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终极算法 – 机器学习和人工智能如何重塑世界 佩德罗·多明戈斯

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逻辑思维内容简介  · · · · · ·

未达标准的终极算法候选项

那么,如果终极算法存在,它是什么?看起来很明显的一种候选项就是记忆:只要记住你见过的所有东西,过一段时间,你就好像见过世上的一切东西,所以也就无所不知了。这里的问题是,正如赫拉克利特说的那样,你无法两次踏入同一条河流。世上的东西比你能看到的多得多。无论你观察过多少朵雪花,下一朵还是会不一样。即使宇宙大爆炸时你在场,但从那以后无论在哪里,对于未来你可能看到的事物,你现在看到的也只是一小部分。

如果你目睹一万年前地球上的生命,也不会对你未来将看到的东西有什么影响。在某城市长大的人搬到另外一个城市,他不会陷入瘫痪,但只会记忆的机器人就会陷入瘫痪。此外,知识不仅是事实清单,知识的范围很广,而且还有结构。“人固有一死”比70亿条死亡声明要简洁得多。记忆无法像终极算法那样让我们做到这些。

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攀登超空间里的高峰

在感知器算法中,误差信号要么是全有,要么是全无:你不是收到对的信号,就是收到错的信号。继续下去不会有很大的意义,尤其是当你有众多神经元网络时。

你可能会知道,输出神经元出错了(“哎呀,那不是你的祖母”),但如果是大脑深处的某个神经元会怎么样呢?这样的神经元都会出错,那意味着什么呢?如果神经元的输出信息是持续的,而不是二进制的,画面就会改变。首先,我们现在知道输出神经元犯的错误有多严重:它和理想输出信息之间的区别。

如果神经元应该不停地放电(“啊,您好,祖母”),但它只放了一点电,那就比什么电也不放要好。更重要的是,我们现在可以将该误差传播到隐藏神经中:如果输出神经元应该放更多的电,而A神经元与其相连,那么A放的电越多,我们就越应该加强它们的连接;但是如果A神经元受到神经元B的抑制,那么B神经元就应该少放电,以此类推。

根据与其连接的所有神经元的反馈看,每个神经元会决定该多放或者少放多少电。根据这一点以及输入神经的活动,它会加强或者减弱它与它们的联系。我得放更多的电,但是B神经元在阻止我?把它的权值降低。C神经元不断放电,但它和我的连接很弱?那就加强连接。我的“消费者”神经元位于网络的下游,会告诉我下一轮我的表现如何。

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