卷尾猴打一字，桁架结果图，给名字测分
客岁 11 月，“深度学习之父”、较量机科学家、认知心理学家杰弗里?辛顿（Geoffrey Hinton）进行了一次预测。经由了半个世纪的尝试之后 —— 此中一些取得了伟大的成功，辛顿对大脑的工作原理以及将其复制到电脑中的方法有了更加深刻的了解。
新冠大流行期间，辛顿一直在多伦多的家里办公室中隔离。他说道，“这是我眼前可以想到的最好的想法。” 如果这个想法可以实现，那么它可能会给下一代的打胎神经收集带来开导。
这种数学较量体系的设计灵感来自于大脑的神经元和突触，而它也是当今打胎智能的焦点手艺。正如辛顿所说的那样，他的 “根本动机” 源自好奇心。然而，现实动机 —— 最抱负的效果，倒是设计出更加靠得住、更加值得信赖的打胎智能体系。
作为谷歌研究员与向量打胎智能研究所联合创始人的辛顿，断断续续写下了本身的想法，并于 2 月末在推特上宣布，他在 arXiv 预印本服务器上发表了一篇 44 页的论文。
辛顿在免责声明中写道：“这篇论文所先容的并不是现实工作中的体系，而是一种构想中的体系。” 他称之为 “GLOM”，“GLOM” 源于单词 “群集” 以及短语 “聚在一起”。
辛顿认为，GLOM 能够在呆板中还原人类的感知体系，它为在神经收集中处理和呈现视觉信息供应了新的途径。从手艺层面来说，该体系是一个相似向量的鸠合体。
向量是神经收集的根蒂，一个向量便是一组包括着信息的数字阵列。最简洁的例子便是一个点的 xyz 坐标，三个数字就能够透露出一个点在三维空间中的位置。
六维向量包括另外三个信息，大概它们代表着这个点的颜色的红绿蓝值。在神经收集中，成千上万个维度中的向量代表着整个图像或文本。辛顿认为，在处理更高维度的问题时，我们的大脑运动会涉及到 “与神经运动有关的大型向量”。
通过类比，辛顿将相似向量的群集比作了反响室效应 —— 一种将相似观点放大的效应。辛顿透露，“对于政治和社会来说，反响室效应完全是一场劫难。但对于神经收集而言，它倒是一个好东西。”
他将映射了反响室效应概念的神经收集称为 “雷同向量的岛屿”，或者更加通俗易懂的 “共识岛屿”—— 当向量在素质信息上杀青同等时，它们就会指向雷同的方向。
从素质上看，GLOM 同时还在追求实现模拟直觉这一难以到达的目标。辛顿认为，直觉对于感知运动至关紧张。他将直觉界说为人类能够轻易进行类比的能力。从小到大，我们通过类比推理以及将相似的物体、观点或概念映射到另一个对象的方法来感知天下，或者就像辛顿所说的那样，从一个大型向量到另一个大型向量。
他还透露：“大型向量的相似性注释了神经收集进行直觉性类比推理的方式。” 从更广泛的层面来看，直觉捕获到了人脑发生想法的难以形容的方式。辛顿的工作遵循着直觉和科学，统统都是在直觉和类譬喻法的指导下进行的。他的关于大脑运作方式的理论全都与直觉有关。辛顿透露，“我一直都果断不移。”
辛顿进展，在打胎智能可以真正机动解决问题之前 —— 能够像人类那样思虑，同时还可以懂得从未见到过的事物，从以前的经验中探求相似性，琢磨想法，而且进行概括、揣摸以及懂得 ——GLOM 能够成为诸多手艺突破之一。
辛顿说道，“如果神经收集更像人类，那么至少它们就能够像我们一样犯错误，因此我们就可以认识究竟是什么让它们感到疑心。”
然而，GLOM 暂时只是一种想法。辛顿说道，“它是一个雾件。” 他认可 GLOM 这个缩写与 “杰弗里最后的原创模型” 完善契合。至少，这是辛顿最新的研究功效。
缔造性思维
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