Aneb jak se člověk chytá do vlastní pasti abstraktních pravidel a systémů.

Neuronové sítě je běžný název pro technologii, inspirovanou skutečnými neurony. Každý neuron má spoustu výčnělků, dendritů, jimiž přijímá signály od ostatních. A jeden velký výčnělek, axon, kterým je předává dál. Signály vysílá na základě zpracovaných informací na vstupech, takže funguje jako jakýsi procesor. Modelování pomocí počítačových neuronových sítí je obdobné, neuron je nahrazen funkcí, která vstupy násobí váhami a vypočítá hodnotu pro výstup. Simuluje se propojení několika (desítek, stovek) neuronů a jejich sdružený výstup se zkouší využít pro různé účely. Třeba pro rozpoznávání znaků v naskenovaném textu. Síť se v první fázi "učí", tedy vkládají se jí na vstup různá data a dolaďují se váhy tak, aby byl výstup správný. V druhé fázi se na vstup vkládají další data a ... síť je rozpoznává. Je to sice strašlivě zjednodušené, ale neuronům do jisté míry podobné. Více o neuronových sítích, zajímavé využití pro předpovídání průběhu funkce.

Jedna z oblíbených filozofických hrátek je hledání podstaty: „Definujte, co je to stůl.“ Obvykle se hledají společné znaky, nutné a postačující podmínky. Třeba „má čtyři nohy“, „slouží k odkládání věcí“, „je ze dřeva“. Potíže nastávají s metodou protipříkladů, protože pro každou z těchto podmínek se dají najít takové stoly, u nichž zřetelně víme, že je to stůl, ale podmínce nevyhovuje. Logicky z toho vyplývá, že stůl nelze definovat. Což je divné. Witgenstein se s problémem popral popsáním rodové podobnosti, tedy že pojmy jsou popsané složitou sítí vzájemných podobností, sdružených do skupiny. Není tam nic, co by bylo společné všem, ale každý nějak souvisí s jinými. (něco o Wittgensteinovi)

Tak, a teď ten paradox. Jestliže si uvědomíme, jak funguje neuronová síť, jak může najednou a paralelně zpracovávat množství vstupních údajů a nalézat podobnosti (protože signál vznikající podobným vstupem vyústí do podobných výstupů), není nic divného na tom, že objekty vyhovující definici pojmu bezpečně poznáme (naučili jsme se ho na skupině podobných objektů, abstrahovali jsme jej z nich), aniž by měly jednoznačnou podstatu, společnou všem. Celý problém tkví v představě, že abstraktní pravidla musí platit všude a jednoznačně, že pro zařazení pod pojem existuje jeden rozlišovací znak. Ne. Neuronová síť není binární, nehledá jedinou souvislost...