>>> (Palarm) Поэтому я и предположил, что возможно эволюционным отбором даже специально закрепился естественный (вытекающий из схемотехники высшей нервной деятельности) негатив перед ЛЮБЫМИ изменениями текущего состояния.

Для нормальной работы нервной системы нужна эволюционно обусловленная стимулирующая среда. Если твоя нервная система, нервная система животного, не сталкивается с достаточным уровнем вызовов, стрессов, то она пойдёт в разнос.

Я тебе выше рассказал про средний для каждого человека уровень ощущения себя счастливым. Сколько бы бабла, девч0нок, у тебя не было, в конечном итоге, тебя всегда что-то начнёт бесить и раздражать, такова природа бытия, ты никогда не найдёшь покоя. Смирись :)

Ты можешь предположить конкретную реализацию такого механизма на уровне именно организации “схемотехники высшей нервной деятельности”? Я не вижу даже в предположении. А вот на уровне воспитания в социуме (формирование иерархии сначала условных рефлексов, потом на их основе автоматизмов отношения и действий) это отношение и навыки очень даже естественно могут возникать.

Айк, ты совсем не в теме особенностей функционирования сознания... Даже книжка такая есть: “Думай медленно… решай быстро”. Необходимость осознания – всегда негатив возникшей проблемы потому как позитив означает наличие уверенного решения. И проблема, оказывающаяся доминирующей, заставляет решать ее, все время возвращаться к ней в мучительном (муки творчества) поиске решения. И при таком мучительном поиске и попытках предположительных действий (в том числе мыслительных в поисках решения), формируются автоматизмы.

Автоматизмы не создаются специально (кроме как в моей методике наработке поведенческих навыков :), они создаются как по мере решения проблемы (наработка автоматизмов творчества), так и при попытки проверить решение (автоматизмы избегания неудачи и следования удачному).

Если есть очевидное решение осознание не требуется или требуется на уровне отслеживания, чтобы поставить более подходящий вариант действий. Вот в случае ремесла все в абажуре, одни позитивные эмоции, чел. импровизирует, используя уже ранее наработанное.

Palarm, сорри, не удержался.. :)

>>> Необходимость осознания – всегда негатив возникшей проблемы потому как позитив означает наличие уверенного решения. И проблема, оказывающаяся доминирующей, заставляет решать ее, все время возвращаться к ней в мучительном (муки творчества) поиске решения. И при таком мучительном поиске и попытках предположительных действий (в том числе мыслительных в поисках решения), формируются автоматизмы.

Я согласен с тем, что не соответствие результата прогнозу при соответствующей значимости события привлечёт внимание. Но негатив - это кибернетический негатив, ты не испытываешь при этом страданий на уровне "Я-модели". Причём тут муки?

Ты, разучивая новые движения в танце или изучая новый язык, плачешь что ли?

У тебя нейроны связываются по принципу "разряжаются вместе, связываются вместе", такая нейросеть постоянно учится, вопрос лишь в скорости обучения.

Паттерны, которые окрашены субъективным переживанием и формируются / усваиваются при эксплицитном обучении, запоминаются лучше, так как после этапа контрастирования, прокручиваются во время сна, у них больше время экспонирования, что способствует формированию автоматизмов. Сон же реализует один из механизмов творчества (коллажирование и хеширование образов под давлением сетей генерации шумов), вот и всё в общем-то.

>>> Автоматизмы не создаются специально (кроме как в моей методике наработке поведенческих навыков :)

Ну да, системный подход к обучению придумал ты (это ирония). В обучении музыке, танцам,  рисованию, везде идёт по этапное увеличение сложности, с предварительным накоплениям промежуточных знаний / автоматизмов.

Можно, конечно, обучаться и процедурно, через проблемный мир, как необразованные узбеки у Выготского, но зачем?

>>> Если есть очевидное решение осознание не требуется или требуется на уровне отслеживания, чтобы поставить более подходящий вариант действий. Вот в случае ремесла все в абажуре, одни позитивные эмоции, чел. импровизирует, используя уже ранее наработанное.

Я это расписал. Использовал чуть другой набор слов, но, по-моему, описал примерно тоже самое.

Кенемана я читал.

Не, я только предположил, и соглашусь, что не верно.

Это погружение в какую то конкретную область, что означает все большее игнорирование других областей. Чем больший ты специалист в одной области - тем больший профан в других. Адаптация означает подгонку ключа к конкретному замку а не создание универсальной отмычки.

Возрастания "понимания" чего либо - результат развития внутренних проекционных моделей реальности. Это означает, что ты все меньше обращаешь внимание на реальные сигналы и все больше на свои внутренние проекции. Потому, что иначе не возможно прогнозировать и оценивать ситуацию кроме как моделируя ее. Это похоже, как если бы ты все чаще стал ходить в кино и все больше судить о реальном мире, глядя на игру актеров. При этом будешь все более уверен, что понимаешь все правильней и глубже.

