Ερ:
Γιατί είναι η «συμφόρηση πληροφοριών» μια σημαντική θεωρία στη βαθιά εκμάθηση;
ΕΝΑ:Η ιδέα της «συμφόρησης πληροφοριών» στα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα (ANNs) λειτουργεί σε μια ειδική αρχή που σχετίζεται με τη διάδοση διαφόρων ειδών σηματοδότησης. Θεωρείται ως ένα πρακτικό εργαλείο για την εξέταση των συμβιβασμών που κάνουν αυτά τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης να αυτο-βελτιστοποιήσουν. Ένα ενσύρματο άρθρο που περιγράφει την έννοια της συμφόρησης πληροφοριών που παρουσίασαν οι Tishby et. al. μιλά για "την απαλοιφή θορυβώδους δεδομένων εισόδου των εξωγενών λεπτομερειών σαν να συμπιέζουν τις πληροφορίες μέσω μιας συμφόρησης" και "να διατηρούν μόνο τα χαρακτηριστικά που σχετίζονται περισσότερο με τις γενικές έννοιες".
Ως μια σχετικά νέα ιδέα, η ιδέα για τη συμφόρηση της πληροφορίας μπορεί να συμβάλει στην ενίσχυση και αλλαγή του τρόπου με τον οποίο χρησιμοποιούμε τα ANN και συναφή συστήματα για το μοντέλο της γνωστικής λειτουργίας. Ένας τρόπος με τον οποίο αυτή η θεωρία μπορεί να βοηθήσει είναι να μας βοηθήσει να κατανοήσουμε καλύτερα τα παραδείγματα που υποστηρίζουν τις λειτουργίες του νευρικού δικτύου. Για παράδειγμα, εάν η αρχή περιγράφει τον τρόπο με τον οποίο διατηρείται μόνο ένα σύνολο χαρακτηριστικών από το σύστημα, αρχίζουμε να βλέπουμε πώς αυτή η "διακριτική μεταχείριση δεδομένων" καθιστά ένα δίκτυο "ποντίκι" τον ανθρώπινο εγκέφαλο και οι μηχανικοί μπορούν να το προσθέσουν σε μοντέλα νευρωνικών δικτύων. Η ιδέα εδώ είναι ότι, τελικά, η τεχνολογία των νευρωνικών δικτύων θα γίνει περισσότερο «καθολική» έννοια, όχι μόνο η επαρχία ενός προνομιούχου λίγου. Επί του παρόντος, οι εταιρείες βρίσκονται στο κυνήγι για το σπάνιο ταλέντο του AI. οι θεωρίες όπως η θεωρία των σημείων συμφόρησης μπορούν να συμβάλουν στη διάδοση της γνώσης σχετικά με τα νευρικά δίκτυα στο layperson και στους "μεσαίους χρήστες" - εκείνους που μπορεί να μην είναι "εμπειρογνώμονες", αλλά μπορούν να βοηθήσουν στην εμφάνιση και τη διάδοση τεχνολογιών νευρωνικών δικτύων.
Μια άλλη σημαντική αξία της συμφόρησης των πληροφοριών είναι ότι οι μηχανικοί μπορούν να αρχίσουν να εκπαιδεύουν τα συστήματα για να εργαστούν με πιο ακριβή τρόπο. Έχοντας κάποιες κατευθυντήριες γραμμές ανώτατου επιπέδου για την αρχιτεκτονική του συστήματος μπορεί να βελτιστοποιήσει την εξέλιξη αυτών των τύπων τεχνολογιών και, συνεπώς, έχει μια πιο καθορισμένη ιδέα για αρχές βαθιάς εκμάθησης είναι επομένως πολύτιμη στον κόσμο της πληροφορικής.
Γενικά, η πρωτοπορία που ασχολείται με το AI θα συνεχίσει να εξετάζει το πώς λειτουργούν τα νευρωνικά δίκτυα, συμπεριλαμβανομένης της ιδέας των «σχετικών πληροφοριών» και του τρόπου με τον οποίο τα συστήματα κάνουν διακρίσεις για την εκτέλεση λειτουργιών. Ένα παράδειγμα είναι στην επεξεργασία εικόνας ή ομιλίας, όπου τα συστήματα πρέπει να μάθουν να αναγνωρίσουν πολλές παραλλαγές ως «αντικείμενα». Γενικά, η συμφόρηση των πληροφοριών δείχνει μια συγκεκριμένη άποψη για το πώς θα λειτουργούσε ένα νευρικό δίκτυο με αυτά τα αντικείμενα και συγκεκριμένα πώς αυτά τα μοντέλα δεδομένων πληροφορίες επεξεργασίας.
