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 341 книга и 1726 познавательных видеороликов в бесплатном доступе.

страница 5 из 12  ←предыдущая следующая→ ...

00:07:05
So we're going to represent a belief
Мы собираемся представлять убеждение
with a number between zero and one --
с числом от 0 до 1.
zero meaning I don't believe it at all, one means I'm absolutely certain.
0 — я не верю вообще, 1 — я абсолютно уверен.
And numbers in between give you the gray levels of uncertainty.
Промежуточные числа дают вам серые уровни неопределённости.
And the key idea to Bayesian inference
Ключевая идея Байесовского предположения в том,
00:07:17
is you have two sources of information
что у вас есть два источника информации,
from which to make your inference.
с помощью которых можно сделать вывод.
You have data,
У вас есть данные,
and data in neuroscience is sensory input.
и в нейробиологии это сенсорные исходные данные.
So I have sensory input, which I can take in to make beliefs.
Применив сенсорные исходные данные, я могу получить убеждение.
00:07:28
But there's another source of information, and that's effectively prior knowledge.
Но есть и другой источник информации: предшествующие знания.
You accumulate knowledge throughout your life in memories.
Вы накапливаете знание в памяти в течении жизни .
And the point about Bayesian decision theory
Суть Байесовской теории принятия решений в том,
is it gives you the mathematics
что она даёт вам математику
of the optimal way to combine
для объединения предварительных знаний
00:07:40
your prior knowledge with your sensory evidence
с сенсорными данными для создания
to generate new beliefs.
новых мнений оптимальным путём.
And I've put the formula up there.
Я привёл формулу.
I'm not going to explain what that formula is, but it's very beautiful.
Я не буду объяснять, что это за формула, но она прекрасна.
And it has real beauty and real explanatory power.
Она красива и многое объясняет.
00:07:51
And what it really says, and what you want to estimate,
И то о чем она говорит, и то, что вы хотите рассчитать,
is the probability of different beliefs
это вероятность различных мнений,
given your sensory input.
дающая вам исходные сенсорные данные.
So let me give you an intuitive example.
Позвольте привести наглядный пример.
Imagine you're learning to play tennis
Представьте, вы учитесь играть в теннис,
00:08:02
and you want to decide where the ball is going to bounce
и вы хотите определить, в каком месте отскочит мяч
as it comes over the net towards you.
при направлении его к вам от сетки.
There are two sources of information
Есть два источника информации,
Bayes' rule tells you.
об этом говорит правило Байеса.
There's sensory evidence -- you can use visual information auditory information,
Сенсорные данные — можно использовать визуальную и слуховую информацию,
00:08:13
and that might tell you it's going to land in that red spot.
могут сказать вам, что он собирается приземлиться в ту красную зону.
But you know that your senses are not perfect,
Но вы знаете, что ваши чувства не идеальны,
and therefore there's some variability of where it's going to land
следовательно, есть некоторая изменчивость, где он собирается приземлиться,
shown by that cloud of red,
показанная тем красным облаком,
representing numbers between 0.5 and maybe 0.1.
представляя числа между 0,5 и возможно 0,1.
00:08:27
That information is available in the current shot,
Эта информация пригодна в текущем кадре,
but there's another source of information
но есть другой источник информации,
not available on the current shot,
не в текущем кадре, а получаемый
but only available by repeated experience in the game of tennis,
только из опыта игры в теннис,
and that's that the ball doesn't bounce
и это то, что мяч не скачет
00:08:38
with equal probability over the court during the match.
с равной вероятностью по корту во время матча.
If you're playing against a very good opponent,
Если вы играете против очень хорошего соперника,
скачать в HTML/PDF
share