“On Intelligence” Джефф Хокинс (для программеров)
11-10-2010 17:47
к комментариям - к полной версии
- понравилось!
А я бы посоветовал все таки почитать, тем более за столь стройном ходом мысли, мне, лично, просто доставляет удовольствие наблюдать. По всем пунктам почему на данный момент большинство исследований движется не в том направлении я с ним полностью согласен и в плане предложенного направления тоже.
В книге в первую очередь излагается некий концептуально-понятийный каркас (framework) для одной из основных проблем на стыке многих наук - как микроуровень нашего мозга связан с макроуровнем. Вобще подобные задачи связи макро и микро уровня при изучении сложных систем - наиболее проблематичная область. Из строения атома кислорода проблематично вывести, например, законы идеального газа.
Как и во всякой научной работе (хотя достаточно популярный характер книги я не отрицаю) в начале дается обзор того, что сделано в области исследования до этого, таким образом можно любую пролистаную диссертацию упрекнуть в том, что это всего лишь конспект из литературы по теме.
Да, это не то, трижды не то, даже не потому что элемент нейросети это не есть математическая модель нейрона (существуют, например проекты вроде glisom и slisom, которые направлены на построение сетей из более точно смоделированых нейронов - но это отдельная история), а потому что при создании нейросетей отсутствует ключевой момент - архитектура самой сети, есть только слабая надежда что при сто первой перенастройке все само-собой организуется и получится более или менее эффективная сетка для решения определенной узкой задачи. В книге без каких либо противоречий с существующими на данный момент результатами исследований нейрофизиологов даются вполне четкие ответы на вопросы в каком виде информация поступает в наш мозг, сохраняется в нем, как она обрабатывается и структурируется.
Базовых алгоритмов для создания нейросеток не так много, приблизительно сколько пальцев на руке и ничего принципиально нового в плане них в книге не рассказывается. Мало того, HTM без особых изменений использует один из них - байесовских сеток. Насчет их эффективного применения: примеры, пожалуйста, видимо вы просто никогда не работали с ними не практике при решении конкретных задач, а максимум знакомились с ними по популярной литературе, которую, возможно, так же пролистывали.
Те же нейрофизиологи склонны относиться к его книге как к откровению, нежели как к конспекту.
Степень доходчивости изложения материала настолько высока даже для неспециалиста, что непонимание сути концепции меня, лично, просто удивляет.
вверх^
к полной версии
понравилось!
в evernote