Об интеллекте -On Intelligence

Об интеллекте: как новое понимание мозга приведет к созданию действительно интеллектуальных машин
OnInt.png
Передняя крышка
Автор Джефф Хокинс и Сандра Блейксли
Страна Соединенные Штаты
Язык английский
Тема 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.

Об интеллекте: как новое понимание мозга приведет к созданию действительно интеллектуальных машин - это Джефф Хокинс с Сандрой Блейксли 2004 года. В книге объясняетсятеория мозга Хокинса,основанная на прогнозировании памяти, и описываются некоторые ее последствия.

Теория

Основная идея Хокинса состоит в том, что мозг - это механизм для предсказания будущего, в частности, иерархические области мозга предсказывают свои будущие входные последовательности. Возможно, не всегда в далеком будущем, но достаточно далеко, чтобы приносить реальную пользу организму. Таким образом, мозг представляет собой иерархический конечный автомат с прямой связью с особыми свойствами, которые позволяют ему учиться .

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 нижнего уровня.

Обучение по хеббийскому языку 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 этой структуры. Хокинс уделяет особое внимание роли взаимосвязей от одноранговых столбцов и активации столбцов в целом. Он настоятельно подразумевает, что столбец - это физическое представление состояния конечного автомата корой головного мозга.

Как инженер, любая конкретная неспособность найти естественное возникновение какого-либо процесса в его структуре не сигнализирует об ошибке в структуре прогнозирования памяти как таковой , а просто сигнализирует о том, что естественный процесс выполнил функциональную декомпозицию Хокинса в другом, неожиданном Кстати, мотивация Хокинса заключается в создании 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

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 предсказаний, начало на странице 237:

Повышенная нейронная активность в ожидании сенсорного события

1. Во всех областях коры головного мозга Хокинс (2004) предсказывает, что «мы должны найти предвосхищающие клетки », клетки, которые срабатывают в ожидании сенсорного события .

Примечание: по состоянию на 2005 год было замечено, что зеркальные нейроны срабатывают перед ожидаемым событием.

Пространственно конкретное предсказание

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 однозначное соответствие ячеек сцены угловым положениям этих объектов. Хокинс предсказывает, что, когда особенности визуальной сцены известны в памяти, упреждающие клетки должны срабатывать до того, как на сцене будут видны реальные объекты.

Прогноз должен перестать распространяться в кортикальном столбе на уровнях 2 и 3.

3. На уровнях 2 и 3 прогнозирующая активность (нейронная активация) должна перестать распространяться на определенные клетки, что соответствует конкретному прогнозу. Хокинс не исключает опережающих клеток в слоях 4 и 5.

«Именные клетки» на уровнях 2 и 3 должны предпочтительно соединяться с клетками слоя 6 коры головного мозга.

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 выступать в качестве именных ячеек .

«Ячейки имени» должны оставаться включенными во время выученной последовательности.

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.

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.

7. Если происходит необычное событие (выученная последовательность терпит неудачу), «исключительные клетки» должны сработать, распространяясь вверх по корковой иерархии к гиппокампу , хранилищу новых воспоминаний.

«Ага! Клетки» должны вызывать прогностическую активность

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.

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.

10. Хокинс, например, утверждает, что если нижневисочный (IT) уровень усвоил последовательность, то в конечном итоге клетки в V4 также узнают эту последовательность.

«Именные клетки» существуют во всех областях коры головного мозга.

11. Хокинс предсказывает, что «именные клетки» будут обнаружены во всех областях коры головного мозга.

Смотрите также

использованная литература

внешние ссылки

  • 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.

Отзывы