WikiDer > Архитектура Пандемониума - Википедия

Pandemonium architecture - Wikipedia
Оригинальная модель пандемониума, предложенная Оливер Селфридж в 1959 г.

Пандемониумная архитектура возникла в ответ на неспособность теории соответствия шаблонов предложить биологически правдоподобный объяснение явления постоянства изображения. Современный[когда?] исследователи хвалят эту архитектуру за ее элегантность и креативность; что идея наличия нескольких независимых систем (например, детекторы функций) работая параллельно, чтобы обратиться к феномену постоянства изображения распознавание образов мощный, но простой. Основная идея архитектуры пандемониума состоит в том, что паттерн сначала воспринимается в его частях, а не в целом.[1]

Архитектура Пандемониума была одной из первых вычислительные модели в распознавании образов. Хотя и не идеальная, архитектура столпотворения повлияла на развитие современного коннекционист, искусственный интеллект, и распознавание слов модели.[2]

История

Мы воспринимаем собаку, но как и почему?

Большинство исследований в восприятие был сосредоточен на визуальной системе, исследуя механизмы того, как мы видим и понимаем объекты. Важнейшей функцией нашей зрительной системы является ее способность распознавать закономерности, но механизм, с помощью которого это достигается, неясен.[3]

Самая ранняя теория, которая пыталась объяснить, как мы распознаем шаблоны, - это модель сопоставления шаблонов. В соответствии с этой моделью мы сравниваем все внешние стимулы с внутренним мысленным представлением. Если существует «достаточное» совпадение между воспринимаемым стимулом и внутренним представлением, мы «узнаем» стимул. Хотя некоторые машины следуют модели сопоставления шаблонов (например, банковские автоматы, проверяющие подписи и учетные номера), теория критически ошибочна в объяснении феномена постоянства изображения: мы можем легко распознать стимул независимо от изменений в его форме представления (например, , Т и T легко узнать как букву T). Маловероятно, что у нас есть сохраненный шаблон для всех вариантов каждого отдельного шаблона.[4]

В результате критики биологической правдоподобности модели сопоставления шаблонов начали появляться модели обнаружения признаков. В модели обнаружения признаков изображение сначала воспринимается в его основных отдельных элементах, а затем распознается как единый объект. Например, когда нам представлена ​​буква А, мы сначала увидим короткую горизонтальную линию и две наклонные длинные диагональные линии. Затем мы объединяем черты, чтобы завершить восприятие А. Каждый уникальный паттерн состоит из различных комбинаций признаков, что означает, что те, которые сформированы с одинаковыми признаками, будут вызывать одинаковое распознавание. То есть, независимо от того, как мы поворачиваем букву А, она все равно воспринимается как буква А. В такой архитектуре легко учесть явления постоянства изображения, потому что вам нужно только «сопоставить» на базовом физическом уровне, который предполагается ограниченным и конечным, таким образом, биологически правдоподобным. Самая известная модель обнаружения функций называется архитектурой пандемониума.[4]

Пандемониумная архитектура

Архитектура пандемониума была первоначально разработана Оливер Селфридж в конце 1950-х гг. Архитектура состоит из различных групп «демонов», работающих независимо друг от друга для обработки визуального стимула. Каждой группе демонов назначена определенная стадия узнавания, и внутри каждой группы демоны работают параллельно. В оригинальной архитектуре есть четыре основные группы демонов.[3]

Четыре основных этапа обработки архитектуры пандемониума[3]
Этап
Имя демонаФункция
1Изображение демонаЗаписывает изображение, полученное на сетчатке глаза.
2Особенности демоновЕсть много демонов функций, каждый из которых представляет определенную функцию. Например, есть демон функции для коротких прямых линий, другой для изогнутых линий и т. Д. Работа каждого демона функций - «кричать», если они обнаруживают функцию, которой они соответствуют. Обратите внимание, что демоны функций не предназначены для обозначения каких-либо конкретных нейроны, но для представления группы нейронов, выполняющих схожие функции. Например, демон с вертикальной линией используется для представления нейронов, которые реагируют на вертикальные линии на изображении сетчатки.
3Когнитивные демоныНаблюдайте за "криками" демонов. Каждый когнитивный демон отвечает за определенный образец (например, букву в алфавите). «Крик» когнитивных демонов основан на том, какая часть их паттернов была обнаружена характерными демонами. Чем больше черт когнитивных демонов соответствует их образцу, тем громче они «кричат». Например, если демоны с изогнутыми, длинными прямыми и короткими угловыми линиями кричат ​​очень громко, когнитивный демон с буквой R может быть действительно возбужден, а когнитивный демон с буквой P также может быть несколько возбужден; но когнитивный демон с буквой Z, скорее всего, будет тихим.
4Демон решенияПредставляет собой завершающий этап обработки. Он прислушивается к «крику», производимому когнитивными демонами. Он выбирает самого громкого когнитивного демона. Выбранный демон становится нашим сознательным восприятием. Продолжая наш предыдущий пример, когнитивный демон R будет самым громким, его поддерживает P; поэтому мы будем воспринимать R, но если мы сделаем ошибку из-за плохих условий отображения (например, буквы быстро мигают или части закрыты), скорее всего, это будет P.
Обратите внимание, что «столпотворение» просто представляет собой совокупный «вопль», производимый системой.

