Nuestros cerebros tienen alrededor de 100 billones de sinapsis y decenas de miles de millones de neuronas. El intercambio de información ocurre, según los neurofisiólogos, a aproximadamente 200 Hz en modo activo.
Consideramos: poco. Teniendo en cuenta que una neurona no es una operación aritmética, sino un tipo de microprocesador, obtenemos que tenemos una supercomputadora petaflops "a bordo". Y existe la opinión de que también es exascale .
No importa cuán poderoso sea, los recursos son limitados. Además…
La mayoría de las veces nuestra "supercomputadora" está ocupada "calculando" las interacciones sociales.Habla, oído, vista, tacto, sensación, emoción, empatía ...
“¡Oh! ¡Qué pasó! "," ¡Oh! ¡Me miró de reojo! "," Lo que eras, así que te quedas ".
Esto no es malo ni bueno. ¡Esto es normal!
Hay, por supuesto, desviaciones, pero básicamente lo es.
Para resolver con éxito un problema o problema, debe centrarse en él. Establece metas claras. Deja de distraerte, posterga.
O simplemente ignórelo (el problema) y no haga ... nada.
De hecho, a nuestros cerebros no les importa si vemos películas, jugamos juegos o diseñamos una nave espacial.
Lo que establece el objetivo y el enfoque:
- limitar el área de búsqueda y reducir la combinación de posibles soluciones ( en el jardín de saúco y en el tío de Kiev )
- () ( !)
- , (-)
- , , , ( ).
"El fin justifica los medios." Lo contrario es bastante falso.
¡La ambición es genial! Puedes soñar, ¡genial! "Pero el vecino ..."
Pero es imposible volar a la luna en bicicleta. No se puede llegar a América a pie. Los plátanos no crecen en un manzano.
En un largo viaje, realice una auditoría en el garaje. Quizás no tengas un auto allí. Tal vez ... el garaje en sí. Como resultado, el "largo viaje" será un viaje de media hora a la tienda.
El objetivo o vector objetivo se describe fácilmente matemáticamente. Es una lista de parámetros y sus valores (específicos o rango).
Por ejemplo: altura-100 mm, ancho-50 mm, peso-0.5 kg, velocidad-3 m / s, número de patas-de 3 a 4 piezas.
El tamaño de la lista también puede variar.
La elección del vector objetivo, por supuesto, depende de los recursos disponibles y planificados en el futuro. El objetivo "Construir un techo en 10 días" no tiene mucho sentido si no hay paredes, sino solo los cimientos. Y si hay, por favor.
No tiene sentido incluir el parámetro "Tiempo de alimentación óptimo para un gato" en el vector de destino si no tiene uno (un gato), al igual que "Cantidad de agua para regar tomates" si no hay una cabaña de verano.
Es imposible hacer un robot con dimensiones de 50x50x50mm si solo tiene un Raspberry Pi como "cerebro".
¡Esto es realmente genial! Esto limita el alcance de la búsqueda. Se centra en una solución que la vida ya "sugiere", y no conduce a una apariencia de esquizofrenia "O tal vez ...", "Y si ..."
La innovación es buena: lo principal es no gastar todo el presupuesto familiar en la creación de un superdeportivo de carreras avanzado.
Establecer el umbral de una función objetivo que expresa una cierta suma: la convolución de un vector objetivo multidimensional.
Cuando los parámetros del objetivo están claramente definidos, el proceso de apuntar, apuntar o enfocar es una cuestión de tecnología. Avanzar (proceso de pensamiento) se lleva a cabo estableciendo una ruta (buscando conexiones neuronales) manteniendo el objetivo "a la vista", descartando opciones que no conducen a la meta.
Además, no se descarta caminar por nuevos "caminos", crear nuevas rutas, conexiones entre neuronas o sus análogos en el circuito.
Fluir
¿Has notado que cuando estás inmerso en un flujo de trabajo, realmente no te gusta estar distraído?
Esto sucede porque todas las "capacidades" están ocupadas, y el proceso de interacción social se reduce en prioridad. Por supuesto, puede cambiar, pero esto lleva algo de tiempo. Además, además de todo lo demás, se pierde el notorio Flow , que es tan difícil de lograr.
Los pensadores, científicos y programadores generalmente aman la soledad, por lo que se corta la información innecesaria.
El flujo en el sistema de información será el proceso de cálculos.
Sin cortes de energía, paradas, pausas de algoritmos y sin interrupciones en la comunicación.
De lo contrario, puede interrumpir el proceso en un momento cercano a la búsqueda de una solución. Los resultados mostrarán que no hay solución, el modelo probablemente esté equivocado y se perderá un tiempo valioso.
Encontrar una solución
El hecho de que se nos ocurran soluciones no significa que el cerebro las forme de inmediato. Ir busto variantes enormes proporciones. Los problemas a menudo no se resuelven durante años o incluso siglos. Enfoque + combinatoria. Aparecen nuevas tecnologías: la base funcional se expande.
Muchas personas involucradas en la solución de los mismos problemas van a la meta de diferentes maneras. Si se encuentra una solución, no todas. También es cierto que diferentes personas llegan a soluciones similares e incluso a ... lo mismo.
Si asumimos el postulado de que la búsqueda de una solución es un proceso absolutamente aleatorio y que todos los métodos empíricos son solo excusas ridículas para la "actividad" científica, entonces un objetivo claro y centrarse en ello, al menos, muestra hacia dónde vamos y el hecho de llegar al destino.
