 | Эта статья требует дополнительных ссылок для проверки . ( апрель 2013 г. ) ( Узнайте, как и когда удалить это шаблонное сообщение ) |
 Передняя крышка | |
| Автор | Джефф Хокинс и Сандра Блейксли |
|---|---|
| Страна | Соединенные Штаты |
| Язык | английский |
| Предмет | Психология |
| Издатель | Times Книги |
Дата публикации | 2004 г. |
| Тип СМИ | Мягкая обложка |
| Страницы | 272 |
| ISBN | 0-8050-7456-2 |
| OCLC | 55510125 |
| 612,8 / 2 22 | |
| Класс LC | QP376 .H294 2004 г. |
В Интеллекта: Как новое понимание мозга приведет к созданию истинно интеллектуальных машин книга 2004 [1] на Palm Pilot -inventor Джефф Хокинс с Нью - Йорк Таймс науки писатель Сандра Блэйксли . В книге объясняетсятеория мозга Хокинса,основанная на прогнозировании памяти, и описываются некоторые из ее последствий.
Наброски [ править ]
Хокинс описывает книгу следующим образом:
Книга начинается с некоторой предыстории того, почему предыдущие попытки понять интеллект и построить интеллектуальные машины потерпели неудачу. Затем я представляю и развиваю основную идею теории, которую я называю структурой прогнозирования памяти. В главе 6 я подробно описываю, как физический мозг реализует модель прогнозирования памяти - другими словами, как мозг на самом деле работает. Затем я обсуждаю социальные и другие последствия теории, что для многих читателей может оказаться наиболее заставляющим задуматься разделом. Книга заканчивается обсуждением интеллектуальных машин - как мы можем их построить и каким будет будущее. (стр. 5)
Личная история [ править ]
Первая глава представляет собой краткую историю интереса Хокинса к нейробиологии в сравнении с историей исследований искусственного интеллекта. Хокинс использует историю о своем неудавшемся заявлении в Массачусетский технологический институт, чтобы проиллюстрировать конфликт идей. Хокинс считал (и якобы продолжает верить) создание настоящего искусственного интеллекта возможно только с интеллектуальным прогрессом в области нейробиологии. Хокинс пишет, что научный истеблишмент (символизируемый Массачусетским технологическим институтом) исторически отвергал актуальность нейробиологии для искусственного интеллекта. В самом деле, некоторые исследователи искусственного интеллекта «[гордятся] тем, что игнорируют нейробиологию» (стр. 12).
Хокинс - инженер-электрик по образованию и нейробиолог по наклонностям. Он использовал концепции электротехники, а также исследования нейробиологии, чтобы сформулировать свою концепцию. В частности, Хокинс рассматривает распространение нервных импульсов в нашей нервной системе как проблему кодирования , в частности, как конечный автомат прогнозирования будущего , аналогичный в принципе конечным автоматам с прямым исправлением ошибок .
Теория [ править ]
Основная идея Хокинса состоит в том, что мозг - это механизм предсказания будущего, в частности, иерархические области мозга предсказывают свои будущие входные последовательности. Возможно, не всегда в далеком будущем, но достаточно далеко, чтобы иметь реальную пользу для организма. Таким образом, мозг представляет собой иерархический конечный автомат с прямой связью со специальными свойствами, которые позволяют ему обучаться .
Конечный автомат на самом деле управляет поведением организма. Поскольку это конечный автомат с прямой связью, он реагирует на будущие события, предсказанные на основе прошлых данных.
Иерархия способна запоминать часто наблюдаемые последовательности ( когнитивные модули ) шаблонов и разрабатывать инвариантные представления. Более высокие уровни корковой иерархии предсказывают будущее в более длительной временной шкале или в более широком диапазоне сенсорных входов. Более низкие уровни интерпретируют или контролируют ограниченные области опыта, сенсорные или эффекторные системы. Соединения из состояний более высокого уровня предрасполагают некоторые выбранные переходы в конечных автоматах более низкого уровня.
