五千年(敝帚自珍)

主题:【注意】请问水风道长 -- 睡虫

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      • 家园 其实计算机已经在进化(或者说演化)了

        硬件从最初的电子管到晶体管,再到集成电路,到今天的芯片;软件从打孔纸条到代码,到面对硬件的汇编再到今天的面对对象的各种程序语言;网络从单机到局域网,到今天的全球互联,再到今后的和物联网、有线电视的互联互通……

        这演化过程既不受计算机本身的控制,也不完全受人类主观要求的控制,当年发明计算机的人无论如何也没法现象今天计算机在普通人生活中的应用吧?呵呵。正如人类社会总体的演化过程不归我们的主观控制,所以,我们没法跑步进入共产主义。虽然,相对先进的文明可以改变相对落后文明的演化过程。假如您把地球,社会和语言等等都当作生命体来观察,那么我们往往发现他们也在不停的演化之中。

      • 家园 道长客气了

        就像我不认为从旧石器到新石器是工具本身的演化(那是我们的演化)一样,这个新闻所讲述的东西,在我看来,同样也跟演化沾不上边。

        一语道破,我赞成。

        神经网络在学习能力上比其他的算法要优越,不知道其未来发展会不会进一步突破。

        • 家园 神经网络……

          说实话,现在那些神经学家们对于神经系统是如何布线与工作的还是半通不通的状态,那么神经网络算法的水平比起自然的系统来就可想而知了。

          这牵扯到了三个重大的问题,

          一,人类是如何思维的?

          二,人类是如何记忆的?

          三,人类是如何感知的,就是如何协调处理外部信号,从而整合整理出主要的信息来的?

          任何一个发现都足以媲美爱因斯坦的相对论,但是就目前来看,没有几百年好像是找不出最后的答案来啊。

          • 家园 基本上, 神经网络是撷取一些在电脑上办得到的创意

            倒不是完全模仿. 如妖道所言, 神经学还是在半通不通的状态, 电脑也没有厉害到能完全 simulation, 何况限制还很多. 我当时的研究是针对一些对人很简单但是对电脑十分困难的东西, 如影像的 boundary condition, 模式判别, 以及自我学习功能做的. (其实这些是一体的, 没有学习功能就学不会前面的东西.)

            后来又些研究把 AN 和专家系统混在一起, 是使用 AN 里头的 "专家学习法", 也就是连接会 update 的 data base 来处理的, 算是 AN 和 AI 的连结, 意义在于电 脑能办到人类办不到的所有人类共同学习, 电 脑上只要将 client terminal 所学得的 data 回存到 server 的 data base, 再由 server 过滤成单一的 knowledge, 让所有的 client terminal 都能享用.

            妖道要了解这个, 狗狗搜一下应该很多吧.

      • 家园 花一吨

        电脑中自我学习或自我复制的技术或理论早已存在, 但还是上帝的手 (!?) 与数十亿年时间的进化比较厉害.

        妖道也拱师兄出来写系列长篇如何? 标题我帮他想好了, 就叫 "闲磕画学".

        • 家园 四月给我们讲一讲电脑自我学习或自我复制的理论和技术吧

          我对此老早就开始感兴趣了,奈何找不到个明白人给我们讲一讲。四月,你身为班主,也该给我们做贡献吧。快给我们讲一讲啊。

          • 家园 报告一下

            四月同学在经济管理里面通知我说要他有空,最早六月中,晚的话是明年六月中。

            您老声望高,多给他点压力,身为班长,不主动做些贡献是不对的,这个坛子里估计对这个问题感兴趣的至少有一吨。

            • 家园 四月可是一向心慈嘴不软的

              这件事还要多找几个人来,把大掌柜,二掌柜,你克我服他们都找来,

              不过俺也欠了一屁股的债,这可咋办呢,还是拔腿就溜吧。

              祝您晚安!

              • 家园 老服可能是会的, 或许马鹿也会 (陷害人从不手软)

                AN 最初在 EE 里发展, 硬件办不到后转由软件, 后来在网络上找到 cluster 的运算方式后算是解决 parallel operating 的问题 (这个在 AN 上相当重要), 所以学 EE 老些的有可能会从最初的理论一路学上来. 国家级研究单位里有人做这个, 但似乎没多大成就, 虽然 AN 最初的用途在于军事 (如潜舰的声纳侦测) , 气象与太空. 这些都需要有模式判别的功能, 但电脑只会告诉你概率. 比如说, 我认得妖道的人 (3D), 看到妖道偷腥的照片 (2D) 就知道凶手就是他, 可电脑不会.

          • 家园 我大学时代的专题是做这个的

            多久了? 呵呵. AI 与 AN (或叫 ANN, 后一个 N 是网络) 一直在争, 会让你高兴的是, 在做 neural 前要先研究人类神经学, 了解神经运作后再用电脑做simulation. 这个是人类的原创吗? 不是, 是 copy from the god.

            • 家园 欢迎欢迎!搬板凳来,等着了

              我觉得电脑始终就是一个工具,因为它的发展完全依赖于人类对于自然的认识,不仅仅对于神经体系,对于其他的领域的认识也是不可少的。

              我一直期待从数学上可以找出神经系统的组织方式来,看起来我们人类的小聪明还是不够啊。

              • 家园 这个主题国内有位大师, 姓焦, 名字忘了

                大学时代的东西嘛, 年代久远, 当时硬件还不行, 做不到完全的 parallel operating, 只能以软件和 time-sharing 来 simulation. 学习功能是一块, 但还有一大堆无法克服的东西, 如电脑基本的 Von Neumann logic 就很难跨越. 也因如此, 要电脑做右脑的事儿实在是强电脑所难啊.

                后来这个词儿被滥用得厉害, 什么东西都来搭一脚. 我在学经济分析时教授说想要用 neural, chaos 或是 genetic 来算计量预测, 我歪着头想: 你们这些数学不大好最多只会到统计学的人搞得懂这些吗? 后来证明, 他们只用了其中的一些数学式, 没触及核心.

    • 家园 【文摘】Supplementary information

      http://www.nature.com/nature/journal/v435/n7039/suppinfo/435163a.html

      You can watch the Supplemental QuickTime movie online

      http://origin.www.nature.com:80/nature/journal/v435/n7039/extref/435163a-s4.mov

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