Theorie des Algorithmus, der der Fantasierealität im Gehirn zugrunde liegt / Sudo Null IT News

Ein origineller Blick auf den Algorithmus zur Erkennung von Objekten durch das Gehirn, das auch mit den gesehenen Objekten phantasieren und sie modellieren kann. Er erklärt auch den Mechanismus der Traumerzeugung und auf seiner Grundlage ist es möglich, die Arbeit der Finger zu erklären.

Wir sehen ein zweidimensionales Bild, aber wenn wir beispielsweise Menschen fantasieren, stellen wir sie als dreidimensionales Modell dar. Darin, als ob Menschen ein Skelett hätten, um die Bewegungen von Armen und Beinen zu modellieren. Aber trotz der Tatsache, dass wir 3D-Modellierung verwenden, können wir nicht verstehen, wie sich Objekte mit komplexer Form schneiden (Dies erfordert beschreibende Geometrie). Nach dieser Theorie gibt es in unserem Gehirn etwas zwischen 3D- und 2D-Modellierung mit einem Verständnis für das Aussehen der Oberfläche – dies erklärt auch, warum wir die Zugehörigkeit von Schatten zu Objekten verstehen. Tatsächlich haben wir 2D-Ansichten von allen Seiten, aber zusätzlich werden Scheiben des Volumens des Objekts gespeichert. (siehe Abb. 1). Ein Schnitt ist eine Seitenansicht einer Projektion, die das Volumen zeigt (auftauchen) Objekt. Anders als eine Projektion ist ein Slice kein Bild, sondern eine Kurve.

Abb.1 Abb.1

Es gibt zwei Informationsquellen über die Oberfläche eines Objekts – dies sind Scheiben und Text über die Art der Oberfläche in verschiedenen Projektionszonen (konvex, konkav, kugelförmig usw.)Übrigens erkennen wir durch Schnitte die Silhouette oder den Schatten eines Objekts, und der Schatten kann stark deformiert sein, aber wir erkennen ihn immer noch. Auf Projektionen und auf Schnitten werden dieselben Punkte durch Verbindungen verbunden, was es ermöglicht, das Modell im Gehirn auf ein sichtbares Objekt zu strecken bzw. das Modell in der Fantasie zu verformen (durch eine Ansicht präsentieren wir alle anderen Ansichten von anderen Seiten). Ein Beispiel, “etwas” aus einem Horrorfilm, basierend auf einem Bild aus einem Film, verstehen wir die Verformung von Scheiben und stellen ihre Geometrie dar, d.h. Slices verändern und morphen, wenn sie mit dem Bild verbunden sind und umgekehrt (siehe Abb. 2) Das gleiche Morphing in der Animation – wir verstehen die Verbindung von Punkten und Slices, wie sie ineinander fließen.

Abb.2Abb.2

Auf Abb. 3 zeigt, wie Informationen über ein Objekt im Speicher gespeichert werden, erinnern wir uns an Ansichten und Schnitte mit signifikanten Unterschieden. Natürlich hat das Objekt selbst einen Namen (Gesicht)sondern haben auch Namen und ihre einzelnen Teile (Augen, Mund usw.) und nachdem wir seinen Teil erkannt haben, verstehen wir das Objekt und präsentieren sogar Informationen darüber, die wir nicht sehen. Und wenn wir es von allen Seiten untersuchen, dann gibt es im Gehirn ein spezifisches und kein präsentiertes Modell des Objekts.

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Dieser Algorithmus versteht Schatten von Objekten, da es sich um verzerrte Slices handelt. Unter Scheiben verstehen wir auch Bilder in Form einer Kontur von Bergen, Brücken, Flüssen, Wolken. Beispielsweise besteht eine Wolke aus typischen kugelförmigen Fragmenten mit rundem Schnitt, die als Teil der Wolke erkannt werden. Auf den ersten Blick (siehe Abb. 4) ist es absolut unverständlich, wie wir das Bild erkennen – der Berg und der Baum sind verständlich, aber für das Verständnis keineswegs notwendig. Und der Rest, separat, die Straße, das Wasser, die Steine, das Gras sehen zu untypisch aus (nicht wie die Realität)aber es stellt sich heraus, dass alles zusammen klar ist.

Abb.4Abb.4

Neben einzelnen Objekten, die sich das Gehirn merkt, gibt es auch benannte Objektmengen, in diesem Fall eine Wiese – sie besteht aus verschiedenen Objekten (Gras, Baum) und er kontaktiert in der Realität verschiedene Objekte (Flussstraße). Diese. Wiese und andere ähnliche Wörter haben eine Definition, und im Gehirn ist es eine Struktur wie in Abb. 4. Anhand der Definition von Objekten erhalten wir Hinweise zum Erkennen des Gesamtbildes. Diese Definitionen werden nicht nur zum Erkennen, sondern zum Nachdenken in den am Ende angegebenen Artikeln verwendet.

