Q:
ทำไม "คอขวดข้อมูล" เป็นทฤษฎีที่สำคัญในการเรียนรู้ลึก
A:ความคิดของ "คอขวดข้อมูล" ในเครือข่ายประสาทเทียม (ANNs) ทำงานบนหลักการพิเศษที่เกี่ยวข้องกับการแพร่กระจายของสัญญาณต่างๆ มันถูกมองว่าเป็นเครื่องมือที่ใช้งานได้จริงสำหรับการตรวจสอบการแลกเปลี่ยนที่ทำให้ระบบปัญญาประดิษฐ์เหล่านี้เพิ่มประสิทธิภาพด้วยตนเอง บทความ Wired อธิบายแนวคิดคอขวดของข้อมูลที่นำเสนอโดย Tishby และ อัล พูดคุยเกี่ยวกับ“ การป้อนข้อมูลที่มีเสียงดังของรายละเอียดภายนอกราวกับว่ากำลังบีบข้อมูลผ่านคอขวด” และ“ รักษาเฉพาะฟีเจอร์ที่เกี่ยวข้องกับแนวคิดทั่วไปมากที่สุด”
เป็นแนวคิดที่ค่อนข้างใหม่แนวคิดคอขวดข้อมูลสามารถช่วยปรับปรุงและเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราใช้ ANNs และระบบที่เกี่ยวข้องเพื่อจำลองฟังก์ชันการรับรู้ วิธีหนึ่งที่ทฤษฎีนี้สามารถช่วยได้คือช่วยให้เราเข้าใจกระบวนทัศน์ที่รองรับฟังก์ชั่นเครือข่ายประสาทได้ดีขึ้น ตัวอย่างเช่นหากหลักการแสดงให้เห็นว่าระบบจะคงไว้ซึ่งชุดคุณลักษณะบางอย่างเท่านั้นเราจะเริ่มเห็นว่า "การแบ่งแยกข้อมูล" นี้ทำให้เครือข่าย "ลิง" สมองของมนุษย์และวิศวกรสามารถเพิ่มเข้าไปในโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมได้ ความคิดที่นี่คือในที่สุดเทคโนโลยีเครือข่ายประสาทจะกลายเป็นแนวคิด "สากล" มากขึ้นไม่เพียง แต่จังหวัดที่มีจำนวนน้อย ปัจจุบัน บริษัท ต่าง ๆ กำลังมองหาผู้มีความสามารถ AI ที่หายาก ทฤษฎีเช่นทฤษฎีคอขวดข้อมูลสามารถช่วยเผยแพร่ความรู้เกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียมให้กับบุคคลทั่วไปและ "ผู้ใช้ระดับกลาง" - ผู้ที่อาจไม่ใช่ "ผู้เชี่ยวชาญ" แต่อาจช่วยในการเกิดขึ้นและการเผยแพร่เทคโนโลยีเครือข่ายประสาทเทียม
คุณค่าที่สำคัญอีกประการหนึ่งของคอขวดข้อมูลคือวิศวกรสามารถเริ่มฝึกอบรมระบบให้ทำงานได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น การมีแนวทางระดับบนสุดสำหรับสถาปัตยกรรมระบบสามารถทำให้การวิวัฒนาการของเทคโนโลยีประเภทนี้มีความคล่องตัวยิ่งขึ้นและการมีแนวคิดที่ชัดเจนยิ่งขึ้นเกี่ยวกับหลักการการเรียนรู้ลึกจึงมีค่าในโลกไอที
โดยทั่วไปแล้วกองหน้าที่ทำงานเกี่ยวกับ AI จะยังคงดูเฉพาะเจาะจงว่าเครือข่ายประสาททำงานอย่างไรรวมถึงแนวคิดของ "ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง" และวิธีการที่ระบบเลือกปฏิบัติในการทำงาน ตัวอย่างหนึ่งคือในการประมวลผลภาพหรือเสียงพูดโดยที่ระบบต้องเรียนรู้ที่จะระบุความแตกต่างมากมายว่า "วัตถุ" โดยทั่วไปแล้วคอขวดข้อมูลแสดงมุมมองที่เฉพาะเจาะจงว่าเครือข่ายประสาททำงานกับวัตถุเหล่านั้นอย่างไร ข้อมูลกระบวนการ