Концепция демонов признаков, что существуют определенные нейроны, предназначенные для выполнения специальной обработки, поддерживается исследованиями в области нейробиологии. Hubel и Визель обнаружил, что в Котмозг, который реагировал на определенную длину и ориентацию линии. Подобные находки были обнаружены в лягушки, осьминоги и множество других животных. Было обнаружено, что осьминоги чувствительны только к вертикальности линий, тогда как лягушки демонстрировали более широкий диапазон чувствительности. Эти эксперименты на животных демонстрируют, что детекторы признаков кажутся очень примитивной разработкой. То есть это не результат более высокого когнитивного развития человека. Неудивительно, что есть свидетельства того, что человеческий мозг также обладает этими элементарными детекторами признаков.[5][6][7]

Более того, эта архитектура способна к обучению, как и в стиле обратного распространения. нейронная сеть. Вес между когнитивными и характерными демонами можно регулировать пропорционально разнице между правильным шаблоном и активацией когнитивных демонов. Продолжая наш предыдущий пример, когда мы впервые выучили букву R, мы знали, что она состоит из изогнутой, длинной прямой и короткой угловой линии. Таким образом, когда мы воспринимаем эти особенности, мы воспринимаем R. Тем не менее, буква P состоит из очень похожих функций, поэтому на начальных этапах обучения эта архитектура может ошибочно идентифицировать R как P. Но из-за постоянного воздействия подтверждающих R для обозначения R, веса характеристик R для P корректируются, так что P-ответ становится запрещенным (например, обучение подавлению P-ответа при обнаружении короткой угловой линии). В принципе, архитектура пандемониума может распознать любой образец.[8]

Как упоминалось ранее, эта архитектура делает прогнозы ошибок на основе количества перекрывающихся функций. Например, наиболее вероятная ошибка для R должна быть P. Таким образом, чтобы показать, что эта архитектура представляет систему распознавания образов человека, мы должны проверить эти прогнозы. Исследователи создали сценарии, в которых различные буквы представлены в ситуациях, затрудняющих их идентификацию; затем наблюдались типы ошибок, которые использовались для создания матриц путаницы: где записываются все ошибки для каждой буквы. Как правило, результаты этих экспериментов совпадали с ошибками, предсказанными архитектурой пандемониума. Также в результате этих экспериментов некоторые исследователи предложили модели, которые попытались перечислить все основные функции в латинский алфавит.[9][10][11][12]

Критика

Основная критика архитектуры пандемониума заключается в том, что она принимает полностью восходящую обработку: распознавание полностью определяется физическими характеристиками целевого стимула. Это означает, что он не может учесть какие-либо эффекты обработки сверху вниз, такие как эффекты контекста (например, парейдолия), где контекстные подсказки могут способствовать обработке (например, эффект превосходства слова: относительно легче идентифицировать букву, когда она является частью слова, чем изолированно). Однако это не фатальная критика всей архитектуры, потому что относительно легко добавить группу контекстных демонов, которые будут работать вместе с когнитивными демонами, чтобы учесть эти контекстные эффекты.[13]

Демонстрация гипотезы глобального к локальному: люди видят букву А перед буквой Н.