Es ist seit langem bekannt, dass ein Baum ein Fraktal ist – dies ist eine Formel, die auf Scheiben basiert, es gibt Gesetze – er ist unten dicker, oben dünner und in der Figur ist ein Texturfragment in Form einer Schraffur erkennbar . Wir verstehen die Realität in Bezug auf ein Objekt aus allen Blickwinkeln und in Bezug darauf, wie ein Objekt seine Form ändern kann (zum Beispiel eine Person in verschiedenen Posen). Darauf aufbauend wurde vom Gehirn ein fraktales Modell erstellt, siehe Abb. 5. Als Ergebnis haben wir eine Formel in Form des Übergangs einiger Objekte zu anderen, die in sich und auf der Skala geschlossen sind.

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Gleichzeitig mit dem Erkennen wird an einer topografischen Karte gearbeitet, denn zunächst nutzte das Gehirn das Sehen, um sich im Raum zu orientieren, und seine Aufgabe war es, den Weg zum Ziel zu finden (siehe Abb. 6).

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Beim Betrachten eines Bildes erhalten wir eine Karte im Gehirn – eine Draufsicht auf dieses Gebiet, auf dem sich Objekte befinden, deren Größe und Entfernung zu ihnen vorhanden sind. Wir können simulieren, wie wir uns auf diesem Bild bewegen (basierend auf der Karte) und damit phantasieren. Als jemand dieses Bild zeichnete, verwendete er die Beziehungen und Definitionen von Objekten und präsentierte, vielleicht ohne es zu merken, eine Karte. Wenn es in der Zeichnung Objekte gibt, die nicht auf der Karte gezeichnet werden können, wie Berge, Sonne, Wolken, dann erscheinen sie am Rand der Karte als unzugänglich. Verben erscheinen nach der Erkennung (basierend auf dem Hintergrund, auf dem das Objekt und die Modelle stehen) – Gras wächst, Wasser fließt, ein Stein liegt am Ufer, an der Brücke verstehen wir seinen Aufbau und diese Brücke ist eine Kombination verschiedener uns bekannter Brücken. (siehe Abb. 7)

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Der Hintergrund ist auch nachvollziehbar, dass der Fluss unter der Brücke liegt und der Baum den Fluss geschlossen hat – wie anhand der bekannten Abschnitte dieser Objekte. Dies wird basierend auf den Baum- und Brückenmodellen verstanden. Basierend auf den Abmessungen einiger Schlüsselobjekte (Brücke und Geländer) Die Größe der Bretter in der Nähe der Brücke ist klar. Die Größe der Felsen im Wasser ist anhand der Dimensionen der Brücke verständlich. Unter Verwendung einer Karte und eines erkannten Musters können wir uns jede Szene vorstellen, die sich darauf abspielt, zum Beispiel eine Person, die die Straße entlang geht. Und die heute beliebten neuronalen Netze erstellen keine solche Karte und können es tatsächlich nicht, und wenn es keine Karte gibt, ist es unmöglich, die Zeichnung zu verstehen.

Wenn wir ein Objekt von einer Seite sehen, verstehen wir seine Ansicht von allen Seiten und seine Oberfläche (zB Gesicht). Außerdem können wir durch die Arten von orthogonalen Projektionen der Zeichnung einen dreidimensionalen Teil darstellen (siehe Abb. 8).

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Wenn Sie die Kleidung separat sehen, können Sie sich vorstellen, wie sie an einer Person aussehen wird, die andere Kleidung trägt – dies geschieht durch die Erkennung von Schlüsselpunkten von Objekten (Arm, Schulter, Knopf) und Strecken des Bildes auf dem Bild unter Berücksichtigung der Slices. Dieser Mechanismus ist sehr ungefähr, aber Sie können ihn schätzen (Wir bemerken den Ort der Inkonsistenzen in der Präsentation nicht).

Der Algorithmus ermöglicht es Ihnen, mehrere Modelle eines Objekts zu verknüpfen, jedoch in unterschiedlichen Zuständen mit zeitbezogenen Wörtern (d.h. die Vergangenheit und die Zukunft erscheinen), ist es durch diesen Mechanismus beispielsweise möglich, Gesichtsausdrücke oder menschliche Bewegungen zu verstehen. So erscheinen Aktions- und Emotionsverben in diesem Modell. Dieser Vorgang hat den gegenteiligen Effekt, man kann sich in der Fantasie das Aussehen und Handeln einer Person in der Zukunft vorstellen. Sätze dieser Beziehungen verbinden das, was wir sehen und gesehen haben, mit Verben und Substantiven, die die Realität beschreiben.(Durch diesen Mechanismus kann man anhand der Haltung verstehen, dass eine Person läuft usw.). Verben der Bewegung enthalten Informationen über Geschwindigkeit und Beschleunigung. (Vergangenheit und Zukunft) für uns sieht es aus wie eine reibungslose bewegung.

