ש:
מדוע "צוואר בקבוק המידע" היא תיאוריה חשובה בלמידה מעמיקה?
ת:הרעיון של "צוואר בקבוק מידע" ברשתות עצביות מלאכותיות (ANNs) פועל על עיקרון מיוחד הקשור להתפשטות של סוגים שונים של איתות. זה נתפס ככלי מעשי לבחינת הסחורות שהופכות את מערכות הבינה המלאכותית הללו למיטוב עצמי. מאמר Wired המתאר את מושג צוואר בקבוק המידע שהוצג על ידי Tishby et. al. מדבר על "להיפטר מנתוני קלט מרעישים של פרטים זרים כאילו באמצעות סחיטת המידע דרך צוואר בקבוק" ו"שמירה על התכונות הרלוונטיות ביותר למושגים כלליים. "
כמושג חדש יחסית, רעיון צוואר בקבוק המידע יכול לעזור לשפר ולשנות את האופן בו אנו משתמשים ב- ANN ומערכות קשורות למודל תפקוד קוגניטיבי. אחת הדרכים שתיאוריה זו יכולה לסייע היא בכך שהיא עוזרת לנו להבין טוב יותר את הפרדיגמות התומכות בתפקודי רשת עצבית. לדוגמא, אם העיקרון ממחיש כיצד רק מערכת מאפיינים מסוימת נשמרת על ידי המערכת, אנו מתחילים לראות כיצד "אפליה של נתונים" זו הופכת את רשת "לקוף" למוח האנושי, ומהנדסים יכולים להוסיף את זה למודלי רשת עצביים. הרעיון כאן הוא שבסופו של דבר טכנולוגיית הרשת העצבית תהפוך להיות יותר מושג "אוניברסאלי", ולא רק למחוזם של מעטים חסויים. נכון לעכשיו, חברות מחפשות אחר כישרון AI נדיר; תיאוריות כמו תיאוריית צוואר בקבוק המידע יכולות לעזור להפיץ את הידע אודות רשתות עצביות להדיוט ול"משתמשים בינוניים "- אלו שאולי אינם" מומחים ", אך עשויים לסייע בהופעתם והפצתם של טכנולוגיות רשת עצביות.
ערך חשוב נוסף של צוואר בקבוק המידע הוא שמהנדסים יכולים להתחיל להכשיר מערכות לעבודה בצורה מדויקת יותר. קבלת הנחיות ברמה העליונה ביותר לארכיטקטורת מערכות יכולה לייעל את ההתפתחות של סוגים אלה של טכנולוגיות, ועל כן יש רעיון מוגדר יותר של עקרונות למידה עמוקה בעולם ה- IT.
באופן כללי, החלוץ שעובד על AI ימשיך לבחון באופן ספציפי כיצד פועלות רשתות עצביות, כולל הרעיון של "מידע רלוונטי" וכיצד מערכות מפליגות ביצוע פונקציות. דוגמה אחת לכך היא בעיבוד תמונה או דיבור, שם מערכות צריכות ללמוד לזהות וריאציות רבות כ"אובייקטים ". באופן כללי, צוואר בקבוק המידע מראה תצוגה מסוימת של האופן שבו רשת עצבית תעבוד עם אותם אובייקטים, ובאופן ספציפי כיצד מודלים אלה נתונים. לעבד מידע.
