Пока данная тема еще не совсем ушла с небосвода, добавлю к ней пару примеров.
Я вспомнил (но найти ссылки не смогу - даже не спрашивайте) два эксперимента, которые, как мне кажется, очень близки по духу к данной теме.
В первом эксперименте нейронную сеть обучали распознавать какой-то образ (допустим, примем для себя, что исследователи пытались научить её распознавать букву "А"). Вот вы скажете, что тут такого сложного? - вот она буква "А", какая есть, такая и есть - как её можно не распознать?
Но не так всё просто: букву А можно написать по-разному: большая, заглавная, прописная, маленькая, латинским шрифтом, готическим, круглым, рубленным, в виде смешного рисунка и т.д., а может так случится, что при печати часть буквы не пропечаталась, или запачкалась часть страницы, или у нас наложились две буквы друг на друга, скажем поверх "А" случайно напечатали "Б" - мы-то с вами и в этом случае с легкостью различим за этой химерой букву "А", а вот справится ли с подобным машина?
Вот её - бедную - и гоняли наши исследователи в самых разных режимах, показывая ей всевозможные картинки с буквой "А".
И они обнаружили, что если, оказывается, показывать тестовое задание на фоне шума, то распознавание искомого образа происходит быстрее (не об этом ли и твой, нииэтолог, пример с радистами - у тебя, насколько я понял, скорость обработки сигнала при фоновом шуме возрастает), и увереннее - достоверность вырастала в этом случае до 85-90%. То есть, шум не мешает, а - помогает уверенному приему сигнала. Парадокс?
Второй пример также примерно из той же области.
Только там множество маленьких устройств призванных выделять из потока информации нужный сигнал собирали в один большой массив. Не знаю как в технике называется подобный эффект (назовем его для краткости кумулятивным) - когда много мелких однотипных реакций большого количества элементов сливаются в один общий ответ. Этот прием довольно часто применяется - не буду на нем специально останавливаться (тем более, что я в этой области не специалист).
И обычно эти маленькие элементы, которые затем должны будут работать сообща, подбирают и настраивают таким образом, чтобы отличия между ними были бы как можно меньше, с тем, чтобы добиться максимальной синхронности в их работе.
Исследования в этой области, как вы понимаете, не прекращаются - люди думают, работают над усовершенствованием своей техники.
И вот, в одном из исследований взяли и специально РАССТРОИЛИ эти маленькие элементы, не то чтобы уж очень, но так - по чуть-чуть. Хотели посмотреть, что получится.
А оказалось, что массив из таких слегка расстроенных элементов реагировал на ключевой сигнал быстрее и четче, чем даже полностью настроенная рабочая матрица.
То есть, мы "портим" по чуть-чуть каждый элемент, а система в целом при этом начинает работать не хуже, а - лучше!!! Чудеса!
В конце этой статьи приводилось даже какое-то объяснение от исследователей, типа - всё понятно, это возникает потому-то и потому-то, и бла-бла-бла...
А вот посмотри: когда ты готовишься принять на слух морзянку, а вместо тишины вливаешь в свои уши фоновый шум, то ты тем самым как-бы расстраиваешь каждый свой маленький элемент, и чуть-чуть ухудшаешь его характеристики по приему и распознаванию, тем самым заставляя его "напрягаться", прислушиваться к соседям, и активнее бороться с помехами.
Кроме того, в системе активируются тормозящие процессы. Это когда мы воспринимаем сигнал, но определяем его как шум, и принудительно подавляем. В случае полной тишины эти механизмы были бы задействованы не в полную силу, и поэтому будут возможны сбои и утомление.
Короче, я вроде бы всё сказал. Не знаю, помог ли, но материал мне кажется достаточно объемным для того чтобы суметь сделать из него самостоятельные выводы.
Удачи.
|