これはトラフィックに関するものではありません。これは、ターゲット座標への近接、ターゲットへのヒットの精度についてです。そうしないと、多くの時間とその他の貴重なリソースを費やしますが、必要なシステムパラメータに到達することはできません。
バーを高く上げると、「首を回す」リスクがあります。
そして、実際に示されているように、80％の精度の後のすべてのパーセンテージの戦いは、システムを一桁複雑にします。精度が95％に達した後、会話はすでに約1パーセントの割合です。
焦点の反対側が局所最適です。通常、タスクを分解し、部分的に解決します。これはテクニックです。彼女が働く。しかし、別のモジュールの必要なパラメーターを達成すると、システム全体として最適なパラメーターを達成することができなくなります。
鮮やかな例：企業の部門。それらはすべて異なる、むしろ相反する目標を持っています。そして、監督がそれらを適切に規制しなければ、寓話「白鳥、パイク、癌」のように結果が得られます。
プライベートな目的でのみ機能するモジュールの操作の結果としてのローカル最適。
バランス。上記の概念はすべて適切にバランスを取る必要があります。すべてが適度に良いです。優先順位は、常に変化する目標に対して設定されます。これは正常です。
あなたが生きたいなら、回転する方法を学んでください！
私たち自身が目標を設定しない場合、外の世界がそれを行います。
多くの人々はこう言います：「これはカルマです！」彼らが常に同じ状況にいることに気づいた時。しかし、それらの中で動作のアルゴリズムを開発し、問題を解決すると、問題は通常「解消されます」。新しい問題が発生し、サイクルが繰り返されます。
間違い、欲求不満-「脳爆発」と緊急のリストラ。
何よりも、目標の設定と達成は一定の小規模で脳の内部で行われます。彼ら自身は彼の活動の結果として生じます。したがって、ニューラルネットワークの状態が最適化されます。
動機
私たちの動機は感情に関連しています。感情は、実際にはニューラルネットワークの総エネルギー、脳の周波数、さまざまなホルモンや神経伝達物質が与える感覚です。しかし、常に「私たちをキックする」外部環境は、ここでは決定的に重要です。
影響（動機）が強いほど、そこに焦点が移るほど、優先順位の高い問題を解決するためにリソースが動員されます。例としては、電話中に飛んでくるボールを避けます。会話が中断される可能性があります。
動機は内的である場合があります-特定の抽象的な問題があなたを悩ませます。あなたは常にそれについて考え、それを解決する方法を探します。時にはそのような考えがマニアに変わり、本当のニーズが背景に消えていく。スポーツファンやロックバンドのファンはよく打ち合い、アイドルが最高であることを証明しています。女の子は巻き毛が好きではなく、男性は上腕二頭筋のサイズが好きではありません。
AIの動機は次のとおりです。私たちはANNの入力に膨大なデータセットを提供し、目的関数の最大値を達成します-人々の精神的活動の結果として得られ、検証された出力データのコンプライアンス。
実際、私たちは外部の動機を与えます。プロセッサーと周辺機器を学習、動作させます。
できます！確かに、このアプローチは何か新しいものの作成にはつながりません。
結果が適切でない場合は、ターゲットパラメータを変更して（または）再トレーニングします。AIは情熱的です。
選択の自由があるときに情熱と感情が現れます。
目標の選択とその達成方法。
経験は感情の源でもあり、最大のエネルギー、生物またはシリコンの脳が絶えず扱うその球（一連の画像、テンソル）に対する感情的な反応を決定します。
専門家は彼の活動分野に焦点を合わせています：医者は扱い、エンジニアはデバイスを設計し、ピエロは人々を楽しませる。
どの領域の間にも、共通部分、一般的なパターン、結果を達成する方法があります。
すべてが相互に接続されているので、私たちは輪になって歩きます。しかし、目標があれば、どこに行けばよいかは常にわかっています。
それが全体のトリックです！