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| 本文作者： 高婓 | 2016-09-19 18:18 |
編者按：Jeff Hawkins是美國發(fā)明家、計算機(jī)科學(xué)家與神經(jīng)科學(xué)家，他主導(dǎo)研發(fā)了Palm與Treo，是Palm公司、Numenta公司及Handspring公司的創(chuàng)辦者。在本文中，Jeff從生物組成成分、功能組成成分及智能機(jī)器的多樣化三個方面為我們分享了他對機(jī)器智能的獨(dú)到見解。
1) 智能的生物組成成分
2) 智能的功能組成成分
3) 智能機(jī)器的多樣化
Neocortex位于海馬體（大腦中被認(rèn)為是感情和記憶中心的部分）和大腦剩余部分之間，占據(jù)整個大腦容積的75%，能夠幫助人們更好地認(rèn)知外部世界。
1) 不同物種和模式的大腦區(qū)域具有顯著相似性（因而，大腦的所有區(qū)域執(zhí)行相同的動能）
2) 不同物種之間大腦區(qū)域?qū)蛹壔尸F(xiàn)出不同的特征（因而，層級圖并不是至關(guān)重要的，它只是代表一個設(shè)計參數(shù)）
大腦的每一個區(qū)域都同時具備以下能力：
1）識別感官序列（例如，口頭語言，音樂，視覺動作）（輸入）
2）識別感官-運(yùn)動序列（例如，肢體運(yùn)動，眼球運(yùn)動）（輸入）
3）生成動作序列（輸出）
每一個區(qū)域執(zhí)行的功能與整個層級結(jié)構(gòu)執(zhí)行的功能完全相同。
推理：序列記憶是每一個大腦區(qū)域的一個重要功能。
每一個錐體神經(jīng)元均能夠識別成百上千種獨(dú)立模式。
在基底末梢樹突識別出的模式將對細(xì)胞去極化，但是不會產(chǎn)生動作電位。
假設(shè)：去極化是一種預(yù)測，一個去極化細(xì)胞很快將被激活，同時將對附近的細(xì)胞產(chǎn)生抑制作用。
在真實(shí)數(shù)據(jù)中，這些序列組成是非常復(fù)雜的。
（注：單個突觸具有很強(qiáng)的隨機(jī)性）
Dendrite樹突
Axon軸突
Synapse permanence突觸的永久性
Synapse weight突觸權(quán)重
——連續(xù)性學(xué)習(xí)
——無批次訓(xùn)練
——隨著模式變化進(jìn)行調(diào)整
——細(xì)胞死亡的魯棒性
（該列表具有主觀性）
1）具備學(xué)習(xí)與回憶序列能力的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
——連續(xù)性學(xué)習(xí)，無批次訓(xùn)練
——同時做出多種預(yù)測
——魯棒性
層級實(shí)時記憶：活躍的樹突，突觸形成，無錐形
2）大腦各個區(qū)域?qū)⑿蛄杏洃浻糜?/span>：
——感覺推理
——感官-動作推理
——動作生成
（以上三種用途是智能機(jī)器，甚至人類智能應(yīng)當(dāng)具備的基本條件）
3）大腦區(qū)域的層級化
——區(qū)域的數(shù)量
——區(qū)域的大小
——大腦區(qū)域連通圖
4）具身
——傳感器
——嵌入式行為
——情感/動機(jī)
——情景記憶/空間記憶
Jeff認(rèn)為，有一天我們將能夠開發(fā)出一臺具備超級數(shù)學(xué)家或物理學(xué)家才能的機(jī)器，需要構(gòu)造出具有人類大腦區(qū)域?qū)蛹壧卣鞯臋C(jī)器，這樣的機(jī)器將具備數(shù)學(xué)家的行為模式、能夠執(zhí)行數(shù)學(xué)家的功能，但是，要實(shí)現(xiàn)機(jī)器超智能，我們在研究的道路上仍然任重道遠(yuǎn)。
via Jeff Hawkins
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