Att upprätthålla effektiva semantiska miljörepresentationer är en stor utmaning både för människor och för maskiner. Även om mänskliga språk är användbara lösningar på detta problem, är det ännu inte klart vilken beräkningsprincip som skulle kunna ge upphov till liknande lösningar i maskiner. I detta arbete föreslår vi ett svar på denna öppna fråga. Vi föreslår att språk komprimerar begrepp till ord genom att optimera informationsflaskaneck (IB) kompromiss mellan komplexiteten och noggrannheten hos deras lexikon. Vi lägger fram empiriska bevis för att denna princip kan ge upphov till människolika semantiska framställningar, genom att undersöka hur mänskliga språk kategoriserar färger. Vi visar att färgnamnsystem över språk är nästan optimala i IB-begreppet, och att dessa naturliga system liknar artificiella IB-färgnamnsystem med en enda avräkningsparameter som styr den språkliga variationen. Dessutom utvecklas IB-systemen genom en sekvens av strukturella fasövergångar, vilket visar på en möjlig anpassningsprocess. Detta arbete identifierar således en beräkningsprincip som kännetecknar mänskliga semantiska system och som på ett användbart sätt kan informera semantiska representationer i maskiner.
I kognitiv vetenskap, Det har använts för att hävda att färg-namering system över språk är nästan optimal REF.
Efficient human-like semantic representations via the Information Bottleneck principle
{'venue': 'Cognitively Informed Artificial Intelligence Workshop at NIPS 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}