光看封面會以為這是一本講述人工智慧（以下簡稱AI）的書， 不過閱讀之後才發現非但不是如此，而且還大力抨擊所謂的AI， 不過這沒有抹滅我的興致，而且還被帶進一個更為入勝的世界之中... 根據作者的說法,現在的AI理論是條死胡同，不管架構再怎麼精緻也很難與人類匹敵， 因為不管在速度或是容量上，現今的電腦比起人腦都不惶多讓， 但是在功能上卻還是遠遠落後 所以一定是在基本的本質上有了歧異，才會有這麼大的落差， 如果不重新定義對於智慧的看法，我們再怎麼努力也無法貼近真實的智慧。 作者在書中提出一個新的理論（也許是綜合各家之說）， 他把智慧的記憶稱為「預測架構」。 簡而言之,就是大腦以神經柱為基本的預測單位，藉由一個普遍的general算則 將預測的top-down訊息和感覺的bottom-up兩者做比對 有趣的是他認為v1其實是很多細小模組的組合，而不變表徵其實在低階的視覺皮層 就已經展現，只是高層的視覺皮層（如IT）確認了低層的pattern而獲得辨識， 而皮質間的回饋則是每一層都有，V2也會將所得的刺激往V1，這與現今的發現不謀而合。 由此觀之,我們對世界的表徵其實是一層層的包裹，而成階層性的結構。 對書的介紹我就不再多提，有興趣的同好可以去找來看！以下亂入一點心得文.... ----------------------------- 過去常在書裡看到平行處理，可是卻找不到一個清楚的結構被描述出來... 所謂的平行處理還是停留在模型階段...(永遠都可以fit結果，端看你要加幾個參數) 我曾經在暑期學校詢問過幾位做MRI的老師，MRI是否可以觀察到皮層間的活動 對我來說，找到一個對應的大腦區域，只是比較精緻的按鍵反應而已... （抱歉！希望不會得罪太多人） 後來我在結構主義的課堂上，從共時性(synchronic)與貫時性(diachronic)， 看到了「混沌」與「秩序」的影子，不免又聯想到了「預測架構」 其實「複雜理論」在人工智慧的歷史裡，已經存在很長一段時間 不過一直沒有在認知神經科學裡面看到具體的理論，甚至假設 這也是我之所以會這麼喜歡這本書的原因，儘管它可能是錯的， 還是十分美麗與吸引人。 另外，我沒有想到人文科學與自然科學竟然可以找到一個理論契合地如此接近， 儘管一切對我來說，還是複雜到無以復加... 不過至少有看到一道光了！^^ --

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 114.32.52.130 ※ 編輯: itrs821 來自: 114.32.52.130 (03/26 22:48)