Люди могут выполнять несколько задач одновременно (например, читать, слушая музыку), но мы запоминаем информацию из менее сфокусированных источников с меньшей эффективностью, чем мы делаем из нашей основной задачи или задачи.
Существуют ли такие вещи в случае искусственного интеллекта? Я сомневаюсь, например, что нейронные сети имеют такие характеристики, но я могу ошибаться.
Ответы:
Архитектура Дугласа Хофштадтера CopyCat для решения задач аналогии букв и строк была специально разработана для того, чтобы поддерживать семантически обоснованное представление о «значимости», т. Е. С учетом множества конкурирующих возможностей, как правило, поддерживать интерес к наиболее привлекательному. Хотя значимость (часть) решения в конечном итоге представлена численно, средства, с помощью которых оно определено, в целом предназначены для соответствия (по крайней мере, функционально) тому, как «избирательное внимание» может действовать в познании человека.
Концентрация, которую, возможно, легче понять как «фокус» или «внимание», имеет определенную историю в ИИ. В этом ответе упоминается CopyCat, и в 80-х годах работала с нейронными сетями (например, от Фукусимы , создателя Neocognitron).
В последнее время внимание в нейронных сетях набирает обороты . Механизмы применяются для обучения в глубоких нейронных сетях.