随笔分类 -  后现代解构主义浪漫派AI

2013.1.16 - 刘家峰例会

摘要：无关领域之间的相互学习很有可能是必须的。联想很有可能发生在潜意识层，至少发生在睡眠与清醒之间 那一层，因为那个时候最能涌现出无关事物之间的相似比喻，而醒来之后却发现这根本看不出联系，所以很有可能，这些比喻比我们意识上理解的比喻要宽广，而且 要广博的许多。而清醒时所能识别出来的的比喻很可能只是很少很少的一部分而已。而且跟你在一起的时候我也发现，在半睡不醒的时候你可以做很多动作，但你自己并不只懂。另外Deep Learning(RBM)为什么会效果突然变好，还没有人知道，这是个切入点。很肯能这里面蕴含着真正意义上的智能，＂深度分析＂，思考的本质？怎么设置，每一层分配几个，分配几层，这些都没人掌握其 阅读全文

posted @ 2013-02-18 16:43 SnakeHunt2012 阅读(150) 评论(0) 推荐(0)

一篇启示 - 《神经科学，仍在等待它的牛顿》

摘要：在微博上看到果壳网的一条微博《神经科学，仍在等待它的牛顿》：http://www.guokr.com/article/410905/对这篇文章我觉得写得特别好，所以特此转载如下：Rob Dobi, via crucialparts.blogspot.com（文／GARY MARCUS）20世纪90年代初，还是MIT研究生的大卫•坡佩尔（David Poeppel）发现了一件惊人的事情。他当时正在研究言语知觉的神经生理学基础，而一种新的技术才刚刚开始流行，那就是正电子发射断层扫描（PET）。那时候大约有6篇PET研究言语感知方面的论文得到了发表，都是在顶级的科研期刊上，大卫试图整合这些论文，本质 阅读全文

posted @ 2013-02-18 16:02 SnakeHunt2012 阅读(526) 评论(0) 推荐(0)

2012.12.11 - 例会中关于知识图谱的交流

摘要：这篇文章来自SCIR-TM组例会内部的交流邮件秦老师我想知道现在的搜索引擎有没有发展到可以根据你的搜索过程进行机器学习的程度。这方面现在有成型的算法或者理论么？有人在做这件事情么？刚才大概读了一下Google的这个项目，这个搜索方式很像是老AI那时候的风格，当年。突然觉得Google这么做别有用心，他们现在是想让搜索引擎能按照人脑方式做搜索，将来就有可能将搜索引擎做成脑。眨一看好像就是普通的搜索，跟广告似的，但这跟广告性质完全不一样，广告是你点进去就完事了，而这个你点一个完后还得点。你想你搜个东西，搜到之后他给你列出一堆关联吧，其实这个时候你的脑跟他在做同样的工作，你的脑在联想，因为你搜的这个 阅读全文

posted @ 2013-02-18 15:51 SnakeHunt2012 阅读(158) 评论(0) 推荐(0)

2012.11.4 认知原本

摘要：对于认知的研究，我觉得很像是当年对于基因的探究，人们对基因这个词语进行了许多许多设想，人为它是人的灵魂啊、、、什么的，可最后的结果让所 有人都无法想像得到，他的物理学原理竟然是这样的，碱基对序列而已，这是人类无论如何都猜不到的，离题太远了。而让人更觉得不可思议的是，她起作用的方式 竟然仅仅是制造蛋白质。类似的例子还有进化论，没想到进化的原理竟然就是＂物竞天择＂而已，当我得知这个结果的时候我就觉得很接受不了，仅仅是物竞天择 吗，怎么会这样，这个答案太离谱了，太牵强了。但后来想想，竟确实是通的，只不过我们对答案的期望，高于真实值了，我们对答案所寄托的的想象太多了。等最 后看到了正确答案之后，站在正 阅读全文

posted @ 2013-02-18 15:48 SnakeHunt2012 阅读(142) 评论(0) 推荐(0)

