home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #27 / NN_1992_27.iso / spool / bit / listserv / csgl / 1572 < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1992-11-19  |  2.7 KB  |  69 lines
  1. Comments: Gated by NETNEWS@AUVM.AMERICAN.EDU
  2. Path: sparky!uunet!paladin.american.edu!auvm!FAC.ANU.EDU.AU!ANDALING
  3. Message-ID: <9211200034.AA26550@fac.anu.edu.au>
  4. Newsgroups: bit.listserv.csg-l
  5. Date:         Fri, 20 Nov 1992 11:34:36 EST
  6. Sender:       "Control Systems Group Network (CSGnet)" <CSG-L@UIUCVMD.BITNET>
  7. From:         Avery Andrews <andaling@FAC.ANU.EDU.AU>
  8. Subject:      association & g-ma neurons
  9. Lines: 58
  10.  
  11. [Avery Andrews 921120.1145]
  12.  
  13.  This may be pretty ignorant, but here goes anyway.  It seems to me that
  14. a characteristic feature of classical `connectionist' systems is
  15. precisely that they can in a sense recognize configurations without
  16. having a `grandmother neuron' for each config. that is recognized.
  17. E.g. you can have a bunch of input & output wires, with an arbitrary
  18. association function connecting input to output patterns:
  19.  
  20.          ---
  21.     --->|   |--->
  22.     --->|   |--->
  23.     --->|   |--->
  24.          ---
  25.  
  26. For example on the input lines might be visual/auditory/olfactory
  27. properties, on the output lines kinaesthetic reference levels, such that
  28. for input combinations typically associated with the presence of
  29. leopards, the output levels are those associated with running away,
  30. etc.
  31.  
  32. This sort or thing should also be possible for connecting verbal &
  33. nonverbal perceptions.  To account for actual learning of words, it
  34. would have to be `programmable' very quickly (on the basis of a single
  35. experience), but I think there might be a preadaptation to this sort of
  36. things.
  37.  
  38. Imagine a very simple critter whose sense inputs are like e-coli's
  39. (e.g. a vector), but which also has a `pain' perceptual system that
  40. registers damage.  We imagine the sense vectors and the pain wire
  41. going into a black box whose output will be labelled `fear':
  42.  
  43.               |
  44.               | pain
  45.               v
  46.    s        -----
  47.    e ----> |     |  fear
  48.    n ----> |     |--------->
  49.    s ----> |     |
  50.    e        -----
  51.  
  52. The idea is that whenever the pain wire fires, something happens inside
  53. the black box such that, subsequently, the closer the sense-vector gets
  54. to what it was when the pain wire fired, the larger a signal comes out
  55. along the fear wire.  This signal then is then handled in such a way
  56. is to typically induce behavior that will alter the sense-vector.  (If
  57. the organisms motor system is e-coli style, the fear signal would
  58. contribute additively to the tumbling rate).
  59.  
  60. Stick a lot of these things together in the right way, & you might be
  61. able to get a fast associative learner with no grandmother neurons.
  62.  
  63. & of course, for the optimists, a similar picture could be drawn with
  64. wires labelled `pleasure', etc., where the output wire tends to do
  65. things to cause the sense-vector to get closer to what it was when the
  66. pleasure wire fired (e.g. reduce tumble-rate).
  67.  
  68. Avery.Andrews@anu.edu.au
  69.