> -- Цитата:
> Когда в мозг поступает стимулирующий сигнал, нейроны реагируют на него крайне организованно. «Выглядит это так, будто мозг откликается на стимулы, создавая, а затем увеличивая башню из многомерных блоков, начиная с одномерных палочек, затем переходя к доскам (2D), затем к кубам (3D), затем к более сложной геометрии с 4D, 5D и т. д.», — говорит участник проекта, математик Ран Леви.Это открытие дает новое понимание процессов обработки информации мозгом. Ученым еще предстоит разобраться, что именно заставляет группы нейронов соединяться в такие конструкции...
Так ведь эти "башни" уже "искусственно" выстраиваются. Вот в тему любопытная статья от спеца современного "нейро"-мейнстрима:
https://medium.com/intuitionmachine/dee ... .ca50sy3y6

где я обращаю внимание на тамошние "шокирующие" новости о выявленных проблемах с фактором случайности/вероятности в современном Deep Learning. Оказывается, что "башни" современных многоуровневых нейронок как-то неправильно работают -- "чувствительно" на вход должны реагировать нижние слои, а не верхние. В итоге:
> -- Цитата:
> Let’s make the analogy of this process with languages. The bottom components of a language are letters and the top parts are sentences. In between you have syllables, words, parts of speech etc. However from a Deep Learning perspective, it is as if there are no letters! But rather fuzzy forms of letters. Which builds up into other fuzzy forms of words and so forth. The final layers is like some projection (some wave collapse) into interpretation.
Ну и хорошая новость в том, что потихоньку современный "нейро"-мейнстрим начинает подползать до уровня 60-70-х годов школы Глушкова. Именно уже в те года сформулировали "Deep Learning networks are just massive associative memory stores!" (из статьи выше) -- модель ассоциативной памяти и правильные "башни" -- растущие пирамидальные сети:

Первая статья в этом сборнике:
https://pdfs.semanticscholar.org/1d26/f ... f49ca6.pdf

Краткий обзор:
http://www.aduis.com.ua/books/Pyramidal%20networks.pdf

Причём в отличие от нейронок -- все данные м.б. определены через логические формулы (или исследован граф). Плюс "модульность" из коробки (разобраться в потрохах "обученной" нейронки вряд ли возможно, чего-то открутить и прицепить в другом месте -- тоже "не фонтан").