>>> (Palarm) Чем больший ты специалист в одной области - тем больший профан в других

Согласен. Постепенно будет накапливаться какой-то уровень дезадаптации и нужно будет переобучаться, но не с нуля. Хотя... как повезёт, чем больше навыков вне текущей специализации ты используешь в жизни, тем выше вероятность того, что ты не продолбаешь все свои предыдущие наработки, но дизадаптация всё-равно будет.

>>> Адаптация означает подгонку ключа к конкретному замку а не создание универсальной отмычки.

Если нет системного подхода, то да.

С другой стороны, систематическое столкновение с проблемной областью будет способствовать формированию нового уровня абстрагирования. Не факт, что в итоге у тебя не появится универсальной отмычки.

В отличии от животных у тебя есть вторая сигнальная система, которая подталкивает делать эффективные свёртки образов. И если даже искусственные  нейросети во время тысячи тупых прогонов обучающей выборки могут формировать послойные уровни абстрагирования, то ты можешь тем более.

>>> Это погружение в какую то конкретную область, что означает все большее игнорирование других областей. Чем больший ты специалист в одной области - тем больший профан в других.

Я согласен. Именно эту мысль я и хотел довести. Саморазвивитие у Nan определенно есть, просто из-за высокой специализации в профильных областях и дизадаптации в той области, на которую ты ему указываешь "выход на широкую аудиторию", он слепой котёнок в том, что касается работы с социумом, академической средой и медиа.

И  "При этом будешь все более уверен, что понимаешь все правильней и глубже." этот баг будет.

Собственно, я ему поэтому возразил, когда он заявил, что если б хотел то легко бы... Ага. Щаз.

>>> (Айк) Чем выше твой уровень абстракции, тем больше перед тобой свобод и задач

>>> (Palarm) Возрастания "понимания" чего либо - результат развития внутренних проекционных моделей реальности. Это означает, что ты все меньше обращаешь внимание на реальные сигналы и все больше на свои внутренние проекции

Отдельным постом оформлю.

Берём обычную свёрточную сеть. Обучаем её распознавать собак, кошек и помидоры.

Следуя твоей логике у нейросети сложилась модель собаки / кошки / помидора. А ведь это верно только от части.

В первую очередь у такой нейросети возникают наборы элементарных распознователей, которые, сюрприз, можно использовать для дообучения в других предметных областях. И именно это делают на практике. Никто сейчас не обучает свёрточные нейросети с нуля, это слишком дорого.

То есть, обучаясь в одной предметной области, тебе постепенно становятся видимыми множество других предметных областей, о которых ты раньше даже не подозревал. То есть, у тебя кроме того что возрастает эффективность прогнозов в той области, которой ты обучался и возникают качественно другие вопросы о ней;  появляется доступ ко множеству других смежных областей за счёт промежуточных распознавателей, которые у тебя сформировались.

>>> ты все меньше обращаешь внимание на реальные сигналы и все больше на свои внутренние проекции

И нет, построение качественных послойных моделей на свёртках - это никогда не уход от реальности, а наоборот, это всё более эффективное приближение к ней. В том смысле, что 0-реальность никогда не будет нам доступна, и всё что у нас есть это наборы моделей и их прогнозы. Хорошая модель реальности помогает тебе решать личные и социальные задачи, а это в общем-то всё, что от неё требуется.

Если твоя система значимости, ценности культуры неадекватны, или окружающий мир резко меняется, то это уже совсем другая история, тут есть что обсуждать.

То о чём я пишу хорошо описано, как белая слепота:

https://scorcher.ru/neuro/neuro_sys/invisible/invisible2.php - Пока ты не наработаешь достаточный уровень абстрагирования, целые предметные области, как корабль Кука для аборигенов, будут оставаться для тебя невидимыми.

Соответственно, круг интересов и проблем человека, который системно развивался во множестве проблемных областей, может быть просто за горизонтом твоего распознавания (белая слепота). То что видит он, тебе не видимо, не значимо. 

Я думаю, что с Nan может быть такая же история. Но это моё личное отношение к нему. Я вполне могу ошибаться.

Так в сетчатке глаза в поле активных рецепторов света распознаются неоднородности, сначала в виде линий, кругов, фигур разного размера и положения в пространстве матрицы.

Нан, хотел спросить : может ли это означать , что анализ стимула начинается уже в сетчатке ? 

