البته مقالات متنوعی در همین زمینه وجود داره و همه سعی کردن الگوریتم یادگیری رو طراحی کنن که شگفتی (یا عدم تطابق بین پیش ‌بینی و واقعیت) رو به حداقل برسونه و پیش‌ بینی ‌های دقیقی ارائه بده.

به عبارتی همگی به یه نتیجه واحد میرسن اونم اینه که کم کردن شگفتی، یه اصل اساسی و بنیادین برای همه اتفاقاتیه که در مغز داره رخ میده ، از تفکر کلی گرفته تا رفتار تک‌ تک نورون ‌ها!

 به طور خلاصه، ترکیب شبکه‌های LTCN با قانون یادگیری کاهش شگفتی می‌تونه به مدلی منجر بشه که نه تنها توانایی یادگیری طبیعی و کارآمدی داره، بلکه ساختارش به عملکرد واقعی مغز نزدیک ‌تره. 

اگر هر نورون بتونه شگفتی خودش در هر لحظه رو کاهش بده این رفتار در مقیاس بزرگ ‌تر به الگوهای پیچیده‌ ای از یادگیری و پیش ‌بینی منجر میشه.

https://www.researchgate.net/publication/373262499_Sequence_anticipation_and_spike-timing-dependent_plasticity_emerge_from_a_predictive_learning_rule

https://www.researchgate.net/publication/326690440_Beyond_STDP-towards_diverse_and_functionally_relevant_plasticity_rules
 
هوش مصنوعی عمومی زمانی ایجاد میشه که مدل در تعامل مداوم با محیط واقعی باشه. تعامل دائمی با محیط واقعی به ما انسانها این امکان را میده که نیاز به پیش ‌بینی در ۹۵٪ مواقع رو حذف کنیم.

به عبارت دیگه، این تعامل مداوم به ما این اجازه رو میده که از روتین‌ های ساده ‌تر استفاده کنیم که هنوز هم میتونن نتایج بسیار دقیقی به همراه داشته باشن.

از طرفی این موارد باعث میشه که در انرژی، محاسبات، و حافظه به طور قابل توجهی صرفه ‌جویی شه. در نتیجه، نیاز به ذخیره‌سازی ۹۵٪ از خاطرات و پیش‌ بینی‌ها نیز از بین میره.

Tensorflow(@CVision)

Tensorflow(@CVision)

مشکلی که توی مقاله قبلی وجود داره، علی رغم نکات بسیار مهم و کاربردی اینه که این مدل  باbackpropagation  و به صورت آفلاین آموزش دیده، اما نسخه ‌ای از همین مدل شبکه وجود داره که میتونه به صورت آنلاین و در لحظه یاد بگیره، درست مثل مغز انسان! در واقع این مقاله…

البته مقالات متنوعی در همین زمینه وجود داره و همه سعی کردن الگوریتم یادگیری رو طراحی کنن که شگفتی (یا عدم تطابق بین پیش ‌بینی و واقعیت) رو به حداقل برسونه و پیش‌ بینی ‌های دقیقی ارائه بده.

به عبارتی همگی به یه نتیجه واحد میرسن اونم اینه که کم کردن شگفتی، یه اصل اساسی و بنیادین برای همه اتفاقاتیه که در مغز داره رخ میده ، از تفکر کلی گرفته تا رفتار تک‌ تک نورون ‌ها!

 به طور خلاصه، ترکیب شبکه‌های LTCN با قانون یادگیری کاهش شگفتی می‌تونه به مدلی منجر بشه که نه تنها توانایی یادگیری طبیعی و کارآمدی داره، بلکه ساختارش به عملکرد واقعی مغز نزدیک ‌تره. 

اگر هر نورون بتونه شگفتی خودش در هر لحظه رو کاهش بده این رفتار در مقیاس بزرگ ‌تر به الگوهای پیچیده‌ ای از یادگیری و پیش ‌بینی منجر میشه.

https://www.researchgate.net/publication/373262499_Sequence_anticipation_and_spike-timing-dependent_plasticity_emerge_from_a_predictive_learning_rule

https://www.researchgate.net/publication/326690440_Beyond_STDP-towards_diverse_and_functionally_relevant_plasticity_rules
 
هوش مصنوعی عمومی زمانی ایجاد میشه که مدل در تعامل مداوم با محیط واقعی باشه. تعامل دائمی با محیط واقعی به ما انسانها این امکان را میده که نیاز به پیش ‌بینی در ۹۵٪ مواقع رو حذف کنیم.

به عبارت دیگه، این تعامل مداوم به ما این اجازه رو میده که از روتین‌ های ساده ‌تر استفاده کنیم که هنوز هم میتونن نتایج بسیار دقیقی به همراه داشته باشن.

از طرفی این موارد باعث میشه که در انرژی، محاسبات، و حافظه به طور قابل توجهی صرفه ‌جویی شه. در نتیجه، نیاز به ذخیره‌سازی ۹۵٪ از خاطرات و پیش‌ بینی‌ها نیز از بین میره.

ResearchGate

(PDF) Sequence anticipation and spike-timing-dependent plasticity emerge from a predictive learning rule

PDF | Intelligent behavior depends on the brain’s ability to anticipate future events. However, the learning rules that enable neurons to predict and... | Find, read and cite all the research you need on ResearchGate

hottg.com/cvision/3804

2.5K viewsAlister ☄️, Nov 7, 2024 at 19:00