موضوع مقاله: کدگذاری پیشبینیانه | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # کدگذاری پیشبینیانه | مقدمه: کدگذاری مبتنی بر پیش‌بینی، کدگذاری پریدیکتیو یا کدگذاری پیشبینانه ، که طبق آن، کدگذاری در یک سیستم شناختی یا کنترلی، نه تنهای در مورد برای وضعیت کنونی امور، بلکه برای وضعیت امور در آینده هم استفاده شود. | ## بخش 1: کدگذاری پیشبینیانه | یک استراتژی کلی است که برای کدگذاری مورد استفاده در سیستم‌های هوشمند، شناختی، کنترلی و غیره قائل می‌شوند. این نوع کدگذاری را می‌توان هم برای سیستم‌های هوشمند طبیعی و هم مصنوعی قائل شد.‌ هم مصداق‌های این نظریه گوناگونند (سیستم‌های طبیعی و مصنوعی)، و هم در حیطه‌های مختلفی مطرح می‌شود. چرا که حوزه‌های علوم و فنونی که به سیستم‌های هوشمند می‌پردازند گوناگونند، در نتیجه، مصداق‌های این نوع کدگذاری نیز گوناگون هستند. این حوزه‌ها شامل مهندسی، علوم پایه (اعم از زیستی و ریاضی)، انسانی (فلسفه ذهن، علوم شناختی). در علوم مغز، در مقوله مطالعه طرز کار مغز، رویکرد پیشبینانه، قائل است به استفاده‌ی مغز از کدگذاری‌ای که توسط فعالیت های نورونی نمایش یافته، که درباره ی وضع امور در یک زمان در آینده است. در حالت تعمیم یافته، میتواند درباره‌ی زمانی دیگر (گذشته یا آینده) یا حتی مکانی دیگر باشد. همه ی تخمین هایی که در مورد زمان آینده باشند ( تا تاخیر ها را خنثی کنند) انواعی از کدگذاری پیشبینانه هستند. یعنی یک کدگذاری پیشبینانه، خروجی دائم و لحظه به لحظه ای از جنس چشمداشت مهیا می‌کند: مفهوم اکسپکتیشن (expectation)، یا «مقدار مورد انتظار»، مفهومی مرکزی است. تفاوت کدگذاری پیشبینانه با انواع دیگری کدگزاری (انکودینگ) این است که: اولا، در مورد زمان یا مکان آینده است، ثانیاً، محتوای مورد پیشبینی دارای جنبه ی نادقیق و احتمالاتی (نامتعین و یا نیمه متعین) است: سیستمی که کدگزاری پیشبینیانه انجام می‌دهد، لازم است وضع امور را همیشه بطور مطلق، قطعی، نهایی، متعین و دقیق در نظر نگیرد، یغنی اجازه اطلاعات ناقص بدهد، و حدی از غیر قطعی (آنسرتین) بودن، مورد وضعیت امور، مجاز دانسته شود. در فلسفه ذهن، قائل شدن به پروسه های پیش‌بینانه، می‌تواند در امتداد چارچوب «شناخت چهار E» در نظر گرفته شود، یعنی یک گسترش و تعمیم طبیعی برای چهارE درنظر گرفته شود - و در امتداد آن. کیفیات مشخصه هر سیستم پیش بینانه با چند چالش و نیاز مواجه است،‌ که مشخه و وجه اشتراک آنها هستند. هدف پیشبینانه بودن یک کدگذاری، مجهز شدن به تمهیداتی است دقیقا برای برآورده کردن این نیاز‌ها: بعد زمانی (عدم دسترسی به آینده)، انواع خطا و نقصان دقت و صحت (عدم قطعیت): شامل عدم قطعیت حاصل از اندازه گیری‌های کمی و حسگرها، عدم قطعیت حاصل است محدودیت‌های مربوط به پاسخ (عملگرهای مکانیکی) محدودیت های حاصل از «محاسباتی» بودن استنتاج (زمان پاسخ و لزوم تقریبی بودن)، بخش های سه گانه در این نوع رویکرد، معمولاً سه بخش کد (بازنمایی)، مدار محاسباتی، و قاعده‌ی به روزرسانی (محاسبه یا الگوریتم برای آپدیت). در یک سیستم بیولوژیک، این سه مساله محاسباتی، باید با امکانات بیوفیزیکی و بیوشیمیایی محاسبه شوند. بطور مشابه، در هر سیستم پیاده سازی شده در مهندسی، برای هر کدام از این سه جنبه، باید نسخه‌ای پیچیده شود و دستورالعملی برای محاسبات مربوطه ارائه شود. بخش اول، یک کد و نمایش (انگودینگ یا رپرزنتیشن) وجود دارد که در بر دارنده ی اطلاعات گذشته است. پیش بینی ای از آینده در آن مستتر (به صورت ضمنی) است (بهترین اطلاعات در دسترس تا زمان t1). بخش دوم، یک پروسه یا مدار محاسباتی است که