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  • 对计算机模拟人脑的一个小想法

    在《人工智能的未来》一书中,是这样描述人脑的计算过程的:分为抽象程度不同的六层,层内部有大量的神经突出相互联系,层与高抽象层有极多的联系,高层对下有柱形的联系。信号会逐层向上抽象事物,同时上层的抽象会反馈刺激下层,补全不完整信息。

    这个很像个多抽象层次、有层间反馈的全联通带权图。输入将是最底层的数个特征。输出应该是最高层的最可能的概念,或者是按权重随机出一个结果。

    计算方法应该是按照salsa或者PageRank 的随机游走方法。而权重分配的方式应该是按照各节点间的先验概率进行分配,vi=vk*wik;vi是结果值,vk是当前节点,wik是由i出发到k的先验概率。而上层得到数据之后,应该反馈给下层相应属性。再有限步骤内,得到一个收敛的值之后。即可对最高层的概念进行排序,或有权值的随机出结果。

    这个算法能实现人类的抽象、联想和自动补全,同时有很好的分布式性能,特别是可以按照分步运算的原则,无锁的层间并行。但是,没有想明白怎么样凸显突然的变化,这是《人工智能的未来》一书中强调的一个人脑特征。

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