Es gibt Schlüsselmodelle zum Verständnis der Realität, die ein Kind in der Kindheit lernt. Dies ist ein Spiel mit einem Würfel, wenn man ihn von verschiedenen Seiten betrachtet, versteht das Gehirn die affine Transformation (wie dasselbe Bild aus verschiedenen Blickwinkeln aussieht). Und das ist das Werfen eines Balls, das Gehirn versteht die Geschwindigkeit und Beschleunigung eines fallenden Körpers und verwendet sie dann beim Fantasieren.

Sie können sich viele Bilder des Auges mit unterschiedlichen Pupillenpositionen merken, aber Sie können eine Formel erstellen (Muster)dass die Pupille in der Erregungszone der Augenpartie liegt. Beim Erstellen einer Formel werden Verben verwendet, bei denen das Auge ein Ausgang zu einem anderen Modell ist. (siehe Abb. 9)

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Angenommen, wir stellen uns vor, dass wir auf einem Rohr sitzen. Das Rohr hat einen Schnitt – es ist ein Kreis. Eine sitzende Person hat auch einen Teil einer Pose. Diese Abschnitte werden in Kontakt gebracht und es wird modelliert, ob eine Person darauf sitzen kann (Wenn das Rohr einen Durchmesser von einem Meter hat, hat die Person eine Pose, und wenn es 20 cm oder 3 cm beträgt, gibt es andere Posen – sie sind mit unterschiedlichen Bequemlichkeiten verbunden.)unter Berücksichtigung, dass es notwendig ist, sich mit den Fußsohlen auf den Boden zu lehnen, ist dies auch hier nachempfunden (basierend auf einer Reihe bekannter Posen) und schließen Sie, ob es bequem oder unbequem ist (und wird es überhaupt funktionieren). Der Schnitt hat eine Assoziation mit Oberflächeneigenschaften (Rauigkeit, Verschmutzung, Temperatur), all dies ist in der Simulation enthalten, wir wissen, welche Konsequenzen es haben wird, wenn wir diese Aktion ausführen. Wir wissen ungefähr, durch welche Haltungen und Bewegungen wir uns setzen werden, und dort, am Ort der Bewegung, werden sie korrigiert und wir verlassen uns beispielsweise auf etwas.

Alle Interaktionen von Menschen werden anhand von Slices und Posen gelöst und modelliert (siehe Abb. 10) Wir stellen uns vor, wie sich die Slice-Kurven berühren – wir verstehen unsere Körperhaltung und die einer anderen Person. Beispielsweise schätzt der Schlosser durch diesen Mechanismus, ob die Stange in das Loch eindringen wird.

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Es sollte auch beachtet werden, dass jeder unserer Finger einen Schnitt hat, und wenn wir etwas nehmen, sorgt das Gehirn dafür, dass die Schnitte unserer Finger mit dem Schnitt dieses Objekts in Kontakt sind. (Siehe Abb. 11) Obwohl die Arbeit mit einigen Objekten, wie z. B. einem Stift, auf einem anderen Prinzip basiert, wird uns diese ungewöhnliche Interaktion in der Kindheit speziell beigebracht.

Abb.11Abb.11

Zum Beispiel in der Erfindung – hier können wir uns nicht alle Kombinationen der Interaktion von Objekten vorstellen, aber wir verstehen die Essenz in Fragmenten, und dann zeichnen und passen wir alles an.

Wenn wir beim Modellieren das Bild nicht in unserem inneren Blick sehen, dann wird dieser Mechanismus der Fantasie in Träumen vollständig verwirklicht. Animierte Objekte werden von Analogien unserer Persönlichkeit modelliert (Subjekte, dazu mehr im folgenden Absatz), die Orte, an denen Ereignisse stattfinden, sind topografische Gedächtniskarten (mehr dazu im folgenden Absatz).

In meinem Artikel Die Evolutionstheorie und die Arbeit des Gehirns beschrieb ich die Struktur der Persönlichkeit und die Nachahmung des Verhaltens von Subjekten im Gehirn, die Evolution des Algorithmus des Geistes darin und den Algorithmus des Visuellen Analysator. Und im Artikel künstliche Intelligenz werden die Prinzipien zur Definition von Wortarten näher beschrieben. Der Artikel über die Theorie eines Algorithmus, der Wörtern Bedeutung verleiht, beschreibt die Modellierung von Ereignissen im Gehirn durch Wörter. Und ich möchte darauf hinweisen, dass alles, was in diesen Artikeln geschrieben wird, sich gegenseitig und diesen Artikel ergänzt und eine Beschreibung starker künstlicher Intelligenz ist.

Ingenieur Golowin Alexander Wladimirowitsch

E-Mail: axefl35@gmail.com

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