Люди можуть одночасно виконувати декілька завдань (наприклад, читати під час прослуховування музики), але ми запам'ятовуємо інформацію з менш зосереджених джерел з гіршою ефективністю, ніж ми робимо з нашої основної уваги чи завдання.
Чи існують такі речі у випадку штучного інтелекту? Я сумніваюся, наприклад, що нейронні мережі мають такі характеристики, але я можу помилятися.
Відповіді:
Архітектура CopyCat Дугласа Хофстадтера для вирішення задач аналогії букв-рядків була навмисно розроблена для підтримання семантично усвідомленого поняття «виразність», тобто, враховуючи різноманітні можливості, що конкурують, як правило, зберігає інтерес до тієї, яка є найбільш переконливою. Хоча значення виразності (частини) рішення в кінцевому рахунку представлене чисельно, засоби, за допомогою яких він визначається, в цілому мають на меті відповідати (принаймні функціонально) тому, як «селективна увага» може діяти в пізнанні людини.
Концентрація, можливо, простіше зрозуміти як «фокус» чи «увагу», має досить багато історії в ШІ. Ця відповідь згадує CopyCat, і там була робота з нейронними мережами також у 80-х (наприклад, від Фукусіми , творця неокогнітрону).
Зовсім недавно, увагу в нейронних мережах набирає обертів . Механізми застосовуються для навчання в глибоких нейронних мережах.