作者ykjiang (Yukuan)
看板CSSE
标题Re: [书讯] 创智慧
时间Fri Jun 23 18:20:50 2006
※ 引述《reader (读者)》之铭言:
: 只看了简介,我不是很清楚这本书的特别在哪里 @@
: 如果说是一本很好的整理,或是将许多人的研究成果很好地结合在一起,
: 那当然没问题。只是有一些推荐,彷佛他提出了全新的东西?
1. 玩 AI 的,主要都从心理学着手,自己空想人脑该怎麽作
2. 玩类神经的,早期是因为电脑太慢,及神经科学那累积的资料也不够,
提出的东西比较粗糙,後进多只知道应用,忽视神经科学几十年来的发
展。
3. 研究脑神经科学的,主要集中在少数神经元的精确模型,见树不见林。
Hawkins 的贡献是对新皮质的大架构,及其运作的原理作了大胆的猜测。
且这些猜测衍生的一些推估结论是可以被後续的研究验证对错的。
: 但就简短的说明看来,至少就记忆与预测系统的主要架构上不就是许多人
: 心目中整合各种相关技术的理想架构 ─ 多层次自组织神经网路模式辨别
: 系统? 那主要是电脑运算能力不足以让人们这样玩,或是说目前主流电脑
: 架构不适合这样玩,对於实现应用目标也没有帮助,所以没什麽人在做,
: 却不是人们不知道可以这样做。
是早期人们没想到要往 Hawkins 提的方向着力。
如果真要对每个神经元作精确的模拟,现在电脑运算的能力还不是很充足。
举个例子:IBM 的 Blue Brain 计画,8192 颗 CPU 只模拟一万个神经元,
每颗 CPU 最多只模拟 10 个神经元。
好消息是 Hawkins 的 model 不用从最底层的神经元开始模拟起,这可以参
考他们提的 HTM 架构:
http://en.wikipedia.org/wiki/Hierarchical_Temporal_Memory
短期的应用会着墨在机器视觉、听觉、触觉等,电脑一直都做不好的事情上。
: 我想主要的创新,应该是在建构神经科学研究成果的整合模型上吧? 或者
: 这又是人工智慧书籍一贯的行销方法? 希望能有更清楚的评述。
: 当然面对反 AI 的批评,最好的方法就是证明人脑就是这样子的,当电脑
: 实作和人脑是同构的系统,那些人自然就只能闭嘴,这也是很重要的事,
: 所以我并没有要怀疑这类研究之价值的意思。
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生命的奇蹟,在於不论如何紧抓着现实不放,现实还是会不断地令我们感到惊奇;
科学之美,在於无论盲从是多麽地根深柢固,我们还是会被这些惊奇所唤醒。
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◆ From: 61.59.83.148
1F:推 reader:谢谢 :) 06/23 18:25
2F:推 ykjiang:呵,只是上来分享好书 06/23 19:26
3F:推 haryewkun:推本篇。 06/23 22:45