P:
Per què el "coll d'ampolla d'informació" és una teoria important en l'aprenentatge profund?
R:La idea d’un “coll d’ampolla d’informació” a les xarxes neuronals artificials (ANNs) funciona sobre un principi especial relacionat amb la difusió de diversos tipus de senyalització. És considerat com una eina pràctica per examinar els problemes que permeten que aquests sistemes d’intel·ligència artificial s’auto optimitzin. Un article filferro que descriu el concepte de coll d’ampolla d’informació presentat per Tishby et. al. parla de "publicar dades sorolloses d'introducció de detalls estranys com si es pressionés la informació a través d'un coll d'ampolla" i "conservar només les funcions més rellevants per a conceptes generals".
Com a concepte relativament nou, la idea de coll d’ampolla d’informació pot ajudar a millorar i canviar la manera d’utilitzar ANNs i sistemes relacionats per modelar la funció cognitiva. Una forma que pot ajudar aquesta teoria és ajudar-nos a comprendre millor els paradigmes que suporten les funcions de la xarxa neuronal. Per exemple, si el principi il·lustra com només es conserva un determinat conjunt de característiques pel sistema, comencem a veure com aquesta "discriminació de dades" converteix una xarxa "al pic" del cervell humà i els enginyers poden afegir-la als models de xarxa neuronal. La idea aquí és que, eventualment, la tecnologia de xarxes neuronals esdevindrà més un concepte “universal”, no només la província d’uns pocs privilegiats. Actualment, les empreses estan a la recerca de talents escassos de IA; Teories com la teoria del coll d’ampolla d’informació poden ajudar a difondre el coneixement de les xarxes neuronals a la persona i als “usuaris mitjans”, aquells que potser no són “experts”, però poden ajudar a l’aparició i difusió de les tecnologies de les xarxes neuronals.
Un altre valor important del coll d’informació és que els enginyers poden començar a formar sistemes perquè funcionin d’una manera més precisa. Disposar d’algunes directrius de primer nivell per a l’arquitectura de sistemes pot agilitzar l’evolució d’aquest tipus de tecnologies, i tenir una idea més definida dels principis d’aprenentatge profund és per tant valuós en el món de les TI.
En general, l'avantguarda que treballa en IA continuarà analitzant específicament el funcionament de les xarxes neuronals, inclosa la idea de "informació rellevant" i la manera com els sistemes discriminen per realitzar funcions. Un exemple és el processament d’imatges o de parla, on els sistemes han d’aprendre a identificar moltes variacions com a “objectes”. En general, el coll d’ampolla d’informació mostra una visió particular de com funcionaria una xarxa neuronal amb aquests objectes, i concretament de com funcionen aquestes models de dades. processar informació.
