AI Lab

HTM и алгоритмы ее обучения (перевод)

Представляю вашему вниманию мой перевод документа компании Numenta "Иерархическая темпоральная память (НТМ) и ее кортикальные алгоритмы  обучения" (Hierarchical Temporal Memory including HTM Cortical Learning Algorithms). В нем подробно описана теория НТМ и "второе" пколение алгоритмов ее (само)обучения, которые моделируют процессы обучения происходящие в коре мозга человека (по мнению авторов).

Данный перевод сделан мной специально для публикации и обсуждения на сайте ailab.ru, поскольку многие его разделы перекликаются с темами, которые активно обсуждаются на данном сайте (модели работы нейронов, распознавание образов и т.д.).

25.09.2011 Добавилось интересное приложение Б, версия документа приведена в соответствие с опубликованной на сайте numenta.com и весь текст документа был отредактирован с целью повышения его удобочитаемости. 

Автор перевода будет благодарен за все замечания и предложения по улучшению данного документа.

С уважением,

mihnet

 HTM_and_learning_algs_v021_tr12.doc 1001.00 Kb 25/09/2011, 11:30

Недостатки модели формального нейрона

Следует сразу оговориться, что речь пойдет о размышлениях (отчасти спекулятивных), а не о бесспорных фактах. И что часть требований, отсутствуя в модели формального нейрона, фигурирует в других моделях. Однако представляется важным создание целостной модели с одновременным учетом всех замечаний. Целью же является расширение возможностей ИНС в решении технических задач. Обоснованность описанных требований как метода достижения этой цели остается предметом обсуждения.

Рассмотрим некоторые аспекты, которые формальный нейрон не воспроизводит, и которые кажутся необходимыми для расширения эффективности применения ИНС.

Скачать

Подробнее...

Философские проблемы искусственного интеллекта

Для затравки, в новом разделе предлагается рассмотреть материалы студенческой конференции ТТИ ЮФУ (ТРТУ), 2007.

1. Шереметьева В.В. "Исследования ИИ в России"
2. Кандыбка Д. "Элементы теории ИИ в истории философии и техники. Общие положения"
3. Каграманова М.С. "Р.Луллий и тест Тьюринга"
4. Белик A.И. "Кантовская концепция познания как модель искусственного интеллекта"
5. Белик М.И. "ИИ: гносеологический и онтологический аспекты"
6. Коломыцев Е.В. "Тесты Френча - Блока"
7. Луцан М.В. "Технологии, базирующиеся на идее ИИ"
8. Королькова Е.В. "Технический аспект создания искусственного интеллекта"
9. Мозговой О. "ИИ: "за" и "против""
10. Родионов М.А. "Функциональное сравнение психических процессов с работой технологий ИИ"
11. Муратов И.В. "Два подхода к объяснению функционирования ИИ: творчество и рутина"
12. Алпатов С. В. "Интегральная теория создания искусственного интеллекта: новая версия, новое направление"
13. Сафарян В. "ИИ как эмпирическая проблема. Концепция понимания Пенроуза"
14. Шевченко М.В. "Конфликт интерпретаций ИИ"
15. Булгаков А.А. "Проблемы, связанные с возможностями осуществления ИИ"
16. Егельский С. "Искусственные нейронные сети и ИИ"
17. Шумилина Ю.Ф., Быкова Н.Е. "Виртуальность, криптография и ИИ"
18. Кажаров А.А., Рокотянский А.А. "Дарвинистский подход в создании ИИ"
19. Арцимович А.А. "Творчество и ИИ: Искусство как процесс выявления инвариантов и соотношений между ними"
20. Дарбаидзе А.Э. "Музыка и возможности ее моделирования в ИИ"

Источник с полными текстами статей.

Новая парадигма искусственного интеллекта (постановка задачи)

ЧЕРНОВИК ДОКЛАДА НА КОНФЕРЕНЦИЮ ПО НЕЙРОИНФОРМАТИКЕ

сокращенный текст отправлен в оргкомитет конференции по Нейроинформатике

А. Елашкина, А.Неверов, А. Нечипоренко, П. Смертин и участники обсуждений, которые посчитают, что этот текст касается их собственного направления исследования. Можно добавляться в авторы.

Открытый Проект "Модели мышления"

Скачать краткий текст тезисов (zip,rtf) - здесь представлен вариант, который ушел в оргкомитет Конефренции. Он меньше по объему примерно на треть.

Обсуждается задача создания искусственной среды, моделирующей когнитивные процессы с качеством моделирования выше, чем при современных алгоритмических подходах. Аргументируется, что алгоритмически (при любой комбинации алгоритмов и при внесении случайности любого типа) когнитивные процессы, на самом деле, вообще не моделируются. Это является причиной расходимости в бесконечность вычислительных процессов при решении таких задач как: выделение неизвестных объектов (в частности, распознавание образов), получение эффектов рефлексивности и самоорганизация системы. Выдвигаются технические требования к моделированию среды адекватной ЦНС и когнитивным процессам естественного интеллекта.

Ключевые слова: новая парадигма, модель мышления, самоорганизация, рефлексия, активность, искусственная интеллектуальная среда.

Подробнее...