只是想知道，因为我们已经达到了每台 PC 1 teraflop，但我们仍然无法模拟昆虫的大脑。有没有人见过一个自学习、自开发的神经网络的体面实现？
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我看到一个有趣的实验，将大鼠大脑的物理神经布局映射到一个数字神经网络，该网络的权重基于使用 MRI 和其他方法获取的每个组件的神经元化学性质。很有趣。（新科学家或焦点，2 期前？）
IBM Blue Brain浮现在脑海中 http://news.bbc.co.uk/1/hi/sci/tech/8012496.stm
正如您正确指出的那样，问题在于计算能力。但是对于神经网络的一系列刺激，计算范围往往是指数的，因为刺激遇到更深的嵌套节点。任何复杂的加权算法都意味着在每个节点上花费的时间会变得很昂贵。特定领域的神经图往往更快，因为它们是专门的。哺乳动物的大脑有许多一般路径，这使得教授它们变得更加困难，并且计算机在给定的空间/时间中模拟真实的哺乳动物大脑。
真正的大脑也有大量的静态串扰（有些人认为这是创造力或原创思想的来源）。大脑也不会使用“直接”刺激/奖励来学习……他们使用过去对无关事物的经验来创造自己的学习。在计算空间中重建神经元是一回事，创建准确的学习是另一回事。别介意多巴胺（昆虫中的章鱼胺）和其他神经化学物质。
想象一下给数字大脑 LSD 或抗抑郁药。作为一个真实的模拟。惊人的。我怀疑那将是一个复杂的模拟。
于 2009-05-16T22:31:10.647 回答
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我认为你有点假设我们关于神经网络如何工作的想法是大规模大脑的一个很好的模型。我不确定这是一个好的假设。见鬼，就在几年前，我们并不认为神经胶质细胞对心理功能很重要，而且很长一段时间都认为大脑成熟后没有神经发生。
另一方面，神经网络似乎确实可以很好地处理一些看似复杂的功能。
所以，这里有一个小谜题：你认为人脑的计算代表了多少 teraflops 或 petaflops？
于 2009-05-16T22:44:00.320 回答
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杰夫·霍金斯会说神经网络是大脑的一个很差的近似。他的《论情报》读起来很棒。
于 2009-05-16T23:14:41.993 回答
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是结构。即使我们今天的计算机性能与人脑相同或更高（有不同的预测何时到达那里，但还有几年的时间），我们仍然需要对其进行编程。虽然我们今天对大脑了解很多，但我们不知道的东西还有很多很多。这些不仅仅是细节，而是根本不了解的大范围。
只关注 Tera-/Peta-FLOPS 就像只用数码相机看百万像素：当涉及到许多因素时（大脑中的因素比相机中的多一些），它只关注一个值。我也相信，许多关于模拟大脑需要多少 FLOPS 的估计都还很遥远——但这完全是一个不同的讨论。
于 2009-05-17T02:39:42.407 回答
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是的： OpenCog正在努力。
于 2009-05-16T22:54:12.060 回答
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只是想知道，我们已经达到每台 PC 1 teraflop，但我们仍然无法模拟昆虫的大脑。有没有人见过自学习自开发神经网络的体面实现？
我们已经可以为大脑建模。这些天来的问题是多快，多准确。
一开始，人们努力寻找具有最少物理特性的神经元的最抽象表示。
这导致康奈尔大学发明了感知器，这确实是一个非常简单的模型。事实上，这可能太简单了，就像麻省理工学院著名的人工智能教授马文·明斯基（Marvin Minsky）写的一篇论文错误地得出结论，这种模型不可能学习异或（一种基本的逻辑门，每个人都可以模拟）我们今天拥有的计算机）。不幸的是，他的论文使神经网络研究陷入了至少 10 年的黑暗时代。
虽然可能不像许多人想的那样令人印象深刻，但已经存在可以进行视觉和语音学习和识别的学习网络。
即使我们有更快的 CPU，它仍然与神经元不同。我们大脑中的神经元至少是并行的加法器单元。因此，想象一下 1000 亿个模拟人类神经元，每秒增加，将它们的输出发送到 100 万亿个连接，“时钟”约为 20hz。这里进行的计算量远远超过了我们拥有的处理能力的千万亿次，尤其是当我们的 cpu 主要是串行而不是并行时。
于 2009-05-17T03:14:46.783 回答
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2007 年，他们以实际速度的一半模拟了相当于半个老鼠大脑的 10 秒：http: //news.bbc.co.uk/1/hi/technology/6600965.stm
于 2009-05-16T23:10:07.263 回答
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有一种名为 C. Elegance 的蠕虫，我们完全了解它的解剖结构。每个细胞都被绘制出来，每个神经元都得到了很好的研究。这种蠕虫在出生时具有一个有趣的特性，那就是它只跟随或生长到它出生的那些温度区域。这是论文的链接。本文用神经元模型实现了该属性。并且有一些学生使用这种神经元模型构建了机器人，它只跟踪具有不同光度的区域中的黑暗区域。这项工作也可以使用其他方法完成，但正如我在上面给出链接的论文所证明的那样，这种方法更具抗噪性。
于 2015-08-24T14:53:38.130 回答