Хотя архитектура пандемониума построена на том факте, что она может объяснить феномен постоянства изображения, некоторые исследователи утверждали иное; и указал, что архитектура пандемониума может иметь те же недостатки, что и модели сопоставления шаблонов. Например, буква H состоит из 2 длинных вертикальных линий и короткой горизонтальной линии; но если мы повернем H на 90 градусов в любом направлении, теперь он состоит из 2 длинных горизонтальных линий и короткой вертикальной линии. Чтобы распознать повернутую H как H, нам понадобится повернутый когнитивный демон H. Таким образом, мы можем получить систему, которая требует большого количества когнитивных демонов для обеспечения точного распознавания, что приведет к такой же критике биологической правдоподобности моделей сопоставления шаблонов. Однако довольно сложно судить об обоснованности этой критики, потому что архитектура пандемониума не определяет, как и какие функции извлекаются из поступающей сенсорной информации, она просто очерчивает возможные этапы распознавания образов. Но, конечно, возникают свои вопросы, критиковать которые практически невозможно, если в ней нет конкретных параметров. Кроме того, теория кажется довольно неполной без определения того, как и какие особенности извлекаются, что оказывается особенно проблематичным для сложных моделей (например, извлечения веса и характеристик собаки).[3][14]

Некоторые исследователи также отметили, что доказательства, подтверждающие архитектуру пандемониума, были очень узкими по своей методологии. Большинство исследований, которые поддерживают эту архитектуру, часто ссылаются на ее способность распознавать простые схематические рисунки, выбранные из небольшого конечного набора (например, букв латинского алфавита). Свидетельства этих типов экспериментов могут привести к чрезмерно обобщенным и вводящим в заблуждение выводам, потому что процесс распознавания сложных трехмерных образов может сильно отличаться от простых схем. Кроме того, некоторые критиковали методологию, используемую при создании матрицы путаницы, поскольку она смешивает перцептивную путаницу (ошибку в идентификации, вызванную перекрытием функций между ошибкой и правильным ответом) с пост-перцептивным предположением (люди случайным образом гадают, потому что не могут быть уверены, что именно они видели). Тем не менее, эта критика была в некоторой степени устранена, когда аналогичные результаты были воспроизведены с другими парадигмами (например, идти / нет и те же самые разные задачи), подтверждая утверждение, что у людей действительно есть детекторы элементарных функций. Эти новые парадигмы полагались на время реакции как зависимую переменную, что также позволило избежать проблемы пустых ячеек, присущей матрице путаницы (статистический анализ трудно проводить и интерпретировать, когда данные имеют пустые ячейки).[7]

Кроме того, некоторые исследователи отметили, что теории накопления признаков, такие как архитектура пандемониума, имеют этапы обработки распознавания образов почти в обратном направлении. Эта критика в основном использовалась сторонниками теории глобального к локальному, которые аргументировали и предоставили доказательства того, что восприятие начинается с расплывчатого представления о целом, которое уточняет сверхурочное время, подразумевая, что извлечение признаков не происходит на ранних стадиях распознавания.[15] Однако ничто не мешает демону распознать глобальный паттерн параллельно с распознаванием другими демонами локальных паттернов внутри глобального паттерна.

Приложения и влияния

Система, основанная на пандемониуме, смогла правильно идентифицировать все эти стимулы как букву А, не подвергаясь предварительному воздействию именно этих стимулов.

Архитектура пандемониума была применена для решения нескольких реальных проблем, таких как перевод отправленных вручную Коды Морзе и определение букв, напечатанных от руки. Общая точность моделей, основанных на пандемониуме, впечатляет, даже когда системе был предоставлен короткий период обучения. Например, Дойл построил основанную на пандемониуме систему с более чем 30 комплексными анализаторами функций. Затем он скормил своей системе несколько сотен писем для обучения. На этом этапе система проанализировала введенную букву и сгенерировала собственный вывод (то, как система определяет букву). Выходные данные системы сравнивались с правильной идентификацией, которая отправляет сигнал ошибки обратно в систему для соответствующей корректировки весов между анализаторами функций. На этапе тестирования были представлены незнакомые буквы (стиль и размер букв отличался от тех, которые были представлены на этапе обучения), и система смогла достичь точности около 90%. Из-за его впечатляющей способности распознавать слова все современные теории о том, как люди читают и распознают слова, следуют этой иерархической структуре: распознавание слов начинается с выделения признаков букв, что затем активирует детекторы букв.[16] (например, СОЛНЕЧНЫЙ,[17] СЕРИОЛ,[18] Я,[19] ДРК[20]).