Хеббийское обучение является частью структуры, в которой процесс обучения физически изменяет нейроны и связи по мере того, как происходит обучение.
Формулировка Вернона Маунткасла кортикального столба является основным элементом в структуре. Хокинс уделяет особое внимание роли взаимосвязей от одноранговых столбцов и активации столбцов в целом. Он строго подразумевает, что столбец - это физическое представление коры головного мозга состояния в конечном автомате.
Как инженер, любая конкретная неспособность найти естественное возникновение некоторого процесса в его структуре не сигнализирует об ошибке в структуре прогнозирования памяти как таковой , а просто сигнализирует, что естественный процесс выполнил функциональную декомпозицию Хокинса в другом, неожиданном Кстати, мотивацией Хокинса является создание интеллектуальных машин . Например, для целей его структуры нервные импульсы могут быть взяты для формирования временной последовательности (но фазовое кодирование может быть возможной реализацией такой последовательности; эти детали несущественны для структуры).
Предсказания теории структуры предсказания памяти [ править ]
Его предсказания используют зрительную систему в качестве прототипа для некоторых примеров предсказаний, таких как предсказания 2, 8, 10 и 11. В других предсказаниях упоминается слуховая система (предсказания 1, 3, 4 и 7).
- Приложение из 11 проверяемых прогнозов:
Повышенная нервная активность в ожидании сенсорного события [ править ]
1. Во всех областях коры головного мозга Хокинс (2004) предсказывает, что «мы должны найти предвосхищающие клетки », клетки, которые активируются в ожидании сенсорного события .
- Примечание: по состоянию на 2005 год было замечено, что зеркальные нейроны срабатывают до ожидаемого события. [2]
Пространственно конкретное предсказание [ править ]
2. В первичной сенсорной коре Хокинс предсказывает, например, что «мы должны найти предвосхищающие клетки в или около V1 , в точном месте в поле зрения (сцене)». Экспериментально установлено, например, что после сопоставления углового положения некоторых объектов в поле зрения будет взаимно однозначное соответствие ячеек сцены угловым положениям этих объектов. Хокинс предсказывает, что, когда особенности визуальной сцены известны в памяти, предвосхищающие клетки должны сработать до того, как на сцене будут видны реальные объекты.
Прогноз должен перестать распространяться в кортикальном столбце на уровнях 2 и 3 [ править ]
3. На уровнях 2 и 3 предсказательная активность (нейронная активация) должна перестать распространяться на определенные клетки, что соответствует определенному предсказанию. Хокинс не исключает опережающих клеток в слоях 4 и 5.
«Именные ячейки» на уровнях 2 и 3 должны предпочтительно соединяться с ячейками коры 6 уровня [ править ]
4. Выученные последовательности запусков представляют собой постоянные во времени инварианты . Хокинс называет клетки, которые активируются в этой последовательности, «именованными клетками». Хокинс предполагает, что эти именные ячейки находятся в слое 2, физически смежном со слоем 1. Хокинс не исключает существования ячеек уровня 3 с дендритами в слое 1, которые могут работать как именные ячейки .
«Ячейки имени» должны оставаться включенными во время заученной последовательности [ править ]
5. По определению, постоянный во времени инвариант будет активен во время выученной последовательности. Хокинс утверждает, что эти клетки будут оставаться активными в течение изученной последовательности, даже если остальная часть кортикального столбца находится в состоянии сдвига. Поскольку мы не знаем кодировку последовательности, мы еще не знаем определение ON или active ; Хокинс предполагает, что шаблон ON может быть таким же простым, как одновременное И (т. Е. Ячейки имени одновременно «загораются») по массиву ячеек имени.
- См Neural ансамбль # Encoding для бабушкиных нейронов , которые выполняют этот тип функции.
