Byungchae Ryan Son

Тело в эпоху ИИ: парадокс забвения

  • Язык написания: Корейский
  • Страна: Все страныcountry-flag
  • Прочее

Создано: 2024-05-20

Создано: 2024-05-20 16:11

Согласно исследованию, опубликованному в июле прошлого года, концепция забывания, которую мы часто воспринимаем негативно в нашей жизни, может значительно способствовать улучшению способности ИИ к обучению. Это не только бросает вызов нашим традиционным представлениям об обучении и запоминании, но и предлагает уникальную перспективу того, как ИИ может повлиять на нашу физическую и когнитивную среду. Искусственные нейронные сети, лежащие в основе большинства современных передовых систем ИИ, отражают сложную сеть нейронов человеческого мозга. Эти системы начинают с обработки информации случайным образом, а затем, в процессе обучения, совершенствуют поток данных, что приводит к повышению производительности и понимания.

Тело в эпоху ИИ: парадокс забвения


Однако это по своей сути требует больших вычислительных ресурсов, и если в процессе возникают ситуации, требующие корректировки, приходится перезапускать весь процесс, что делает его неэффективным и неизбежным. Но подход избирательного забывания, выявленный в этом исследовании, позволяет более эффективно использовать общую вычислительную мощность за счет удаления важной информации на предыдущих этапах обучения, что подтверждает, что забывание – это не недостаток, а функция, повышающая эффективность и адаптивность.


В цифровую эпоху наше тело все больше связано с различными технологиями, от носимых устройств для мониторинга здоровья до смартфонов, расширяющих наши когнитивные способности. Мы слишком много видим через смартфоны. Возможность наблюдать за моментами чьей-то жизни называется контентом, и у нас появилась возможность и право записывать множество личных моментов в рамках цифровых платформ.


Однако мы осознаем, что огромное количество записанной личной информации может, наоборот, стать бременем или нести в себе нестираемые следы, которые мы хотели бы стереть, что заставляет нас создавать новые системы памяти. Этот непрерывный поток информации обеспечивает беспрецедентный доступ к знаниям, но также бросает вызов нашему психическому и физическому благополучию. Таким образом, концепция забывания может стать важным критерием для управления этой цифровой перегрузкой и определения приоритетов и обработки огромного объема данных, с которым мы сталкиваемся каждый день.


С точки зрения нейробиологии, общепринятым научным мнением является то, что забывание – это своего рода дефект нашей системы памяти. Для нейробиологов забывание было всего лишь целью, с которой нужно бороться изо всех сил. Однако с точки зрения нейробиологии и информатики забывание не только является нормальным процессом, но и приносит пользу нашим когнитивным способностям, творчеству, эмоциональному благополучию и социальному здоровью.


Философ Кан Синджу в своей книге «Забывание и свобода» утверждает, что забывание не следует воспринимать как своего рода состояние слабоумия или простое снижение памяти. Напротив, он говорит о том, что забывание имеет смысл активной силы преодоления для человека, стремящегося оставаться в прошлом, о смысле напряженной борьбы. С его точки зрения, забывание трактуется не как потеря, а как необходимый процесс для счастья, надежды и жизни в настоящем. Человек по своей природе является настолько упорным эгоцентричным существом, что только пройдя через этап опустошения, он получает возможность встретиться с другим. Поэтому его утверждение о том, что забывание может стать еще одной формой крепкого здоровья, говорит о многом.


По мере интеграции ИИ в повседневную жизнь мы будем все больше и больше переосмысливать наши отношения с телом в самых разных аспектах. Сходство между эффективностью забывания в системах ИИ и его преимуществами для человеческого познания является еще одним этапом в понимании тонких способов, которыми технологии перестраивают наш физический и психический ландшафт. В области науки об ИИ принятие парадокса забывания привело к созданию невиданных ранее инноваций. Тогда как же мы можем применить этот парадокс забывания к нашему телу, которое дало нам концепцию и роль забывания, а также понимание его? Кажется, вопрос необходим.



Список литературы


Комментарии0

Современное состояние и потенциал глубокого обучения: как машины учатсяСтатья посвящена нынешнему состоянию и будущим возможностям глубокого обучения. Рассматриваются различные области применения, такие как медицина, автономное вождение, обработка естественного языка, а также связанные с этим социальные изменения и этически
Cherry Bee
Cherry Bee
Cherry Bee
Cherry Bee

March 27, 2025

Сила машин в интерпретации человеческого языка: ИИ и обработка естественного языкаГлубокий анализ принципов, примеров использования, этических проблем и перспектив развития технологий искусственного интеллекта и обработки естественного языка. Включает в себя различные примеры применения, такие как чат-боты и машинный перевод, а также
Cherry Bee
Cherry Bee
Cherry Bee
Cherry Bee

March 25, 2025

Будущее искусственного интеллекта: точка пересечения профессий и творчестваСтатья от 25 марта 2025 года, посвященная будущему искусственного интеллекта и изменениям в сфере профессий и творчества. В ней рассматриваются примеры инноваций в области искусственного интеллекта (ИИ) в таких областях, как автономное вождение, здравоох
Cherry Bee
Cherry Bee
Cherry Bee
Cherry Bee

March 25, 2025

ИИ рассказывает о будущем искусственного интеллекта и его перспективах!Статья посвящена будущему искусственного интеллекта и изменениям в жизни, возможностям и вызовам. В ней рассматривается влияние развития ИИ на повседневную жизнь, промышленность, рынок труда, а также этические проблемы и предлагается прогноз на будущее.
qed
qed
qed
qed

June 17, 2024

Анализ данных с помощью глубокого обучения: от основ до практических примеровСтатья подробно рассматривает ключевые технологии анализа данных, от основ глубокого обучения до практических примеров его применения. Широко освещаются области применения, включая анализ изображений, обработку естественного языка, прогнозный анализ, а т
Cherry Bee
Cherry Bee
Cherry Bee
Cherry Bee

January 13, 2025

Как предсказывать заболевания с помощью машинного обучения на основе ИИ и анализа данныхСтатья описывает методы прогнозирования заболеваний с помощью машинного обучения на основе искусственного интеллекта. Предлагается обзор будущей системы здравоохранения, которая использует анализ медицинских данных для прогнозирования риска заболеваний и
Korean Culture, Travel, Women
Korean Culture, Travel, Women
Korean Culture, Travel, Women
Korean Culture, Travel, Women

January 12, 2025