(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ144

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39: yamaguti [sage] 2018/12/17(月) 20:50:05.67 ID:wTQbtxsi BE:138871639-?2BP(0)

sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif
オーディションにも同様の類似点があります。
おそらくより強力な観察は、我々のモデルを支持する解剖学的構造は、すべてではないにしても大部分の皮質領域に存在 。
これは、領域がどのような種類の情報を処理していても、そのフィードフォワード入力は場所のコンテキストで解釈されることを示唆 。
?
これは、高レベルの概念だけでなく、低レベルの感覚データにも当嵌ります。
? これは、なぜ物理的な場所に精神的に関連しているのか、なぜ精神的なイメージを使って抽象的な概念を伝えるのかという理由で項目のリストを暗記するのが簡単であることを示唆しています。
これは、アイテムのリストの暗記の為にそれらの物理的場所を精神的に結付けた場合はより簡単であるのは何故か、そして抽象的概念を我々が精神的イメージをしばしば使って伝えるのは何故か、を示唆

テスト可能な予測

? ry 的に試験可能ないくつかの予測が続く。
この理論から、実験的に試験が可能な幾つかの予測が導かれる。

1。
? ry は、知覚領域が、身近な物体を感知しながらセンサの動きに対して安定な細胞を含むことを予測している。
この理論は、身近な物体を感知するセンサの活動の継続的センシングに亘って安定な細胞を感覚リージョンが含む事を予測し
2。
? ry 、疎なものであり、目的の同一性に ry 。
安定した細胞のセットは、疎であり、オブジェクトの同一性に特異的である。
所与の物体に対して安定しているセルは、一般に、完全に異なる物体に対して安定しているセルと非常に重ならない。
3。
? 皮質柱の2/3の層は、完全なオブジェクトを独立して学習してモデル化することができます。
皮質カラムのレイヤ 2/3 は、独立して学習して完全なオブジェクトをモデル化する事が ry
列がモデル化できるオ ry トの複雑さは、長距離の横方向の接続の程度に関係
4。
? 各皮質柱（層2/3）の出力層内 ry より希薄になる。
各皮質カラム ( レイヤ 2/3 ) の出力レイヤ内の活動は、より多くの証拠が物体のために蓄積されるにつれてより疎になる。
? 出力レイヤの ry 、あいまいなオブジェクトの密度が高くなります。
出力レイヤ内のアクティビティは、あいまいなオブジェクトで密度が高 。
これらの効果は、動物がおなじみの物体を自由に観察している場合にのみ見られます。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1545018277/39

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