Основываясь на оригинальной архитектуре пандемониума, Джон Джексон расширил теорию, чтобы объяснить явления, выходящие за рамки восприятия. Джексон предложил аналогию с ареной для объяснения "сознание". Его арена состояла из трибуны, игрового поля и под-арены. Арена была населена множеством демонов. Демоны, которые были обозначены на игровых полях, были активными демонами, поскольку они представляют собой активные элементы человеческое сознание. Демоны на трибунах должны наблюдать за теми, кто находится на игровом поле, пока что-то их не возбудит; каждый демон возбуждается разными вещами. Чем больше демоны возбуждаются, тем громче они кричат. Если крик демона превышает установленный порог, он присоединяется к другим демонам на игровом поле и выполняет свою функцию, которая затем может возбуждать других демонов, и этот цикл продолжается. Под-арена в аналогии функционирует как механизм обучения и обратной связи системы. Система обучения здесь аналогичен любым другим нейронным сетям, которые создаются за счет изменения силы связи между демонами; другими словами, того, как демоны реагируют на крики друг друга. Этот подход с использованием нескольких агентов к обработке информации человеком стал это предположение для многих современных систем искусственного интеллекта.[21][22]

Сравнения

Сравнение с теориями сопоставления шаблонов

Хотя архитектура Pandemonium возникла как ответ на серьезную критику теорий сопоставления шаблонов, на самом деле они в некотором смысле довольно схожи: существует процесс, в котором определенный набор функций для элементов сопоставляется с некоторой ментальной репрезентацией. Критическое различие между ними состоит в том, что изображение напрямую сравнивается с внутренним представлением в теориях сопоставления шаблонов, тогда как в архитектуре пандемониума изображение сначала распространяется и обрабатывается на естественном уровне. Это дало архитектурам пандемониума огромную мощь, потому что они способны распознавать стимул, несмотря на его изменения в размере, стиле и других трансформациях; без презумпции неограниченной памяти шаблонов. Также маловероятно, что теории сопоставления шаблонов будут работать должным образом при столкновении с реалистичными визуальными входами, когда объекты представлены в трех измерениях и часто закрыты другими объектами (например, половина книги покрыта листом бумаги, но мы можем до сих пор узнаю его как книгу с относительной легкостью). Тем не менее, некоторые исследователи провели эксперименты, сравнивая две теории. Неудивительно, что результаты часто отдают предпочтение иерархической модели построения функций, такой как архитектура пандемониума.[23][24][25]

