В частности, одним из следствием моей теории является фрагментированность устройства мозга, т.е. мозг разбит на области, решающие разные задачи.
Вот хорошо что указали, учёный в Вас ещё не мёртв окончательно, раз всё же задумываетесь о проверяемых следствиях.
Вот только Вас не смущает что это разделение на области никак особо не прошито в структуре нейронной сети? Мозг достаточно однороден на уровне нейронов и связей между ними, различия конечно есть, но не между (грубо говоря) двумя соседними извилинами коры. Это первое.
Второе, при физических повреждениях мозга функции повреждённых участков достаточно легко берут на себя сохранившиеся области. Даже хранимая в исчезнувшей области информация теряется далеко не полностью и не всегда. Уже это однозначно говорит об значительной избыточности мозга.
Третье, я не уверен на 100%, но кажется структура нейронной сети на низком уровне (отдельные нейроны и связи) сохраняется достаточно одинаковой уже миллионов так 10 лет как минимум, включая и значительную долю обезьян, и кучу наших вымерших предков. Как я понял прогресс связан скорее не с микроархитектурой, а с увеличением размера системы и усложнением макроскопической обработки информации. Ну например наш вид существует 130-150 тысяч лет, а вот психика в сегодняшнем виде начала формироваться (последнее значимое изменение) 70 тысяч лет назад и завершился процесс 35 тысяч лет назад. Намного позже всех сильных генетических перестроек и соответственно перестроек нейронной сети на микроуровне. Т.е. (опять же грубо говоря) прогресс шёл на фоне неизменности аппаратуры, лишь в ПО.
Это только факты, на мой взгляд не совместимые с Вашей теорией оптимальности строения нейросети.
Ну а другие доводы (которые не факты) я уже приводил выше.
-- 09.07.2018, 22:33 --Я имел ввиду, что если сильно неоптимально поменять архитектуру нашего мозга, то количество нейронов, необходимых для решения текущих задач, возрастет в геометрической прогрессии.
Вы были бы правы для
классического специализированного компьютера, а уже для задачи распознавания образов не уверен что есть столь ярко выраженный порог оптимальности, там точность распознавания будет падать (или расти при увеличении объёма/сложности) сначала довольно медленно. Для сверхсложной нейросети плато может быть и довольно значительным. Эволюция с отбором вовсе не гарантируют достижение глобального оптимума, лишь локального в лучшем случае, а глобальный может находиться за водоразделом в соседней долине оптимизационного ландшафта и даже если и были мутации туда, по каким-то случайным причинам не оставили доминирующего в популяции потомства. Полно же примеров когда одна и та же функция реализована кардинально по разному, с разной степенью и сложности и эффективности (хороший пример - глаз и зрение вообще, не только человека).
В общем я не понимаю откуда в природе возьмётся столь жесткое требование оптимальности структуры. Она будет более-менее хороша, но вовсе не обязательно оптимальна. А иногда и далеко не оптимальна.