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新方法允许人工智能系统互相传授知识

《生命物理学评论》杂志在“生物学”和“生物物理学”两个类别中影响最大的因素之一,发表了一篇题为“高维大脑交响曲”的文章。

本文作者是来自俄罗斯的世界著名科学家,包括洛巴切夫斯基大学多维数据分析高级方法实验室的首席研究员、莱斯特大学(英国)的教授、实验室的主要研究员亚历山大戈尔班。Lobachevsky大学多维数据分析高级方法讲座,莱斯特大学(英国)教授Ivan Tyukin,Lobachevsky大学神经网络技术实验室高级研究员,Complutense大学(马德里,SPA)教授在)Valery Makarov中,总结了《生命物理学评论》杂志上的广泛讨论。

讨论的重点是两个问题:

1)如何快速有效地纠正人工智能(AI)的错误?

2)为什么多维大脑中的小神经系统如此有效?

这篇文章由同一位作者提出了一种统一的解决这些问题的方法,“高维大脑中小神经系统的不合理有效性”,这篇文章在同一本杂志上发表并引发了广泛的讨论。根据作者的观点,物质的核心是多维空间的几何学。其中一位讨论参与者,著名的神经科学专家R.Quian Quiroga,提议用作者的首字母缩写“GMT方法”来称呼这种新方法。

正如Alexander Gorban所指出的,数据云在多维系统中获得了出乎意料的简单属性。即使在大型随机数据集中,每个点也可以通过一个平面与其他所有点进行高度概率分离,该平面是使用显式公式构造的。

这种随机分离现象同时作为纠正人工智能错误的基础,对于诸如“祖母或概念细胞”这样的神经生理现象,个体神经元选择性地对任何图像的呈现作出反应(“祖母”)。)人工智能系统会犯错误,并将继续犯错误。我们必须开发一种有效的人工智能错误处理技术,或放弃在重要项目中使用人工智能。”

亚历山大·戈班,洛巴切夫斯基大学多维数据分析高级方法实验室

根据格林尼治标准方法,如果检测到人工智能错误,可以通过使用简单规则(平面)将错误情况与没有错误的其他情况分开,从而对未来进行纠正。很容易建立这样简单的校正工具的级联。它们允许人工智能的错误得到纠正,而无需重新训练原始系统,这将需要无与伦比的更多时间和所有类型的更多资源。

此外,“祖母或概念细胞”可以很容易地从所有其他信号中分离出特定的多维信号,而无需创建复杂的、本质上是非线性的规则。戈班、马卡罗夫和图金教授也提出了新的多维大脑神经记忆模型(GMT模型)。

有关利用人工智能对癌症患者放射治疗剂量进行个性化的报道研究者使用Twitter和人工智能来观察谁的运动。研究者使用人工智能预测结直肠癌的分子分类,证明了由R.E.Bellman于1957年提出的“维度的诅咒”是众所周知的。在格林尼治标准方法的框架下,维度性的诅咒变成了维度性的祝福。一个人不应该害怕或避免多重维度:诀窍是正确地使用它们。

关于新的格林威治标准方法的讨论涉及到十位世界知名的专家。V. K?欧洲神经网络学会主席Rkov_关注修改现代机器学习理论的必要性,因为现实世界中的数据不是独立的,也不是均匀分布的。

A.Tozzi和J.F.Peters提出了自己的方法来处理维度的诅咒。它基于多维拓扑,也就是说,基于对任何连续变换都不变的最一般的几何特性。R.QuianQuiroga将GMT方法与现代神经科学中关于大脑稀疏编码的概念进行了比较。

现代神经科学与人工智能技术之间的有效信息交换问题,是几个不同乐观程度的专家讨论的问题。

P.Varona指出,研究人员可能在这些领域面临类似的问题,但人工智能还远未掌握存在于真实大脑中的异质、强大和有效的矫正机制。

另一方面,C.van Leeuwen认为,现代大脑控制论方法具有误导性,人工智能模型在神经科学中无效,需要改变基本范式才能取得一些成功。

为了描述低维模型和真实大脑之间的转换,R.Barrio介绍了两个世界,“大脑地带”和“扁平地带”,并讨论了它们之间的理性旅行问题。研究小维度非线性过程对多维大脑影响的福图纳的观点与巴里奥的观点很接近。克雷曼强调,现代多维几何允许我们将多维减少到低维系统。

v.克里诺维奇用鲍里斯·帕斯捷尔纳克诗歌中的著名台词来评价格林尼治标准时间的方法,这揭示了非常复杂事物的意想不到的简单性:

与所有事物都有血缘关系

与未来紧密相连

我们只能倒下-异端邪说!-

以难以置信的简单。

但我们不能指望能幸免

如果我们不把它藏得很紧。

男人最需要它,

但复杂的事情对他们来说更容易…

本次讨论的结果如下:格林威治标准方法已经证明了它的价值。所提出的模型已被实际应用所证实。新的纠错技术真的很有效:它可以在飞行中纠正人工智能错误,并允许人工智能系统互相训练。新的gmt内存模型允许实验验证,并且已经给出了一些意想不到的预测。在专家的讨论中,出现了新的问题,开拓了进一步工作的视野。

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