تخمین آینده (زمان t2) را از آن ورودی (که مربوط به گذشته است) محاسبه و تخمین می‌زند. در این محاسبه، آن پیش بینی مربوط به زمان آینده (t2)، که مستتر و ضمنی بود، صریح می‌کند و آن را استخراج می‌کند. از آنجا که در هر نوع پیش بینی از آینده (بر اساس اطلاعات گذشته)، با چالش و مساله ی عدم اطمینان (عدم قطعیت) آینده مواجه هستیم، در هر سیستمی که از رویکرد پیش بینی-مجور استفاده می‌گند، به نوعی باید عدم اطمینان را به نحوی (صریحاً یا بطور ضمنی) کدگذاری کند. برای این منظور، معمولاً توزیع احتمالاتی بکار میروند، و در نیجه، رویکرد ریاضی معمولاً رویکرد احتمالاتی از نوع بیزی است. | ## بخش 2: کدگذاری پیشبینیانه | علت آن است که با گذر زمان، اطلاعات بیشتری پدیدار می‌شود، و اکنون در آن آینده قرار می‌گیریم (یا به آن نزدیک تر می‌شویم). در این سیر زمان، اطلاعات بیشتری از زمانهای میانی (که در محاسبه ی اولیه، در درسترس نبودند، چراکه مربوط به زمان آینده ای نسبت به آن بودند) فراهم می‌شود. از آنجا که میخواهیم از آن اطلاعات جدید برخوردار شویمِ، چرا که شانس بهبود تخمین قبلی را به ما می‌دهد. در این فاصله زمانی، ممکن است اتفاقاتی افتاده باشد که خط سیر پیشش بینی آینده عوض شده باشد. این تغیی حتی میتواند به آن معنا باشد که اطمینان به عمان مقدار مورد چشمداشت قبلی بیشتر شده باشد، اما در هر حال توزیع پیش بینی شده به نوعی تغییر می‌کند. به محاسبه ای که در آن کدگذاری اولیه تصحیح می‌شود، و با اطلااعات جدید وارده بروزرسانی می‌شود، مرحله آپدیت یا بروزرسانی میگوییم. معمولاً اصطلاح سیگنال خطا (error) یا تصحیح موقعی بکار میرود که وقتی به زمان t (بین t1 و t2) رسیدیم، و اطلاعات جدیدی وارد شد، مقدار مابه تفاوت پیش بینی قبلی در مورد t2، با اطلاعات جدید تازه (وارده در زمان t) مقایسه می‌شود، و تفاوت آن را سیگنال خطا یا error می‌نامیم. این به آن معنی است که پیشبینی ما با توجه به داده های موجود منجر به error کمتری بشوند. هرچند به دلیل محدودیت ذاتی در دسترسی به اطلاعات آینده، معمولاً امکان ندارد که این سیگنال خطا صفر باشد. یعنی سیگنالهای تصحیحی (بروزرسانی) همیشه مرتبه به مخض رسیدن اطلاعات جدید، مقدار دارند، و بروزرسانی ای هست که انجام شود. حداقل رساندن خطای پیش‌بینی، پایه و مبنای ریاضی (برای تعریف تابع هدف) در رویکردهای بیزی برای عملکرد مغز و "پردازش پیشبینیانه" است. علت نیاز به کدگذاری پیشبینیانه تاخیر: یکی از دلایل اهمیت این نوع کد گذاری، این به دلیل یکی از نیازمندی های سیستم های بیولوژیک عصبی و یا سیستم های هوشمند در هوش مصنوعی است. به دلیل زمان بر بودن هر محاسبه، یا تاخیر داشتن سیگنالهای ورودیَ، وقتی نتیجه‌ی محاسبه فراهم شد (در زمان پایان محاسبه)، سیگنالهای ورودی که مربوط به گذشته بوده‌اند ممکن است منقضی شده باشند. یکی از نیازمندی های موجودات برای بقا این است که وقتی سیگنالهای ورودی را پردازش کردند، و نتیجه آنها با تاخیر ظاهر شد، همچنان حاصل آنها برای استفاده مفید باشد. بنابراین راه حل این است که موجود مورد نظر باید به نحوی مقداری جلوتر از زمان حرکت کند. مثال‌ها فیلتر کالمن یک سیستم سایبرنتیک مانند سیستم ردیابی اجرام هوایی که حسگر آن از نوع با نور یا رادار است را در نظر بگیرید. هم به دلیل نوع حسگر (تاخیر در ورودی)، و هم به دلیل طول کشیدن محاسبات (تاخیر در خروجی)، نتیجه محاسبات با اندکی تاخیر ظاهر می‌شود. در عین حال، در طی زمانی که محاسبه روی این سیگنال ورودی انجام و تکمیل می‌شود، موشک یا جسم مورد ردیابی مقداری حرکت کرده و پیش رفته است. بنابراین، وقتی نتیجه محاسبات