Сравнение с распознаванием образов Hebbian

В Hebbian модель во многих аспектах напоминает ориентированные на особенности теории, такие как архитектура столпотворения. Первый уровень обработки в модели Hebbian называется сборками ячеек, которые имеют очень похожие функции на демонов. Однако сборки ячеек более ограничены, чем демоны функций, потому что они могут извлекать только линии, углы и контуры. Сборки клеток объединяются, чтобы сформировать фазовые последовательности, что очень похоже на функцию когнитивных демонов. В некотором смысле многие рассматривают модель Hebbian как переход между теорией шаблона и теории сопоставления функций, поскольку функции, извлеченные из моделей Hebbian, можно рассматривать как простые шаблоны.[8]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Андерсон, Джеймс А.; Розенфельд, Эдвард (1988). Нейрокомпьютинг (2-е изд.). Кембридж, Массачусетс: MIT Press. ISBN 978-0262010979.
  2. ^ Гернсбахер, Мортон Энн (1998). Справочник по психолингвистике ([Nachdr.] Ред.). Сан-Диего, Калифорния [u.a.]: Academic Press. ISBN 978-0-12-280890-6.
  3. ^ а б c d Линдси, Питер Х .; Норман, Дональд А. (1977). Обработка человеческой информации (2-е изд.). Нью-Йорк: Academic Press. ISBN 978-0124509603.
  4. ^ а б Friedenberg, Jay; Сильверман, Гордон (14.07.2011). Когнитивная наука: введение в изучение разума (2-е изд.). Таузенд-Оукс, Калифорния: SAGE. ISBN 9781412977616.
  5. ^ Сазерленд, Стюарт (1957). «Визуальное различение формы осьминогом». Британский журнал психологии. 48 (1): 55–70. Дои:10.1111 / j.2044-8295.1957.tb00599.x. PMID 13413184.
  6. ^ Lettvin, J .; Maturana, H .; McCulloch, W .; Питтс, В. (1 ноября 1959 г.). «Что глас лягушки говорит мозгу лягушки». Труды IRE. 47 (11): 1940–1951. Дои:10.1109 / JRPROC.1959.287207.
  7. ^ а б Грейнджер, Джонатан; Рей, Арно; Дюфа, Стефан (1 октября 2008 г.). «Восприятие букв: от пикселей к столпотворению». Тенденции в когнитивных науках. 12 (10): 381–387. Дои:10.1016 / j.tics.2008.06.006. PMID 18760658.
  8. ^ а б Нейссер, Ульрик (1967). Когнитивная психология. Нью-Йорк: Appleton-Century-Crofts. Neisser, Ulric.
  9. ^ Кинни, Гленн; Марсетта, Марион; Шоумен, Диана (1966). Исследования разборчивости отображаемых символов, Часть XII: Разборчивость буквенно-цифровых символов для цифрового телевидения. Бедфорд, Массачусетс: Корпорация Митра.
  10. ^ Гибсон, Элеонора Дж. (1969). Принципы перцептивного обучения и развития. Нью-Йорк: Appleton-Century-Crofts. ISBN 9780390361455.
  11. ^ Гейер, Л. Х .; ДеВальд, К.Г. (1 октября 1973 г.). «Списки характеристик и матрицы путаницы». Восприятие и психофизика. 14 (3): 471–482. Дои:10.3758 / BF03211185.
  12. ^ Керен, Гидеон; Багген, Стэн (1 мая 1981 г.). «Модели распознавания буквенно-цифровых символов». Восприятие и психофизика. 29 (3): 234–246. Дои:10.3758 / BF03207290. PMID 7267275.
  13. ^ Райхер, Джеральд М. (1 января 1969 г.). «Восприятие распознавания как функция значимости стимульного материала». Журнал экспериментальной психологии. 81 (2): 275–280. Дои:10,1037 / ч 0027768. PMID 5811803.
  14. ^ Мински, Марвин Ли; Паперт, Сеймур (1969). Персептроны: введение в вычислительную геометрию (2-й изд. С кор. Ред.). Кембридж, Массачусетс: MIT Press. ISBN 978-0262630221.
  15. ^ Лупкер, Стивен Дж. (1 июля 1979 г.). «О природе перцептивной информации при восприятии букв». Восприятие и психофизика. 25 (4): 303–312. Дои:10.3758 / BF03198809. PMID 461090.
  16. ^ Дойл, В. (1960). Распознавание неряшливых, напечатанных от руки символов. Сан-Франциско, Калифорния: Proc. Западная объединенная компьютерная конференция.
  17. ^ Дэвис, Колин Дж. (1 января 2010 г.). «Модель пространственного кодирования визуальной идентификации слов». Психологический обзор. 117 (3): 713–758. Дои:10.1037 / a0019738. PMID 20658851.
  18. ^ Уитни, Кэрол (1 июня 2001 г.). «Как мозг кодирует порядок букв в печатном слове: модель SERIOL и выборочный обзор литературы». Психономический бюллетень и обзор. 8 (2): 221–243. Дои:10.3758 / BF03196158. PMID 11495111.
  19. ^ Макклелланд, Джеймс Л.; Румелхарт, Дэвид Э. (1 января 1981 г.). «Интерактивная модель активации контекстных эффектов в восприятии письма: I. Изложение основных выводов». Психологический обзор. 88 (5): 375–407. Дои:10.1037 / 0033-295X.88.5.375.
  20. ^ Колтер, Макс; Растл, Кэтлин; Перри, Конрад; Лэнгдон, Робин; Циглер, Йоханнес (1 января 2001 г.). «DRC: каскадная модель визуального распознавания слов и чтения вслух». Психологический обзор. 108 (1): 204–256. Дои:10.1037 / 0033-295X.108.1.204. PMID 11212628.
  21. ^ Джексон, Джон (июль 1987). «Идея для разума». Информационный бюллетень Sigart.
  22. ^ Ntuen, Celestine A .; Парк, Юи Х. (1996). Взаимодействие человека со сложными системами: концептуальные принципы и практика проектирования. Springer. ISBN 978-0792397793.
  23. ^ Гибсон, Дж (май 1965 г.). «Учимся читать». Наука. 148 (3673): 1066–1072. Bibcode:1965Научный ... 148.1066Г. Дои:10.1126 / science.148.3673.1066. PMID 14289608.
  24. ^ Уилер, Дэниел Д. (1 января 1970 г.). «Процессы распознавания слов». Когнитивная психология. 1 (1): 59–85. Дои:10.1016/0010-0285(70)90005-8. HDL:2027.42/32833.
  25. ^ Ларсен, Аксель; Бундесен, Клаус (1 марта 1996 г.). «Пандемониум сопоставления шаблонов распознает неограниченные рукописные символы с высокой точностью». Память и познание. 24 (2): 136–143. Дои:10.3758 / BF03200876. PMID 8881318.