MatlabTips

مدتی پیش این میم (meme) رو دیدم که علاوه بر نکته ی خنده دارش واقعیت جالبی رو هم نشون میده: کاری که طرف کرده «غلط» نیست به این معنی که حدودا میشه گفت درسته!
خب اولین سوالی که پیش میاد یعنی چی؟ اینجا اصلا ساختار رعایت نشده!‌ فقط هر چی که رنگ های مشابه داره کنار هم قرار داده شده. اما وقتی میگیم حدودا یعنی تقریبی! یعنی اگه من شکل اسب روی کارتن پازل رو هم نشونتون ندم شما میتونید تشخیص بدید که این یک اسبه پس جواب طرف خیلی هم غلط نیست!
شاید باورش سخت باشه ولی این درست بودن به معنای نظریه ی اطلاعاتیه!

در نظریه اطلاعات چیزی که برای ما اهمیت داره ساختار به معنای عرفی اون یعنی قرار دادن هر چیزی «دقیقا» سرجاش نیست بلکه چیزی که حدودی هم شبیه به ساختار مد نظر باشه برای منظور ما کافیه به همین خاطر در نظریه اطلاعات ما به فرآیند های تصادفی و توزیع احتمال علاقه نشون میدیم. چنین طرز نگاه کردنی شاید بنظر غلط باشه اما در عمل کار رو راه میندازه!‌ مثلا برای اینکه ما تشخیص بدیم یک شکل «اسب» هستش اتفاقا غلطه که بریم و ببینیم که دقیقا هر قسمت اسب چه شکلی میشه برعکس اون بازنمایی که ما داریم (یه جوری در مغز قرار گرفته) یک بازنمایی احتمالاتیه! یعنی ما حدودا میدونیم کله ی اسب و یال هاش چجوری، تقریبا دمش و تقریبا پاهاش! اصلا به همین خاطر هست که ما حتی یک نقاشی کج و کوله بچگانه از یک اسب رو بازم به صورت اسب تشخیص میدیم!
مهم نیست این بازنمایی توسط چه سیستمی ذخیره شده (شبکه های عصبی عمیق یک مدل احتمالاتی یا به نحو کمی اسرار آمیزی توسط مغز!) و این دقیقا هوش کلاود شنون ( Claude Shannon) بود! شنون تشخیص داد که اطلاعات در بسیاری از مواقع چیزی جز تشخیص همین توزیع ها نیست.

مثلا برای رنگ اسب ما بیشتر انتظار داریم که رنگ هایی مثل قهوه ای و سیاه و سفید ببینیم اما اگر اسبی سبز باشه اسب نیست؟ در واقع اسب سبز هم یک امکانه ولی احتمالش کمتره (شاید یک اسب کارتونی!) دنیای واقعی باعث میشه ما به دنبال تعریف های دقیق برای «چیزها» نباشیم چیزی که ما یاد میگیریم نه ساختار به معنای سفت و سخت و قانونی اون بلکه یک ابر هست که در زبان ریاضی به توزیع ترجمه میشه. توزیع ها حاوی اطلاعات هستند و نظمی رو توصیف میکنند! مثلا اینکه رنگ اسب ها معمولا سفید و سیاه و قهوه ایه تا سبز یا صورتی خودش یک نظم هست در مقابل نظم، بی نظمی قرار میگیره. وقتی یک ویژگی هیچ تفاوتی بین مقدارهاش وجود نداشته باشه در بی نظم ترین حالت ممکن خواهد بود مثلا جهت کله ی اسب در تصویر تاثیری در «اسب بودن» شکل نداره!‌ با احتمال مساوی کله ی اسب میتونه چپ یا راست یا وسط تصویر باشه! ما به چنین چیزی توجهی نمیکنیم!
اما بی نظمی رو چطور میشه تعریف کرد؟
(ادامه دارد)