2012.9.23 - 计算机科学与认知科学

摘要：我突然发现这两门学科很相似。都是从从最底层一层一层包装到了最顶层。人的潜意识的来源应该跟计算机语言的故事差不多，顶层都是看不到硬件或者离应件很远 的。在这个层面上我们考虑的都是编程思想什么的，都是概念、抽象的东西是我们文本搜索、社会分析等计算机应用科学演绎的舞台，完全不考虑硬件了。若对于认 知科学来说则是意识、情感与分析等，是心理学研究的范畴，完全不考虑生理结构。而在最底层，对于计算机科学来说就是mos管和二极管，是电子科学研究考虑的领域。对于认知科学来说这个层面是神经突触，是生物学、生理学考虑的范畴。一颗大脑和一台计算机使用起来本身就是这么的相似，我觉得强人工智能完全有可能实现，而且并不遥远 阅读全文

posted @ 2013-02-18 15:47 SnakeHunt2012 阅读(203) 评论(0) 推荐(0)

2012.9.17 - 知识录入

摘要：两种可能的方式：1、 通过申请新的脑细胞，更单独地＂创建＂新结构（新知识），然后通过以后的运用和＂沉淀＂还有暗时间中的思考来将其渐渐整合进总的知识集团。例如背单词，当 时没有什么印象，用的多了，就认识了。例如背物理题，当时不懂为什么，但是经过长时间的沉淀和氧化，不知不觉地就明白了。这种方式只会在记忆的时候，既申 请脑细胞的时候会体会＂疼痛＂，沉淀时期，这种疼痛或者说是整合，通过＂愣神与溜号＂来完成的，痛感会被稀释，但是这种方式需要大量的时间，需要玩耍，实 践，实验，做其他事情。2、 直接通过调整总的知识结构集团的当前结构，直接将其整合进总知识体。例如我学习数学的那种固执方式，不背公式，不背例题 阅读全文

posted @ 2013-02-18 15:46 SnakeHunt2012 阅读(124) 评论(0) 推荐(0)

2012.9.12 - 机器大脑

摘要：机器的大脑那个数据结构存储的不应该是直接的数据。而是什么很简单的东西，本身并没有意义，而数据组织的那种结构才是信息，这种数据的组成结构才是数据。 大脑真正需要存储的和维护的是结构，而不是数据。末端的数据很可能根本没有意义，就像简单的零和一，他们之间的相对位置才是信息，才是关键。也 许大脑就是一个文件，里面全是单个的零和一连在一起，在使用大脑的时候只是对其中的一部分进行更改和调整，这种更改和调整是发散性的，因为联想式发散性 的，而且两者都需要配合某种＂动力值＂的慢慢减少而停止，这样以防止指数增长的联想导致机器烧坏，但这种联想当然还是越多越好。也许，生命的本质是信息，是可以写在纸上的，而不是物质， 阅读全文

posted @ 2013-02-18 15:43 SnakeHunt2012 阅读(125) 评论(0) 推荐(0)

2012.9.7 - 机器联想

摘要：怎么实现机器联想？联想需要错误，全部正确的过程会造成各种死循环、各种死锁，破解死锁的绝招是犯错误，而不是随机！！！有错误才算是真正的智能。错误的判断还会引发思维的扩散，而不是一个一个按部就班地连续接下去，我想这应该是联想的动力的主要燃料。因为“相似”是需要错误的，而“相同”现在还不存在。解决问题的过程应该是根据问题，通过联想找到或生成“类似的东西”，然后将“类似”再通过联想找到或生成“更类似的东西”，最后生成一样的模式，最最后与结果匹配成功，解决问题。原来解决问题的过程就是模式匹配，生成模式（根据问题）->模式进化（不断地滚雪球）->模式匹配（解决问题）。而且我觉得“随机过程”理论 阅读全文

posted @ 2013-02-18 15:42 SnakeHunt2012 阅读(113) 评论(0) 推荐(0)

2012.9.7 - 机器大脑

摘要：也许我们使用知识，是通过知识原料来“灵活”运用的。说过程是这样的：1.从课堂、生活中获得记忆材料,在使用之前不做任何加工。2.当需要使用的时候联想到这些材料，分析与加工再进行具体应用，并将本次应用的心得体会载入材料。3.重复步骤1-3.这里我想强调的是，我们是在需要用到的时候现去找材料，对材料现分析加工来解决问题，大脑在未使用的时候这些都是原始材料，不会对其做任何加工。步骤二是最复杂的。其中找材料是通过一种强大的“联想机制”，智能搜索，大脑是个“配合这种智能搜索的数据结构”，内容就是记忆，但是这种联想 关系更重要，也就是这种数据的存储结构更重要，我还想不到这是个什么样的存储结构，但我想如果能想 阅读全文

posted @ 2013-02-18 15:41 SnakeHunt2012 阅读(148) 评论(0) 推荐(0)