[過去ﾛｸﾞ] (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ 87 (1002ﾚｽ)
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417(1): 2017/10/17(火)23:58 ID:he9HJWVU(1/2) AAS
HTM大脳新皮質のみをモデル化したアルゴリズムという、誤解がよくあるが、それは間違い。
＞5. 人間の脳の動作原理から、「知性」ある機構を学びとるには（完全な忠実な模倣が目的ではない）、
海馬、幹脳、中脳など、大脳新皮質以外にもアーキテクチャに取り込むべき脳の部位はあることは承知している。
が、最も大事なのは大脳新皮質なので、さしあたり優先度No.1として、大脳新皮質をモデル化した、とのこと。
外部ﾘﾝｸ:qiita.com
497(5): 2017/10/18(水)17:05 ID:a2/CAvIp(1/4) AAS
>>449
旧来の脳の知能を司る部分をモデル化せずとも知能は創れるという立場の人間は全てハッタリ野郎です。
彼らは脳から知能を学びとろうとはせず、記号接地問題を解決すれば知能は直ぐに実現できるようになると考え、人間レベルの認識技術の開発に躍起になっていますが、一向に実現できません。
ディープラーニングでは根本的に時間データを扱えないので不可能であり、他のアルゴリズムでも大脳新皮質の動作原理を十分にモデル化したものでなければ不可能です。
そのようなアルゴリズムは、新皮質の働きをモデル化したアルゴリズムの中でも唯一予測の働きをモデル化しているHTMしかありません。
大体、記号接地問題を解決すれば知能が直ぐに実現できるようになるというのが安易な考えで、知能を実現するには新皮質の動作原理である感覚器官からのパターンの認識と予測(思考の全てを担う働き)の仕組みが重要です。
>>417
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