Немного критики по поводу нейротеории |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-04-05 19:40 Немного критики по поводу нейротеории. Проблема редукции психических процессов к свойствам нейронных сетей, поставленная автором статьи безусловно актуальна и крайне важна. Однако, в предлагаемой модели имеется ряд недостатков. В интересах развития проекта считаю полезным предложить конструктивнцую критику: 1) Передача сигналов в нейронах носит электро-химический характер. Представлять её как электрический ток - это излишнее упрощение. Химические процессы непосредственно влияют на возбуждение нейронов и распределение сигналов. Электрический и химический фактор не отделимы друг от друга в биологических нейросетях. 2) Попытка представить боль и удовольствие как глобальные факторы для всей мозговой нейросети выглядит несколько натянутой. Всё таки боль и удовольствие локализованы в определённых участках мозга, и ощущаются только при возбуждении этих зон. 3) Термин "потребность" в данном контексте представляется неудачным и сбивающим с толку. Машина не может иметь потребностей. Она работает по заданной программе либо ломается. Мозг распределяет электрическую активность не потому, что имеет такую потребность, а потому, что не может работать иным образом чисто физически. Распределение активности детерминировано проводимостью синапсов. 4)Наиболее интересные свойства нейросетей, хорошо изученные на примере искуственных нейросетей, к сожалению не задействованы в предлагаемой модели. Искусственные нейронные сети способны абстрагировать, распознавать образы, обучаться - взять хотя бы перцептрон. Перцептрон - очень неплохая, хоть и сильно упрощённая, модель мозга. Я уж не говорю про самоорганизующуюся карту Кохонена. Мне кажется, что гораздо корректнее было бы предположить, что мозг подобен самообучающимся искусственным нейронным сетям, где синапсы, возбуждаемые часто, усиливают свою проводимость, что приводит к отражению реалий внешнего мира в коэффициентах чувствительности связей между нейронами, а электрохимические возбуждения пробегают по уже проторенным дорожкам, частично видоизменяя их только после нескольких иттераций. Восприятие же и обработка информации и наша реакция на неё - это своег рода компьютерные программы, специфически записанные на нейронном железе. Подобный подход мне кажется более гибким и открывающим не только возможность к более полной редукции, но и проводящий смычку между интеллектом естественным и искусственным, появление которого несомненно - только вопрос времени. Комментарии: |
|