Q:
Waarom is het 'informatieknelpunt' een belangrijke theorie in diep leren?
EEN:Het idee van een "informatie-knelpunt" in kunstmatige neurale netwerken (ANN's) werkt volgens een speciaal principe met betrekking tot de diffusie van verschillende soorten signalering. Het wordt gezien als een praktisch hulpmiddel om de afwegingen te onderzoeken die deze kunstmatige intelligentiesystemen zelfoptimaliseren. Een artikel in Wired dat het informatieknelpuntenconcept beschrijft dat wordt gepresenteerd door Tishby et. al. spreekt over "het verwijderen van luidruchtige invoergegevens van vreemde details alsof door de informatie door een knelpunt te persen" en "alleen de functies behouden die het meest relevant zijn voor algemene concepten."
Als een relatief nieuw concept kan het idee voor informatieknelpunten helpen bij het verbeteren en veranderen van de manier waarop we ANN's en gerelateerde systemen gebruiken om de cognitieve functie te modelleren. Een manier waarop deze theorie kan helpen, is door ons te helpen de paradigma's die neurale netwerkfuncties ondersteunen beter te begrijpen. Als het principe bijvoorbeeld illustreert hoe alleen een bepaalde functieset door het systeem wordt behouden, beginnen we te zien hoe deze "gegevensdiscriminatie" een netwerk het menselijk brein laat "apen", en ingenieurs kunnen dat toevoegen aan neurale netwerkmodellen. Het idee hier is dat neurale netwerktechnologie uiteindelijk meer een 'universeel' concept zal worden, niet alleen de provincie van een paar bevoorrechte personen. Momenteel zijn bedrijven op zoek naar schaars AI-talent; theorieën zoals de informatie-bottleneck-theorie kunnen helpen om kennis over neurale netwerken te verspreiden onder de leek en 'middengebruikers' - zij die misschien geen 'experts' zijn, maar mogelijk helpen bij de opkomst en verspreiding van neurale netwerktechnologieën.
Een andere belangrijke waarde van het informatieknelpunt is dat ingenieurs systemen kunnen gaan trainen om preciezer te werken. Het hebben van enkele richtlijnen op het hoogste niveau voor systeemarchitectuur kan de evolutie van dit soort technologieën stroomlijnen en een beter gedefinieerd idee van diepgaande leerprincipes is daarom waardevol in de IT-wereld.
Over het algemeen zal de voorhoede die aan AI werkt, specifiek blijven kijken hoe neurale netwerken werken, inclusief het idee van 'relevante informatie' en hoe systemen discrimineren om functies uit te voeren. Een voorbeeld hiervan is de beeld- of spraakverwerking, waarbij systemen moeten leren veel variaties te identificeren als 'objecten'. Over het algemeen toont het knelpunt van de informatie een specifiek beeld van hoe een neuraal netwerk zou werken met die objecten, en specifiek hoe deze datamodellen proces informatie.
