Можно встретить много критических замечаний о том, что биологический мозг или биологические нейронные сети работают совершенно не так как ныне популярные компьютерные нейронные сети. К подобным замечаниям прибегают различные специалисты, как со стороны биологов, нейрофизиологов так и со стороны специалистов по компьютерным наукам и машинному обучению, но при этом очень мало конкретных замечаний и предложений. В этой статье мы попытаемся провести анализ этой проблемы и выявить частные различия между работой биологической и компьютерной нейронной сетью, и предложить пути улучшения компьютерных нейронных сетей которые приблизят их работу к биологическому аналогу.
Граница знаний
Прежде я хочу пояснить, почему, по моему мнению, в вопросе создания сильного искусственного интеллекта до сих пор всё так печально, не смотря на грандиозные успехи в компьютерных науках и знаниях о биологическом мозге. Прежде всего, это связано с большой идеологической пропастью между этими двумя столпами науки. Компьютерные науки требуют некой схематичной простоты, строгости и лаконичности в описании систем, некого системного подхода, в отбрасывании лишнего и чёткой структуризации достаточной для оформления в программном коде. В биологии же главенствует подробность описания наблюдаемых систем, ничто не может быть отброшено или проигнорировано из наблюдений. В описываемые системы должны быть включены все наблюдаемые факты. Поэтому биологам сложно применять системный подход к своим обширным знаниям для создания алгоритмов мозга. Ведь чтобы создать конструктив самолёта потребовалось очень многое пересмотреть и отбросить из образа птицы.
С другой стороны легко понять учёных и инженеров, которые при погружении в изучение компьютерных нейронных сетей из описания принципов работы мозга довольствуются коротким абзацем текста о нейроне, который с синапсов на дендритах «слушает» другие нейроны и по единичному аксону передаёт результат вычислений суммации по слою дальше, не применяя к этим знаниям никакой критической оценки. Даже нейробиологи применяют формальный нейрон Маккаллока — Питтса при описаний принципов работы биологического нейрона, но делают они это по другой причине, по причине того что нет достойных альтернатив, нет в биологии чёткого описания того что делает нейрон, какую логику он выполняет, несмотря на обширные знания о нём.
Вообщем так. 1. sin это арифметическое действие. Синус можно найти из 90 градусов например. А тут X>10. Из чего синус искать, из большего или может из меньшего? Правильной будет запись if x>10 then ... какое-то действие... sin(x) else ... sin (x); вообщем нельзя ставить оператор сравнения в арифметическое действие т.к. им задаются условия.
2. Попытка использовать арифметические операции с "false". 3. Выражение теряет смысл. And это логическая операция. Лог выражение должно быть вида A and B. Соответственно исправить можно так '(x=0) and (round(sqrt(x)) mod 2=0)' 4. Не пишут 2 or подряд т. к. теряется логика операции.
Можно встретить много критических замечаний о том, что биологический мозг или биологические нейронные сети работают совершенно не так как ныне популярные компьютерные нейронные сети. К подобным замечаниям прибегают различные специалисты, как со стороны биологов, нейрофизиологов так и со стороны специалистов по компьютерным наукам и машинному обучению, но при этом очень мало конкретных замечаний и предложений. В этой статье мы попытаемся провести анализ этой проблемы и выявить частные различия между работой биологической и компьютерной нейронной сетью, и предложить пути улучшения компьютерных нейронных сетей которые приблизят их работу к биологическому аналогу.
Граница знаний
Прежде я хочу пояснить, почему, по моему мнению, в вопросе создания сильного искусственного интеллекта до сих пор всё так печально, не смотря на грандиозные успехи в компьютерных науках и знаниях о биологическом мозге. Прежде всего, это связано с большой идеологической пропастью между этими двумя столпами науки. Компьютерные науки требуют некой схематичной простоты, строгости и лаконичности в описании систем, некого системного подхода, в отбрасывании лишнего и чёткой структуризации достаточной для оформления в программном коде. В биологии же главенствует подробность описания наблюдаемых систем, ничто не может быть отброшено или проигнорировано из наблюдений. В описываемые системы должны быть включены все наблюдаемые факты. Поэтому биологам сложно применять системный подход к своим обширным знаниям для создания алгоритмов мозга. Ведь чтобы создать конструктив самолёта потребовалось очень многое пересмотреть и отбросить из образа птицы.
С другой стороны легко понять учёных и инженеров, которые при погружении в изучение компьютерных нейронных сетей из описания принципов работы мозга довольствуются коротким абзацем текста о нейроне, который с синапсов на дендритах «слушает» другие нейроны и по единичному аксону передаёт результат вычислений суммации по слою дальше, не применяя к этим знаниям никакой критической оценки. Даже нейробиологи применяют формальный нейрон Маккаллока — Питтса при описаний принципов работы биологического нейрона, но делают они это по другой причине, по причине того что нет достойных альтернатив, нет в биологии чёткого описания того что делает нейрон, какую логику он выполняет, несмотря на обширные знания о нём.
Объяснение:
нашел в инете, поэтому инфа может быть не та.