Q:
¿Por qué el "cuello de botella de información" es una teoría importante en el aprendizaje profundo?
UN:La idea de un "cuello de botella de información" en redes neuronales artificiales (ANN) opera en un principio especial relacionado con la difusión de varios tipos de señalización. Es visto como una herramienta práctica para examinar las compensaciones que hacen que estos sistemas de inteligencia artificial se auto-optimicen. Un artículo de Wired que describe el concepto de cuello de botella de información presentado por Tishby et. Alabama. habla sobre "eliminar datos de entrada ruidosos de detalles extraños como si exprimiera la información a través de un cuello de botella" y "retener solo las características más relevantes para los conceptos generales".
Como un concepto relativamente nuevo, la idea del cuello de botella de información puede ayudar a mejorar y cambiar la forma en que usamos los ANN y los sistemas relacionados para modelar la función cognitiva. Una forma en que esta teoría puede ayudar es ayudándonos a comprender mejor los paradigmas que soportan las funciones de la red neuronal. Por ejemplo, si el principio ilustra cómo solo el sistema retiene un cierto conjunto de características, comenzamos a ver cómo esta "discriminación de datos" hace que una red "simule" el cerebro humano, y los ingenieros pueden agregar eso a los modelos de redes neuronales. La idea aquí es que, eventualmente, la tecnología de redes neuronales se convertirá más en un concepto "universal", no solo en la provincia de unos pocos privilegiados. Actualmente, las compañías están buscando el escaso talento de IA; Las teorías como la teoría del cuello de botella de información pueden ayudar a difundir el conocimiento sobre las redes neuronales a la persona común y a los "usuarios intermedios", aquellos que pueden no ser "expertos", pero pueden ayudar en la aparición y difusión de tecnologías de redes neuronales.
Otro valor importante del cuello de botella de la información es que los ingenieros pueden comenzar a entrenar sistemas para que funcionen de una manera más precisa. Tener algunas pautas de alto nivel para la arquitectura del sistema puede racionalizar la evolución de este tipo de tecnologías, y tener una idea más definida de los principios de aprendizaje profundo es, por lo tanto, valioso en el mundo de TI.
En general, la vanguardia que trabaja en IA continuará observando específicamente cómo funcionan las redes neuronales, incluida la idea de "información relevante" y cómo los sistemas discriminan para realizar funciones. Un ejemplo es en el procesamiento de imagen o discurso, donde los sistemas tienen que aprender a identificar muchas variaciones como "objetos". En general, el cuello de botella de información muestra una visión particular de cómo una red neuronal funcionaría con esos objetos, y específicamente cómo estos modelos de datos procesar informacion.
