Neuroverkkoarkkitehtuuri automaattisten taitojen muodostamiseen. Osa 1

Artikkelissa esitellään hermoverkkoarkkitehtuuri, joka on saanut innoituksensa ihmisen tapojen muodostumisen mekanismista, kuten James Clearin kirjassa 'Atomic Habits' kuvataan, jossa toiminnot automatisoituvat toiston myötä. Järjestelmässä on neljä pääkomponenttia: uutuuden luokitin, tietoinen verkko, generatiivinen verkko ja alitajuntaverkko sekä ulkoinen tarkistin. Syötteenä olevat geometristen muotojen kuvat luokitellaan ensin uusiksi tai tutuiksi. Uudet kuvat ohjataan tietoiseen verkkoon, joka oppii vahvistusoppimisen avulla. Oikean vastauksen jälkeen generatiivinen verkko luo variaatioita onnistuneesta esimerkistä, joita käytetään alitajuntaverkon hienosäätöön, mikä tekee taidosta automaattisen. Kokeessa tunnistetaan ympyröitä, neliöitä, kolmioita, ristejä ja tähtiä, joista kaksi viimeksi mainittua ovat alun perin näkemättömiä. Alitajuntaverkko on esikoulutettu kolmella ensimmäisellä muodolla, ja uutuuden luokitin on opetettu pitämään niitä tuttuina. Kun risti ilmestyy, se ohjataan tietoiseen verkkoon, jonka on luokiteltava se oikein, minkä jälkeen generatiivinen verkko tuottaa lukuisia synteettisiä esimerkkejä alitajuntaverkon harjoittamiseksi. Harjoituksen jälkeen uutuuden luokitinta päivitetään niin, että ristit tulevat tutuiksi, ja alitajuntaverkko käsittelee ne suoraan. Artikkelissa määritellään onnistumiskriteerit: vähemmän kutsuja tietoiseen verkkoon, parempi alitajuntaverkon tarkkuus uusilla muunnelmilla, vanhojen taitojen säilyttäminen ja opittujen muotojen uutuuden väheneminen. Arkkitehtuuri on tarkoituksella yksinkertainen alustavaa testausta varten, ja tulevaisuudessa on suunnitteilla monimutkaisempia tehtäviä ja agentti.