Tiempo . Además, si pensamos en términos de objetivos, designamos un período de tiempo razonable para su logro. Por lo general, esto lo desarrollamos nosotros mismos, al menos para tareas simples como: "Ir a la tienda", "Colgar la lámpara", "Cepillarse los dientes".
No hacemos esto por una semana, ¿verdad?
El tiempo es un parámetro muy conveniente para determinar propiedades tales como: el poder del sistema informático, la posibilidad de alcanzar el objetivo con los recursos existentes, la corrección del modelo elegido para los cálculos.
Incluso podemos hacer este truco: calcular el 10% del tiempo asignado en 10 arquitecturas informáticas diferentes y ver, con un alto grado de probabilidad, el mejor sistema para una tarea determinada.
¿Por qué? Porque una arquitectura puede no alcanzar la meta y cerrarse.
"¡Esto es un fracaso, Carl!"
Precisión . Probablemente sea correcto hablar sobre el error de dar en el blanco. Si nuestro vector objetivo se expresa en parámetros numéricos claros, entonces también podemos evaluar el resultado.
El porcentaje de precisión se puede definir como: ... Esta es una opcion.
El perfeccionismo no se trata de alcanzar una meta . No debemos olvidarnos de esto. Esto no se trata de tráfico. Se trata de la precisión de golpear el objetivo, la proximidad a las coordenadas del objetivo. De lo contrario, pasaremos demasiado tiempo y otros recursos valiosos, pero no alcanzaremos los parámetros del sistema que necesitamos.
Al elevar el listón alto, corremos el riesgo de "girar el cuello".
Y, como muestra la práctica, la batalla por cada porcentaje después del 80% de precisión complica el sistema en un orden de magnitud. Después del 95% de precisión, ya estamos hablando de fracciones de un porcentaje.
El reverso del foco es el óptimo local . Por lo general, desglosamos el problema y lo resolvemos pieza por pieza. Esta es una técnica. Ella trabaja. Pero, logrando los parámetros de un módulo separado que necesitamos, no podremos lograr parámetros óptimos del sistema en su conjunto.
Un vívido ejemplo: departamentos de una empresa. Todos tienen objetivos diferentes y bastante conflictivos. Y si el director no los regula de manera competente, obtendremos el resultado como en la fábula "Cisne, Lucio y Cáncer".
Óptimo local como resultado del funcionamiento de módulos que funcionan solo para fines privados.
Equilibrio . Todos los conceptos anteriores deben estar adecuadamente equilibrados. Todo está bien con moderación. Se establecen las prioridades de los objetivos, que cambian constantemente. Esto es normal.
Si quieres vivir, ¡puedes girar!
Si nosotros mismos no establecemos objetivos, entonces el mundo exterior lo hace por nosotros.
Muchos dicen: "¡Esto es karma!" Cuando constantemente caen en las mismas situaciones. Pero si desarrolla un algoritmo de comportamiento en ellos, resuelva el problema, el problema generalmente "desaparece". Aparece un nuevo problema y el ciclo se repite.
Errores, frustración - "explosión cerebral" y reestructuración urgente.
Sobre todo, establecer y alcanzar objetivos se lleva a cabo dentro del cerebro a pequeña escala constante. Ellos mismos surgen como resultado de sus actividades. Por lo tanto, la optimización del estado de la red neuronal.
Motivación
Nuestra motivación está asociada con las emociones, que de hecho son la energía total de nuestra red neuronal, la frecuencia del cerebro, las sensaciones que producen diversas hormonas y neurotransmisores. Pero el entorno externo, que constantemente nos patea, tiene una importancia decisiva aquí.
Cuanto más fuerte es el impacto (motivo), más se mueve el foco allí, los recursos se movilizan para resolver el problema con la máxima prioridad. Un ejemplo sería esquivar una pelota volando hacia usted mientras habla por teléfono. Es probable que la conversación se interrumpa.
La motivación puede ser interna: un cierto problema abstracto te persigue. Piensas constantemente en ello, buscas formas de resolverlo. A veces, tales pensamientos se convierten en manía, y las necesidades reales se desvanecen en el fondo.Los fanáticos de los deportes y las bandas de rock a menudo se cruzan, lo que demuestra que sus ídolos son los mejores. A las chicas no les gusta su cabello rizado, a los chicos no les gusta su ... tamaño de bíceps.
La motivación para la IA es la siguiente: proporcionamos un enorme conjunto de datos a la entrada de la ANN y logramos el máximo de la función objetivo: la correspondencia con los datos de salida obtenidos y verificados como resultado de la actividad mental de las personas.
En esencia, damos motivación externa. Hacemos aprendizaje, trabajamos el procesador y los periféricos.
¡Funciona! Es cierto que este enfoque no conduce a la creación de algo nuevo.
Si el resultado no nos conviene, cambiamos los parámetros de destino y (o) reentrenamos. La IA sigue siendo desapasionada.
Las pasiones y las emociones aparecen cuando hay libertad de elección.
La elección de objetivos y cómo alcanzarlos.
La experiencia también es una fuente de emociones, determina la energía máxima, la respuesta emocional a esa esfera (un conjunto de imágenes, un tensor) con el que un cerebro biológico o de silicio trata constantemente .
Un profesional se centra en su campo de actividad: un médico cura, un ingeniero diseña dispositivos, un payaso entretiene a las personas.
Entre cualquier área hay una intersección, patrones generales, métodos para lograr resultados.
Todo está interconectado, así que vamos en círculos. Pero si tenemos una meta, siempre sabemos a dónde ir.
Ese es todo el truco!