计算机、大脑、自然,谁更聪明？.pdf

算机、大脑、自然，谁更聪明？ 探索复杂神经网络背后的简单原理 北京邮电大学计算机学院 肖达 xiaoda99@ 我的神经之路 传统计算机 - 人工智能 - 心理学/认知科学 - 脑科学/神经科学 - 计算神经科学 - 复杂系统/统计物理 - 。。。 什么是 算神经科学？ • 神经科学终极目标 –破译大脑这部 计算机 是如何“ ” 工作的 • 几种途径 –拆了它，研究晶体管 • 实验神经科学 –让它跑起来，研究其上运行 • 心理学和认知科学 的程序 –提出图灵机模型，指出所有 • 计算神经科学 计算机等价于通用图灵机 核心问题是什么？ 我的看法 • / 智能体 （大脑人造智能机器）的最小内核是什么？ • 最小内核怎样组织构成智能体？ 解决核心问题的途径 我的看法 • 基本假设 – 智慧生物存在的前提：它所处的物理世界是有序的 • 猜想 – 智慧生物的大脑是它所处的物理世界的某种同构，同 构程度越高，智慧越高 – 智能体的 小内核 自然界的最基本规律 • 问题转化为 – 自然界的最基本规律是什么？ – 这些规律怎样相互作用，构成我们所处的物理世界？ • 自然图像的统 特性和视网膜神经元的计算模型 • 脑皮层的层次结构和Hierarchical Temporal Memory • Boltzmann机学习算法和脑的统 热力学模型 视网膜神经节细胞生理 • 视网膜中只有神经节细胞发放动作电位，是视网膜至大脑 其他部分的唯一输出 - 神经节细胞的中心周边感受野 • 给光中心细胞 • 撤光中心细胞 视网膜的信息处理 线性滤 器 自然图像 自然图像统 特性 • 不是所有的图像都叫 自然的“ ” • 作为进化适应性的表现，动物 的视觉系统利用自然图像统计 特性进行更有效编码，提高信 道利用率 • 视网膜神经节细胞作为视觉系 统的最底层，只能获知最底层 的自然图像统计特性 • 什么是最底层的自然图像统 特性？ 自然图像统 特性 • 空间相关性 – 相邻空间点的光照强度值相关 • 度量 空间自相关函数： L(x) x ：空间点 的相对光照强度 （有正负） • 如果假设自然图像的同质 性，自相关函数只取决于两 个空间点的相对位置： 图像频谱分析 • 自然图像的多尺度 – 无论从什么距离观察，自 然图像总是在多个不同空 间尺度包含信息 • 观察尺度 采样频率 -- – 将不同尺度的信息作为不 同频率的函数分别表示 – 高频：细节信息 （例如：边、纹理） – 低频：全局信息 （例如：形状、走向）