حاصل شود، موقعیت جسم مورد ردیابی، دیگر موقعیت قبلی نیست. در مواردی، اگر این تاخیر حتی چند میلی ثانیه باشد، می‌تواند منجر به نامعتبر شدن نتیجه باشد. | ## بخش 3: کدگذاری پیشبینیانه | به عبارت دیگر، فلیتر کالمن قادر است خط سیر حرکت آینده را بر اساس داده های ورودی (که آنها می‌توانند به نوبه خود تاخیر داشته باشند) بدهد. حاصل این محاسبه، سنجش عدم قطعیت و عدم اطمینان هم هست، که از نظر ریاضی به صورت یک توزیع احتمالاتی در محاسبات وارد می‌شود. در محاسبات فیلتر کالمن، این توزیع احتمالاتی از نوع توزیع گاوسی فرض می‌شود، که در موجب محدودیت‌هایی در دقت و صحت نتیجه در عمل خواهد بود. فیلتر کالمن توسعه‌یافته (EKF) و فیلتر کالمن نامعطر (UKF) انواع تغییر یافته‌ی فیلتر کالمن (نوع موسوم به «توسعه یافته»، و نوع «غیر معطر» یا بدون بو Unscented )، تلاش دارند با اصلاحیه‌هایی در محاسبات، بر محدودیت حاصل از گاوسی دانستن توزیع‌ها تا حدی غلبه کنند و نسخه های اصلاح شده‌ای بدهند که صحت بهتری در ردیابی ارائه بدهند. فیلترهای ذره‌ای یعنی سیستم پویا ی دارای پویایی در عدم قطعیت، و عدم قطعیت در پویایی، به سبکی شبیه مونته کارلو. شبکه‌های کدگذاری پیش‌بینی‌کننده زمانی (tPC) مثلا با بکار بردن مدل مارکف مخفی، در مبحث پویایی شبکه. در کل، پویایی یا دینامیک، یک وجه اساسی و مشخصه زمان مندی همه سیستم ها و مدل‌هایی اسن که کدبندی پیشبینانه در مورد آنها محلی از اعراب دارد. همچنین، طبیعتا ذات پیش بینانه بودن با زیات زمان مندی در ارتباط است، همیشه با یک سیستم پویا یا دینامیک سروکار داریم. مدل‌های پیش‌بینی سلسله مراتبی (در علوم اعصاب) مدل‌های ارائه شده برای تبیین مکانیزم‌های موحود در مغز، اغلب از ساختارهای سلسله مراتبی استفاده می‌کنند. در این مدل ها، سطوح بالاتر قشر مغز، ورودی حسی از سطوح پایین‌تر را پیش‌بینی می‌کنند. کدگذاری پیش‌بینی‌کننده در شبکه‌های عصبی مصنوعی مشال ها، شامل مدل‌های مورد استفاده برای پردازش و تولید تصویر متحرک در زمان. تعمیم کدگذاری مبتنی بر پیش‌بینی به عنوان یک اصل سازمان دهی جهانشمول برای طرزکار مغز، مورد توجه روز افزون قرار گرفته‌است (فریستون و کلارک). در طی آن در هر لحظه نورونها به‌طور فعال به پیش‌بینی ِ لحظه‌ای و اصلاح (بازنگری و تطبیق) لحظه به لحظه‌ی آن پیش‌بینی‌ها (برای مقصود تسک مورد نظر) مشغولند. در این دیدگاه، رابطهٔ سلسله مراتبی بین نورونهای مختلف، نوع سامان دهی بین پیش‌بینی‌های لحظه به لحظه، و همچنین اصلاح لحظه‌ای ِ پیش‌بینی‌ها برقرار می‌کند. اصل انرژی آزاد در علوم اعصاب در دهه‌های اخیر، مفهومی با عنوان «اصل انرژی آزاد» به عنوان یک اصل بنیادین، برای تبیین عملکرد مغز و سیستم‌های شناختی ارائه شده است. این چارچوب ریاضی، خود بر اساس مفهوم انرژی آزاد وردشی است، که به عنوان تعمیمی از مفهوم انرژی آزاد ترمودینامیکی، برای استفاده در در آمار بیزی وضع شده است. اصل انرژی آزاد از نظر ریاضی و رفتاری، با پردازش پیشبینیانه و کدگذاری پیشبینانه هماهنگ و هم ارز بوده، و با آن در رابطه‌ی تنگاتنگ است. هرچند ریاضیاتی که هم‌ارزی اینها را نشان می‌دهد و این دو صورتبندی ریاضی را به عنوان نمود‌هایی از یک درون‌مایه اصلی به هم مرتبط می‌سازد، می‌تواند دشوار باشد. بنابراین، اصل انرژی آزاد، یک چارچوب ریاضی برای کدگذاری پیشبینانه نیز هست (مدخل رویکردهای بیزی برای عملکرد مغز بخش انرژی آزاد را ببینید). | ## جمع‌بندی | نظریه کدگذاری اصطلاح کدگذاری پریدیکتیو ممکن است فراتر از کدگذاری عصبی در حوزه ی مغز و سیستمهای عصبی، در نظریه کدگذاری در مخابرات نیز استفاده شود.