www.tgoop.com/matlabtips/1600

765 viewsedited  Mar 18, 2023 at 01:25

مدتی پیش این میم (meme) رو دیدم که علاوه بر نکته ی خنده دارش واقعیت جالبی رو هم نشون میده: کاری که طرف کرده «غلط» نیست به این معنی که حدودا میشه گفت درسته!
خب اولین سوالی که پیش میاد یعنی چی؟ اینجا اصلا ساختار رعایت نشده!‌ فقط هر چی که رنگ های مشابه داره کنار هم قرار داده شده. اما وقتی میگیم حدودا یعنی تقریبی! یعنی اگه من شکل اسب روی کارتن پازل رو هم نشونتون ندم شما میتونید تشخیص بدید که این یک اسبه پس جواب طرف خیلی هم غلط نیست!
شاید باورش سخت باشه ولی این درست بودن به معنای نظریه ی اطلاعاتیه!

در نظریه اطلاعات چیزی که برای ما اهمیت داره ساختار به معنای عرفی اون یعنی قرار دادن هر چیزی «دقیقا» سرجاش نیست بلکه چیزی که حدودی هم شبیه به ساختار مد نظر باشه برای منظور ما کافیه به همین خاطر در نظریه اطلاعات ما به فرآیند های تصادفی و توزیع احتمال علاقه نشون میدیم. چنین طرز نگاه کردنی شاید بنظر غلط باشه اما در عمل کار رو راه میندازه!‌ مثلا برای اینکه ما تشخیص بدیم یک شکل «اسب» هستش اتفاقا غلطه که بریم و ببینیم که دقیقا هر قسمت اسب چه شکلی میشه برعکس اون بازنمایی که ما داریم (یه جوری در مغز قرار گرفته) یک بازنمایی احتمالاتیه! یعنی ما حدودا میدونیم کله ی اسب و یال هاش چجوری، تقریبا دمش و تقریبا پاهاش! اصلا به همین خاطر هست که ما حتی یک نقاشی کج و کوله بچگانه از یک اسب رو بازم به صورت اسب تشخیص میدیم!
مهم نیست این بازنمایی توسط چه سیستمی ذخیره شده (شبکه های عصبی عمیق یک مدل احتمالاتی یا به نحو کمی اسرار آمیزی توسط مغز!) و این دقیقا هوش کلاود شنون ( Claude Shannon) بود! شنون تشخیص داد که اطلاعات در بسیاری از مواقع چیزی جز تشخیص همین توزیع ها نیست.

مثلا برای رنگ اسب ما بیشتر انتظار داریم که رنگ هایی مثل قهوه ای و سیاه و سفید ببینیم اما اگر اسبی سبز باشه اسب نیست؟ در واقع اسب سبز هم یک امکانه ولی احتمالش کمتره (شاید یک اسب کارتونی!) دنیای واقعی باعث میشه ما به دنبال تعریف های دقیق برای «چیزها» نباشیم چیزی که ما یاد میگیریم نه ساختار به معنای سفت و سخت و قانونی اون بلکه یک ابر هست که در زبان ریاضی به توزیع ترجمه میشه. توزیع ها حاوی اطلاعات هستند و نظمی رو توصیف میکنند! مثلا اینکه رنگ اسب ها معمولا سفید و سیاه و قهوه ایه تا سبز یا صورتی خودش یک نظم هست در مقابل نظم، بی نظمی قرار میگیره. وقتی یک ویژگی هیچ تفاوتی بین مقدارهاش وجود نداشته باشه در بی نظم ترین حالت ممکن خواهد بود مثلا جهت کله ی اسب در تصویر تاثیری در «اسب بودن» شکل نداره!‌ با احتمال مساوی کله ی اسب میتونه چپ یا راست یا وسط تصویر باشه! ما به چنین چیزی توجهی نمیکنیم!
اما بی نظمی رو چطور میشه تعریف کرد؟
(ادامه دارد)

BY MatlabTips