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deep learning 稀疏存储的意义

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发表于 2015-3-3 09:57:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
将任意的图像通过稀疏编码字典进行解析最后形成一个系数向量。
细胞的形态学分化,就是事先对视觉层细胞完成了稀疏存储,不需要重新学习,就是说进化的功能积累。所有人的这套稀疏编码的字典是一样的,这个是字典被固化在细胞接受器里面。

所以如果这个假设成立,不止视觉初级层是这样,其他初级感知层,运动层也是如此的架构。有些基因变异,将大部分的功能字典流入到后代中,后代出现智异常。人类脱离愚昧也是这个所赐。突然出现的天才也是有可能的,只是这种功能的dna很难被积累到隔代世代中,容易被显性基因所覆盖。deep learning解决预先存储和记忆存储问题。

人类的思维过程和这个稀疏存储有什么关联。
简单的思维过程的例子:看到一个高处的苹果,肚子饿了,产生一个进食目标取消饿肚子刺激,太高,生成一个使自己身体变高,手可以拿到苹果的目标,看到一个椅子生成一个移动椅子站到椅子上的目标,该目标完成,前一个目标也完成,进食目标完成,消化,饿肚子消极刺激消失目标达成。

这个智能体简化为一个输入  处理 输出 ,输入都是经过编码后的特征向量,输出action.
如果输出也是一个特征向量,模型就是一个deep learning系统,如果进化因素正确,整个都是半固化,整个字典被事先初始化,而且完成了基本功能,吃喝拉沙,思考记忆,然后随着成长,逐步固定的字典和行为模式,或者类似性格模式。

利用这个实现一个强人工智能程序一定很有意思,完成部分初始化的字典,随着见闻,当前事态,逻辑的变化,逐步修改固化字典(记忆也被某种形式存储)。这样就不需要什么监督学习。
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 楼主| 发表于 2015-3-3 10:04:00 | 显示全部楼层
人是社会的人,不参与到社会中,人固化的字典就是狭隘的,
就像封闭的系统,嫡一直增加最后,形成固化的字典,开放的系统固化的字典就有变化,嫡增就不明显。
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 楼主| 发表于 2015-3-3 10:55:00 | 显示全部楼层
动物和人在稀疏存储初始状态有什么区别,
首先是输入设备和输出设备上差别,人的手更加灵活,眼睛功能全面。
猩猩和人什么区别,手也灵活,眼睛功能也全面,
语言功能初始化稀疏存储区别大导致猩猩智能无法飞跃。

有没有比人更加强的智能体,当然有,首先,人的记忆,临时记忆能力有限,无法过目不忘,未来人,完全拷贝固化虽然会导致社会发展进入一个新的台阶,但是也会很快进入瓶颈,自我毁灭可能是唯一打破固化形态社会的方式。
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发表于 2017-6-27 22:26:01 | 显示全部楼层
这个就是我所研究的本能模型
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