मनुष्य एक ही समय में कई कार्य कर सकता है (जैसे कि संगीत सुनते हुए पढ़ना), लेकिन हम अपने मुख्य फोकस या कार्य से बेहतर दक्षता वाले कम केंद्रित स्रोतों से जानकारी को याद करते हैं।
क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता के मामले में ऐसी चीजें मौजूद हैं? मुझे संदेह है, उदाहरण के लिए, कि तंत्रिका नेटवर्क में ऐसी विशेषताएं हैं, लेकिन मैं गलत हो सकता हूं।
जवाबों:
लेटर-स्ट्रिंग सादृश्य समस्याओं को हल करने के लिए डगलस हॉफ़स्टैटर की कॉपीकैट वास्तुकला को जानबूझकर 'सलेंस' की एक अर्थ-सूचित धारणा को बनाए रखने के लिए इंजीनियर बनाया गया था, अर्थात विभिन्न प्रकार की प्रतिस्पर्धा की संभावनाओं को देखते हुए, जो सबसे सम्मोहक है, उसमें रुचि बनाए रखना है। हालाँकि, किसी समाधान का (का हिस्सा) मूल्य अंततः संख्यात्मक रूप से दर्शाया जाता है, जिसके माध्यम से यह निर्धारित किया जाता है कि मोटे तौर पर इसे (कम से कम कार्यात्मक रूप से) at चयनात्मक ध्यान ’मानव अनुभूति में संचालित हो सकता है।
एकाग्रता, शायद "फोकस" या "ध्यान" के रूप में समझ लेना आसान है, एआई में कुछ इतिहास है। इस उत्तर में CopyCat का उल्लेख है, और 80 के दशक में तंत्रिका नेटवर्क के साथ-साथ काम भी किया गया था (उदाहरण के लिए फुकुशिमा , नियोकोगिट्रोन के निर्माता)।
हाल ही में, तंत्रिका नेटवर्क में ध्यान देना है गति प्राप्त कर रहा है । तंत्र को गहरे तंत्रिका नेटवर्क में सीखने के लिए लागू किया जाता है।