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Perché il "collo di bottiglia delle informazioni" è una teoria importante nell'apprendimento profondo?
UN:L'idea di un "collo di bottiglia di informazioni" nelle reti neurali artificiali (RNA) opera secondo uno speciale principio relativo alla diffusione di vari tipi di segnalazione. È visto come uno strumento pratico per esaminare i compromessi che rendono auto-ottimizzati questi sistemi di intelligenza artificiale. Un articolo cablato che descrive il concetto di collo di bottiglia delle informazioni presentato da Tishby et. al. parla di "eliminare i dati di input rumorosi di dettagli estranei come se schiacciando le informazioni attraverso un collo di bottiglia" e "mantenendo solo le funzionalità più rilevanti per i concetti generali".
Come concetto relativamente nuovo, l'idea del collo di bottiglia delle informazioni può aiutare a migliorare e cambiare il modo in cui utilizziamo le ANN e i sistemi correlati per modellare la funzione cognitiva. Un modo in cui questa teoria può essere d'aiuto è aiutandoci a comprendere meglio i paradigmi che supportano le funzioni della rete neurale. Ad esempio, se il principio illustra come solo una determinata serie di funzioni viene mantenuta dal sistema, iniziamo a vedere come questa "discriminazione dei dati" rende una rete "scimmia" nel cervello umano e gli ingegneri possono aggiungerla ai modelli di rete neurale. L'idea qui è che, alla fine, la tecnologia delle reti neurali diventerà più un concetto "universale", non solo la provincia di pochi privilegiati. Attualmente, le aziende sono a caccia di scarsi talenti di intelligenza artificiale; teorie come la teoria del collo di bottiglia delle informazioni possono aiutare a diffondere la conoscenza delle reti neurali ai non addetti ai lavori e agli "utenti di mezzo" - coloro che potrebbero non essere "esperti", ma potrebbero aiutare nell'emergere e nella diffusione delle tecnologie delle reti neurali.
Un altro importante valore del collo di bottiglia delle informazioni è che gli ingegneri possono iniziare ad addestrare i sistemi a lavorare in modo più preciso. Avere alcune linee guida di alto livello per l'architettura di sistema può semplificare l'evoluzione di questi tipi di tecnologie e avere un'idea più definita dei principi di apprendimento profondo è quindi preziosa nel mondo IT.
In generale, l'avanguardia che lavora sull'intelligenza artificiale continuerà a esaminare in particolare come funzionano le reti neurali, compresa l'idea di "informazioni pertinenti" e in che modo i sistemi discriminano per svolgere funzioni. Un esempio è rappresentato dall'elaborazione di immagini o parlato, in cui i sistemi devono imparare a identificare molte varianti come "oggetti". In generale, il collo di bottiglia delle informazioni mostra una visione particolare di come una rete neurale funzionerebbe con quegli oggetti, e in particolare come questi modelli di dati informazioni di processo.
