Q:
Por que o "gargalo da informação" é uma teoria importante na aprendizagem profunda?
UMA:A idéia de um "gargalo de informação" em redes neurais artificiais (RNAs) opera em um princípio especial relacionado à difusão de vários tipos de sinalização. É visto como uma ferramenta prática para examinar as compensações que tornam esses sistemas de inteligência artificial auto-otimizados. Um artigo da Wired descrevendo o conceito de gargalo de informações apresentado por Tishby et. al. fala sobre "livrar dados ruidosos de entrada de detalhes estranhos como se espremendo as informações através de um gargalo" e "reter apenas os recursos mais relevantes para os conceitos gerais".
Como um conceito relativamente novo, a idéia de gargalo de informações pode ajudar a aprimorar e alterar a maneira como usamos RNAs e sistemas relacionados para modelar a função cognitiva. Uma maneira que essa teoria pode ajudar é ajudar-nos a entender melhor os paradigmas que suportam as funções da rede neural. Por exemplo, se o princípio ilustra como apenas um determinado conjunto de recursos é retido pelo sistema, começamos a ver como essa "discriminação de dados" faz uma rede "imitar" o cérebro humano, e os engenheiros podem adicioná-lo aos modelos de redes neurais. A idéia aqui é que, eventualmente, a tecnologia de rede neural se tornará mais um conceito "universal", não apenas a província de poucos privilegiados. Atualmente, as empresas estão em busca de escassos talentos em IA; teorias como a teoria do gargalo da informação podem ajudar a espalhar o conhecimento sobre redes neurais para leigos e para "usuários intermediários" - aqueles que podem não ser "especialistas", mas podem ajudar no surgimento e disseminação de tecnologias de redes neurais.
Outro valor importante do gargalo de informações é que os engenheiros podem começar a treinar sistemas para trabalhar de maneira mais precisa. Ter algumas diretrizes de nível superior para arquitetura de sistemas pode otimizar a evolução desses tipos de tecnologias e, portanto, ter uma idéia mais definida dos princípios de aprendizado profundo é valioso no mundo da TI.
Em geral, a vanguarda que trabalha com IA continuará a analisar especificamente como as redes neurais funcionam, incluindo a idéia de "informações relevantes" e como os sistemas discriminam para desempenhar funções. Um exemplo é no processamento de imagem ou fala, em que os sistemas precisam aprender a identificar muitas variações como "objetos". Em geral, o gargalo de informações mostra uma visão específica de como uma rede neural funcionaria com esses objetos e, especificamente, como esses modelos de dados processo de informação.
