StudyEnglishWords

3#

Для чего на самом деле нужен мозг. Даниэл Уолперт - видеоролик

Изучайте английский язык с помощью параллельных субтитров ролика "Для чего на самом деле нужен мозг". Метод интервальных повторений для пополнения словарного запаса английских слов. Встроенный словарь. Всего 326 книг и 1726 познавательных видеороликов в бесплатном доступе.

страница 4 из 12  ←предыдущая следующая→ ...

00:05:29
So the old days before digital radio when you were tuning in your radio
Так в эпоху до цифрового радио, когда при настройке радио
and you heard "crrcckkk" on the station you wanted to hear,
вы слышали «хрррр» на станции, которую хотели послушать,
that was the noise.
вот это называлось шумом.
But more generally, this noise is something that corrupts the signal.
Но в целом, этот шум искажает сигнал.
So for example, if you put your hand under a table
Например, если вы положите руку под стол
00:05:41
and try to localize it with your other hand,
и попытаетесь найти ее другой рукой,
you can be off by several centimeters
то вы можете ошибиться на несколько сантиметров
due to the noise in sensory feedback.
из-за помехи в обратной сенсорной связи.
Similarly, when you put motor output on movement output,
Подобным образом, когда вы выводите мощность двигателя на движение —
it's extremely noisy.
шума очень много.
00:05:51
Forget about trying to hit the bull's eye in darts,
Забудьте о попытках попасть в яблочко в дартс,
just aim for the same spot over and over again.
просто цельтесь в то же самое место снова и снова.
You have a huge spread due to movement variability.
Вас ждёт огромное рассеивание из-за непостоянства движения.
And more than that, the outside world, or task,
И более того, внешний мир, или задача являются
is both ambiguous and variable.
одновременно двусмысленными и изменчивыми.
00:06:02
The teapot could be full, it could be empty.
Чайник может быть полным, может быть пустым.
It changes over time.
Это меняется с течением времени.
So we work in a whole sensory movement task soup of noise.
Так что мы работаем в супе из помех сенсорных задач движений.
Now this noise is so great
Этот шум великолепен,
that society places a huge premium
общество присуждает огромные премии тем из нас,
00:06:14
on those of us who can reduce the consequences of noise.
кто может уменьшить его последствия.
So if you're lucky enough to be able to knock a small white ball
Так что если вам повезёт попасть маленьким белым шариком в лунку
into a hole several hundred yards away using a long metal stick,
на расстоянии в несколько сотен метров, используя длинную металлическую палку,
our society will be willing to reward you
наше общество будет готово вознаградить вас
with hundreds of millions of dollars.
сотнями миллионов долларов.
00:06:28
Now what I want to convince you of
Я хочу убедить вас в том,
is the brain also goes through a lot of effort
что мозг всегда проходит через множество усилий,
to reduce the negative consequences
чтобы уменьшить негативные последствия
of this sort of noise and variability.
такого рода шума и изменчивости.
And to do that, I'm going to tell you about a framework
Для этого я собираюсь рассказать вам о системе,
00:06:38
which is very popular in statistics and machine learning of the last 50 years
которая очень популярна в области статистики и машинного обучения в течение последних 50 лет,
called Bayesian decision theory.
называемой Байесовской теорией принятия решений.
And it's more recently a unifying way
И с недавних пор это единый способ размышлять о том,
to think about how the brain deals with uncertainty.
как мозг поступает с неопределённостью.
And the fundamental idea is you want to make inferences and then take actions.
Основная идея — вы хотите сделать выводы и потом принять меры.
00:06:52
So let's think about the inference.
Давайте подумаем о выводе.
You want to generate beliefs about the world.
Вы хотите создать убеждения о мире.
So what are beliefs?
Что такое убеждения?
Beliefs could be: where are my arms in space?
Убеждениями могут быть: где расположены мои руки в пространстве?
Am I looking at a cat or a fox?
Я смотрю на кошку или лису?
00:07:02
But we're going to represent beliefs with probabilities.
Но мы собираемся формулировать убеждения с вероятностями.
скачать в HTML/PDF
share