Восприятие образов, хранение их в памяти, узнавание.

 

Чтобы можно было вновь узнать распознанное ранее, необходима память, которая сможет хранить в подходящем виде то, что было воспринято.

Сейчас мы описываем и перечисляем функции, которыми точно должен обладать субъект с сознанием. Мы уже выявили, что получение сигналов картинки ещё ничего не значит, и необходима обработка сигналов с целью обнаружения в ней содержания - информации. Этот этап был назван восприятием (1), в отличие от простой регистрации.

Память (2) также является необходимым условием для того, чтобы можно было узнать что-либо из воспринятого, а для сознания узнавание крайне важно. Рассматривая в основном обработки на примере зрения, мы при этом понимаем, что такое возможно и для звуковых и иных сигналов, которым находятся с помощью аппроксимации свои обобщения, приближения, для которых существует память, умеющая хранить подобные приближения.

 

Память, как это видится на примере мозга, должна быть построена нейросетевыми структурами после области восприятия (первичной зрительной коры), там, где из наклоненных штрихов собираются контуры обнаруженных объектов. Совокупность штрихов для разных объектов должны различаться, что позволяет привязать эти совокупности к некоторому обобщающему внутреннему понятию - образу.

 

Теория гиперсетевого "Когнитома", от Константина Владимировича Анохина, хорошо подходит для описания подобной памяти, а также для вычислений на основе нейросетей. Тогда, отдельные штрихи первичной зрительной коры есть коги 1-го функционального уровня, а объединяющий их совокупность (контур) нейрон (или несколько) является когом 2-го феноменального уровня. Ког 2-го уровня может быть частью речевой двигательной или иной сети как знак-символ выражающий образ (совокупность 1-го уровня).

Тогда, при восприятии извне этого образа снова, активность когов-штрихов 1-го уровня вызовет активность конкретных когов 2-го уровня, что равнозначно узнаванию.

При восприятии неизвестного объекта активность когов 1-го функционального уровня будет отличаться, что не вызовет срабатывания ни одного кога 2-го уровня (нет узнавания), что может привести к образованию нового кога 2-го уровня, который будет соответствовать новому объекту. Также, новый ког 2-го уровня может быть дополнен связью с речевым когом (звук или запись слова, смысл, абстракт...) других уровней гиперсети.

 

Память когов 2-го феноменального уровня является долговременной, может быть активирована как со зрительного входа (объект перед глазами), так и от речевого (текст, звук) или иного. В случае зрительного текста сперва происходит активация штрих-когов, затем, когов-букв, после чего кога-слова, и только после этого через ассоциативные связи может быть вызван ког-зрительный образ объекта. Взаимосвязь когов высокого уровня позволяет вызывать через любой вход всю цепочку ассоциаций.

Коги феноменального уровня, по видимому, являются промежуточными между функциональными и абстрактными. Примером абстрактного уровня может служить область речевых построений, синтаксиса, математики; при этом коги-знаки, воспринимаемые зрительно или на слух, скорее всего феноменального уровня.

 

Долговременная память (феноменальные коги 2-го и выше уровней) хранит известное и активируется извне при совпадении, что есть узнавание и распознание.

Второй вариант активации - изнутри. Это может происходить при припоминании, мышлении, сочинении, творчестве - при любой ассоциативной активации. Тогда, преимущественно, используются логические связи между когами 2-го и выше уровней между собой (предложения, действия), а коги 1-го уровня будут активированы вторично (изнутри) и восприниматься как квалиа сопровождающие мысли.

 

Из такой системы хранения информации следует то, что перемещения информации, как это устроено в компьютере, не происходит. Вместо этого, информация (набор нейронов - ког) активируется сигналами от других элементов памяти (когов). Результатом этого становится преимущественным перемещение сигналов активации в вычислительной сети, а не информации, что предельно снижает трафик.

Представьте, что есть некоторый набор феноменальных образов (n), где каждый представлен устоявшейся локальной структурой. Каждый образ тогда, есть набор нейронов хранящих его. Для каждого феноменального образа (n) есть его абстрактное обобщение (m), знак, который представляет собой одним или несколькими связанными нейронами - ког (m) высокоабстрактного уровня. Активация набора (n1) при восприятии сигналов, приводит к его возбуждению, что есть узнавание известного образа. Вместе с образом (n1) активируется его абстрактное обобщение (m1). Одновременно, с возбуждением (m1), от него передаются сигналы на активацию семантически связанных с (m1) других обобщений (m2, m3, m5...). Будут или нет связанные обобщения (m) возбуждены, может зависеть от контекста сопровождающего активацию (n1). После возбуждения семантически связанных обобщений (m2, m3,m5) может произойти активация образов им принадлежащих (n2, n3, n5), что приведёт к их воспроизведению. Хотя группы уровня m связаны семантическими связями, сами группы m равнозначны обобщениям, абстракциям, знакам, т.е. являются преимущественно семиотическими. Необходимо различать то, с какой стороны происходит активация - снизу или сверху, сверху от первого или от следующих семантических вершин.

 

Рис. Вариант устройства многоуровневой сети.

 

Подобная схема многоуровнего хранения образов, обобщений и их семантических связей позволяет выстраивать последовательности (мысли), в которых благодаря переходам активации между уровнями семантические выражения могут сопровождаться образными переживаниями, а восприятия образом могут вести к семантическим построениям.

Абстрактные значения и их семантические связи создают возможность для образования языка. При этом каждому абстрактному значению приписывается слово-ярлык, а семантические связи служат для выведения правил построения выражений - синтаксиса.

 

 

Узнавание воспринятого происходит, скорее всего, не попиксельно, как это реализовано к машинном сравнении, а при сравнении образами. Возможно, что сравнение происходит и (или) на уровне абстрактных нейронов, но даже при этом идёт активация образов. Сравнение феноменального массива с другим феноменальным массивом и есть сравнивание образов. Если сравнивание производится и на уровне абстракций, то это значительно ускорит распознавание, т.к. если на абстрактном уровне есть знаки образов и их отчётливое распознание наличествует только для одного образа, то это он и есть. В противном случае, когда ни одного известного абстрактного знака не активировалось (или их несколько), следует провести более точное распознание, например, сменить угол зрения.

 

Скорее всего, восприятие образа и приводит к видению образа. Без восприятия процессы шли бы в темноте, если бы они смогли тогда идти, ведь адекватные действия возможны только при владении информацией, которую получают при восприятии. Значит, чтобы компьютер увидел, он должен воспринимать информацию и это должно быть результатом работы его естественной архитектуры. В противном случае потребуется некоторый отдельный блок, который будет интерпретировать, т.е. воспринимать внешние сигналы, переводить их на понятный компьютеру формальный язык. Но в таком случае компьютер так и останется в темноте, хотя станет получать точную информацию, касаемо внешней обстановки. Она также будет недоступна напрямую, но может быть сопоставлена с некоторым кодом, на который компьютер сможет воспроизвести предусмотренный алгоритм. Это похоже на взаимодействие слепого и видящего, когда слепой получает описание от видящего на понятном языке, принимает решения, но при этом так и не видит.