Betraktar vi problemet vi löste i Möjlig lösning: Aktivering av tillstånd relativt likhet i kontext precis omvänt har kanske en motsvarighet i vad som indikerades här:
"In a new study, published March 27 in the online, open-access journal PLoS Biology, Anne Collins and Etienne Koechlin of Ecole Normale Supérieure and Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale, France, examine frontal lobe function using behavioral experiments and computational models of human decision-making. They find that human frontal function concurrently monitors no more than three/four strategies but favors creativity, i.e. the exploration and creation of new strategies whenever no monitored strategies appear to be reliable enough."
Från: Creativity and human reasoning during decision-making | EurekAlert!, AAAS.
Här är ju släktskapet med Fano inequality ger oss en skattning av tydligare. Det handlar ju just om ett mått på hur "fel-tolkningen" påverkar gränsvärdet för meddelandets information:
"Then, for each incorrect output message the correct input message must be identified. The number of possible input messages is N−1 because the output message is known to be incorrect. Thus the amount of information necessary to identify the input message cannot exceed log(N−1) , and the corresponding average amount of information to be provided cannot exceed P(e)log(N−1) , the second term on the right hand side of (2)."
Så vi kan kanske se det som att när strategier falerar här blir vi kreativa och söker något nytt och spekulera att kostnaden för att hantera det ökar med ökande n (och oavsett om en möjlig kostnad hade existerat innan är det kanske inte vad vi i klassiskt evolutionär-verklighet någonsin riktigt har rutiner för givet kända samband från mänskliga beteende relaterat hasardspel. för snabb-inlärning kring irrationella ej väsentliga faktorer på 1 till 2 träffar ej påverkat av många fall därefter o.s.v). Innan tre (för andra logaritmen) är ju tänkbar information vi behöver tillföra inte definierat alternativt 0 (vad vi saknar uttryck för). Stämmer det behöver kanske inte antalet strategier vara så hårt bundna till tre och fyra utan kan kanske variera också en bit uppåt beroende av hur sannolikheterna upplevs.
Åtminstone om vi ser det från Fano inequality världen. Vi kan ju också tänka oss att det åtminstone handlar om diskriminerbarhet d.v.s. det måste gå att särskilja vad som hör till strategier eller varför inte n stycken objekt vi håller i arbetsminne. Är ex. objekten features till visuella bilder har vi en enorm-mängd träningsdata vi plöjt igenom under vårt liv och skattningar av osäkerhet ex. enkelt relaterat gränsvärden via normalfördelningen för variansen blir därefter, och vi kan hantera många fler detaljer. Handlar det istället bara om vanliga ord räcker det inte lika långt därför för dom har vi mycket större varians. Det här resonemanget har en del praktiska värden också ex. blir det möjligt att resonera praktiskt görligt jämförbart mellan en individ i beslut och kollektiva beslut för populationer under antagande av funktioner för att uttrycka motsvarande pooled variance (bättre uttryckt som volativitet).
Tveklöst ett fascinerande intressant ämne också för många läsare. Eller kanske hade varit det om mer applikationsnära-tillämpningar diskuterats (det hade nog varit lika tråkigt ändå om problemet och dess lösning diskuterats men det är bara nyttigt för mina läsare att få lära sig lite självbehärskning eller i brist på det avstå från något utvecklande: här kan jag se ett moraliskt ansvar att bygga upp läsaren till en kanske mindre glad men nyttigt produktiv samhällsmedlem som skapar tillväxt inom långsiktiga nyckelområden viktiga för Nationen och Världen).
