解决“鸡尾酒会效应”的奥秘

解决“鸡尾酒会效应”的奥秘

将有意义的信号与各种分散注意力和嘈杂声音的背景区分开来是日常生中人们的实际技能。现在已经通过数学证明了它，这是使神经网络起作用的基础。

“鸡尾酒会效应”是一个普遍的问题。让50人聚集在一个小屋中，手中握住饮料，并在彼此交流时观察他们的尴尬。随着噪音逐渐变得更大，人们不得不反复提高声音，以便附近的人们能听到他们在说什么。因此，噪音变得更大，几乎随时随地，每个人都在大喊大叫。谈话实际上变得不可能。上述社交活动中出现的现象已成为一个令人困惑的奥秘，也就是说，在现实生活中，对话如何变得无尽的声音，所有信号都淹没在喧嚣中。

但是，当喜欢鸡尾酒会的人回来时，他们总是觉得自己沉浸在谈话中。尽管他们有时很拥挤，但他们仍然认为自己很开心或受到谈话的启发。在某些社交活动教科书中经常提到鸡尾酒会影响的第二个原因是，证明聪明的人确实可以将其感兴趣的信号与各种难以忍受的噪音区分开。实际上，大脑的内部结构也显示出了出色的技能。但是这一切如何完成？

来自德国理论物理研究所的两位理论家L. （L。）和）现在发现了与此相关的神经网络的解释和详细描述。相反，他们指的是加利福尼亚理工学院的约翰·赫普尔德（John ）提出的论点。该讨论在表面上不是关于这一点的，而是一个类似的问题 - 如何从不同的调味剂和混合物中分辨出气味。

本文使用“解释”一词，这需要谨慎，就像在其他指人工智能中使用它一样。建立一个数学模型来说明智力活动的完成过程并不能证明大脑是这样的。甚至大卫·马尔（ Marr）关于近十年前立体愿景形成的奇妙叙事也与数学家所说的“存在定理”完全不同。但是，通过争论，了解大脑可以准确地进行计算非常有益。如果可以在硅的帮助下建立神经网络，将会更加有益。

的确，和扩大了要解决的问题的应用范围：将不同的无线电信号与被称为“以太”的物质区分开来；将不同的气味与刺激性香水的混合物区分开到思想中的不同来源，以及与它们相关的外部设备清楚地记录了大脑中的混合电磁信号。以上所有内容都在他们的研究范围内，更广泛地说，他们甚至提出讨论可能与不同物质（即视觉范围）之间的差异有关。但是“鸡尾酒会效应”（他们都提到更多）是一个宝贵的开始。

那么，如何在鸡尾酒会中确定不同人的声音呢？从形式的角度来看很容易理解。假设听众的数量与演讲者一样数量，则根据定义，它就像在真正的鸡尾酒会上一样。然后假设每个侦听器听到的信号是所有声音来源的线性组合。然后，听众i收到的信号II（t）可以表示为∑（t），其中索引j是指一个不同的声源，AJ（t）是输出信号的时间变量，而数字CIJ是人数，因此问题似乎已清楚地解决。线性方程与声音源一样多（扬声器）。只需集中所有听众的信号和求解方程（或更改函数的基本数量），就可以准确弄清每个人在说什么。

但是，真正的鸡尾酒会存在问题，也就是说，人数不确定（因为人们正在走来走去）。来自不同声音源的输出实际上是针对特定对象的。人们说出他们的想法，或者只是保持沉默（也许更普遍，在考虑一下之前先考虑一下）。在实际情况下，人们通常不会按预期使用收集的信息，甚至没有足够的时间进行对话。只有安排所有内容，每个听众才能接受唯一的声音源。这一切如何完成？

起初，一个非常简单的事实是，来自不同声音源的信号与时间无关（这是基于鸡尾酒是否会变成合唱），但是每个声源的信号始终会在一定程度上自动与时间自动相关。 and