Вот например Детекторы зрительного восприятия лягушки по Дж. Летвину

Источник: https://vikent.ru/enc/6922/

Источник сообщает : Глаз лягушки имеет около миллиона рецепторов, около трёх миллионов ассоциативных нейронов второго слоя и полмиллиона ганглиозных клеток. Такая структура сетчатки дает основание предположить, что анализ изображения начинается уже в глазу животного и изображение передается по зрительному нерву в терминах каких-то промежуточных понятий. Сетчатка как бы является вынесенной на периферию частью мозга. Это предположение подтверждается тем, что расположение на поверхности зрительного бугра точек входа нервных волокон (аксонов) совпадает с расположением соответствующих ганглиозных клеток на выходе сетчатки. И это несмотря на то, что на протяжении зрительного нерва волокна многократно переплетаются друг с другом и меняют свое положение на срезе нерва. Наконец, к тому же заключению приводят и данные эмбриологии о развитии сетчатки.

Может ли сетчатка быть распознавателем признаков "точки " "кружки" "линии " и т.п. ? Понятно , что если может то нужно иметь схемотехническое представление как это происходит. У меня пока с этим застопорилось.

Нашёл кое что : Многими исследователями (J. Y. Lettvin et al., 1959; 1961; H. R. Maturana, S. Frenk, 1963; O.-J. Grusser et al., 1964; K. V. Fite, 1965; Г. М. Зенкин, И. Н. Пигарев, 1969; В. И. Гусельников, В. Т. Ерченков, 1970; В. И. Гусельников и др., 1972; F. A. Miles, 1972) установлено, что у низкоорганизованных животных выделение признаков изображения происходит уже в сетчатке. В ретине лягушки обнаружены РП, связанные с кодированием формы объекта (J. Y. Lettvin et al., 1959). Здесь нет полного описания зрительного образа, и выделенные признаки служат не для получения полного кодового описания, а являются пусковым стимулом для вызова реакции. В зрительной коре более высокоорганизованных животных (кошек и обезьян) были обнаружены простые, сложные и сверхсложные типы РП (D. H. Hubel, T. N. Wiesel, 1962, 1968). Все эти поля имеют вытянутую форму и отвечают только на прямую линию, ориентированную вдоль оси РП. Показано, что оптимальными стимулами для сложной и сверхсложной коры кошки могут быть не только полосы и края, но и пространственные решетки. Это может означать, что сложные поля являются фильтрами пространственных частот и могут рассматриваться как операторы, определяющие коэффициент разложения по базисным функциям (В. Д. Глезер и др., 1972, 1973, 1975)..https://scorcher.ru/neuro/science/data/analisator.php?printing=1

Может мне этого пока и достаточно . Всё равно я в самостоятельных поисках .Но всё равно хотелось бы услышать Нан, твоё мнение.

Это - неверное утверждение. Все эти дела распознаются в первичной коре неокортекса.

Не распознавание, а первичная обработка.

Особенно дураку Пигареву стоит верить :)

А вот в зрительной коре - да, это и происходит.

Я думаю, правильнее  сказать, что в первом слое распознавателей, непосредственно связанным с сетчаткой, происходит разбиение проецируемого объекта на фрагменты. Так как нейрон охватывает лишь часть матрицы + боковое торможение еще больше "разрывает" контур на фрагменты. В итоге при самообучении слоя его нейроны начинают детектировать отдельные фрагменты контура, проецируемого на сетчатку. На втором слое во время его самообучения происходит группировка одномоментно активировавшихся нейронов первого слоя. В итоге получается: первый слой разбивает контур на фрагменты, определяет к какой группе они принадлежат. Но это еще распознавание в смысле "линия", "дуга" и т. д. - а предварительная обработка. То есть изображение контура теперь представлено в виде массива элементов: "Элементы 1...5" - "группа 1", "Элементы 6...8" - "группа 2" и т. д. Цифры конечно условны, можно под ними подразумевать номера нейронов слоя, если их условно пронумеровать.

Как это конкретно происходит я показывал на примере Но это конечно мое понимание, может и не совсем верное.

Посмотри на видео, как происходит разрыв контура на фрагменты. Красные - рецепторы матрицы, желтые/зеленые - нейроны первого слоя.

За счет бокового торможения крайние активировавшиеся рецепторы проецируемого контура прямой "задавливают" тех что по центру - происходит разрыв. В итоге на первом слое детектируется не длинная прямая проецируемая на сетчатку как одно целое - а штриховая линия, и каждый штрих детектируется отдельным нейроном или группой нейронов. В прицепе видео это пары зеленых нейронов по концам отрезка - отрезок как бы "разорвало" на 2 части, так его теперь воспринимает первый слой. первый шаг к распознаванию контура - разбиение его на части, и это происходит автоматически на первом слое за счет бокового торможения его нейронов и потому, что один нейрон охватывает только часть проецируемого на слой контура. Razryv_primitiva_bokovym_tormojyeniyem.rar

На втором слое так же произойдет группировка таких отрезков в одну группу, но тут чуть сложнее объяснение. Я это объяснял в предыдущем видео как происходит. При последовательном показе примитивов на экране сенсорной матрицы на втором слое формируются распознаватели по логике ИЛИ.