«Ячейки исключений» должны оставаться ВЫКЛЮЧЕННЫМИ во время выученной последовательности [ править ]
6. Новое предсказание Хокинса состоит в том, что определенные клетки тормозятся во время выученной последовательности. Класс ячеек в слоях 2 и 3 НЕ должен срабатывать во время изученной последовательности, аксоны этих «ячеек исключения» должны срабатывать, только если локальное предсказание не выполняется . Это предотвращает наводнение мозга обычными ощущениями, оставляя только исключения для постобработки.
«Ячейки исключений» должны распространять непредвиденные события [ править ]
7. Если происходит необычное событие (выученная последовательность терпит неудачу), «исключительные клетки» должны активироваться, распространяясь вверх по корковой иерархии в гиппокамп , хранилище новых воспоминаний.
«Ага! Клетки» должны вызывать предсказательную активность [ править ]
8. Хокинс предсказывает каскад предсказаний, когда происходит распознавание, распространяющееся вниз по кортикальным колонкам (с каждой саккадой в глазах над ученым сценой, например).
Пирамидные клетки должны обнаруживать совпадения синаптической активности на тонких дендритах [ править ]
9. Пирамидные клетки должны быть способны обнаруживать совпадающие события на тонких дендритах даже для нейрона с тысячами синапсов . Хокинс постулирует временное окно (предполагающее закодированную во времени стрельбу), которое необходимо для того, чтобы его теория оставалась жизнеспособной.
Выученные репрезентации перемещаются вниз по корковой иерархии с обучением [ править ]
10. Хокинс, например, утверждает, что если нижневисочный (ИТ) уровень усвоил последовательность, то в конечном итоге клетки в V4 также узнают эту последовательность.
«Клетки имени» существуют во всех областях коры [ править ]
11. Хокинс предсказывает, что «именные клетки» будут обнаружены во всех областях коры.
См. Также [ править ]
- Иерархическая временная память - технология, созданная стартапом Numenta Inc. Хокинса для воспроизведения свойств неокортекса.
- Фреймворк прогнозирования памяти
Ссылки [ править ]
- ^ Хокинс, Джефф (2004). Об интеллекте (1-е изд.). Times Books. С. 272 . ISBN 978-0805074567.
- ^ Фогасси, Леонардо; Феррари, Пьер Франческо; Gesierich, Benno; Роцци, Стефано; Херси, Фабиан; Риццолатти, Джакомо (29 апреля 2005 г.). «Теменная доля: от организации действия к пониманию намерения» (PDF) . Наука . 308 (5722): 662–667. Bibcode : 2005Sci ... 308..662F . DOI : 10.1126 / science.1106138 . PMID 15860620 . Архивировано из оригинального (PDF) 09.08.2017 . Проверено 18 ноября 2006 .
Внешние ссылки [ править ]
- Официальный веб-сайт
- Джордж, Дилип; Хокинс, Джефф. «Иерархическая байесовская модель инвариантного распознавания образов в зрительной коре». CiteSeerX 10.1.1.132.6744 . Цитировать журнал требует
|journal=( помощь ) - Страница исследования Саулюса Гаралевичюса - Исследовательские статьи и программы, представляющие экспериментальные результаты с байесовскими моделями структуры прогнозирования памяти
- Project Neocortex - проект с открытым исходным кодом для моделирования инфраструктуры прогнозирования памяти.
Обзоры [ править ]
- Колвелл, Боб (январь 2005 г.). «Машинный интеллект встречает неврологию» . Компьютер . IEEE . 38 (1): 12–15. DOI : 10,1109 / MC.2005.24 . Архивировано из оригинала на 2005-02-04.
- Колвелл, Б. (2005). «Машинный интеллект встречает неврологию». Компьютер . 38 : 12–15. DOI : 10,1109 / MC.2005.24 .
- Укроп, Франц (30 октября 2004 г.). «Джефф Хокинс: об интеллекте» . Архивировано из оригинала на 2012-02-05.
- Клинг, Арнольд (22 ноября 2004 г.). «Об интеллекте, людях и компьютерах» . Техническая центральная станция . Архивировано из оригинала на 2012-03-05.
- О биологическом и цифровом интеллекте Обзор Бена Гертцеля (7 октября 2004 г.)
