És én a te rajongód vagyok.
Azt hiszem, még nem tartunk a számítástechnika azon szakaszában, ahol pontosan modellezhetnénk a neuronokat, hanem csak megfigyelhető viselkedésüket, amely szinte határozottan kevésbé teljes, mint a tényleges neuron.
Egy tévedést látok abban az elgondolásban, hogy „néhány dologra nincs szükség” a robotikában és a szoftverekben/wetware-ekben, hogy nem értjük teljesen a neuronok működését; honnan tudhatnánk, hogy szükségünk van-e a neuronok látszólag egymáshoz nem kapcsolódó árnyalataira anélkül, hogy tudnánk, hogyan hatnak a rendszerre?
Ez olyan, mintha figyelmen kívül hagyná a hibát, mert az alkalmazás továbbra is működik: végül azt fogja tapasztalni, hogy a hiba valóban kritikus volt, de mivel úgy folytatta, hogy nem oldotta meg, a végtermék a várttól eltérően viselkedik.
Jó példa erre a Google saját neurális hálózatokkal végzett kísérlete. Az általuk kidolgozott algoritmus olyan módon „tanul”, amit nem értenek, pusztán a bemenet és a kimenet megfigyelésével. Reakciót kellett kapniuk az „ebből” a saját kimenetére.
Ha modellezni akarjuk a kritikus gondolkodást, ami szerintem szükséges az igaz gondolkodáshoz, akkor meg kell értenünk a bonyolult különbségeket is aközött, hogy miért küld egy neuron A jelet, amikor B jelet jósoltunk, és figyelembe kell venni az említett árnyalatot a kódban.
Köszönjük, hogy felkeltette az ötletet, hogy ezt a JS-ben megteheti.
