Как работает мозг - стр. 98

Бывает, что у сети ограничений могут быть взаимно противоречивые, но одинаково стабильные состояния. Это отражение такого явления, как противоречивость целого: целостный объект, но не его части, может быть интерпретирован двояко. Если пристально смотреть на рисунок куба на странице 123 (куб Неккера"), в какой-то момент ваше восприятие перевернется: вам начнет казаться, что вы видите не верхнюю его грань (вид снизу), а нижнюю грань (вид сверху). Когда происходит целостный переворот, изменение затрагивает интерпретацию каждой из частей объекта. Каждая ближняя к нам грань становится дальней гранью, каждый внутренний угол становится внешним углом, и так далее. И наоборот: если вы намеренно постараетесь увидеть внешний угол как внутренний, то можно произвольно вызвать обратный переворот всего куба. Динамика этого отражена в схеме под рисунком куба. Узлы представляют интерпретации элементов куба, и интерпретации, не противоречащие друг другу в структуре трехмерного объекта, возбуждают друг друга, в то время как противоречивые интерпретации тормозят друг друга.

Четвертое преимущество связано со способностью сети автоматически делать заключения. Если бы мы подключили наш распознаватель (который направлял бы данные с группы входных узлов на узел принятия решений) к нашему принтеру (у которого был бы узел намерений, от которого сигнал разветвлялся бы на группу выходных узлов), то получили бы простейший демон подстановок – например, на букву «В» он бы реагировал тем, что печатал бы «С». Однако если обойтись без посредника и присоединить входные узлы непосредственно к выходным узлам, можно получить очень интересный результат.

Вместо верного букве демона подстановок мы получим демона, который может делать простые обобщения. Такая сеть называется ассоциатором паттернов^>100.

Предположим, что входные узлы нижнего уровня представляют внешние признаки животных: «покрытое шерстью», «четвероногое», «покрытое перьями», «зеленое», «длинношеее» и т. д. Если создать достаточное количество узлов, каждое животное можно будет представить, включив узлы, соответствующие его уникальному набору признаков. Например, попугай будет представлен включением узла «покрытое перьями», выключением узла «покрытое шерстью» и т. д. Теперь представим, что выходные узлы верхнего уровня соответствуют зоологическим категориям. Один из них представляет тот факт, что животное травоядное, другой – что оно теплокровное и т. д. При том, что у нас нет узлов, соответствующих конкретным животным (так, у нас нет блока «попугай»), весы будут автоматически представлять статистическое знание о