우리의 뇌의 깊은 학습을 위해 세계를 이해하는가?
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경우 즉시 블레이크 박사님이 Richards 들에 대한 깊은 학습,그는 것을 깨달았다에 직면했을 뿐만 아니라와 함께하는 방법 revolutionairy 인공지능합니다. 그가 깨달은 것을 보고 뭔가 근본적인에서 인간의 뇌입니다. 그것은 2000 년대의 시작 부분,리차드 진행 과정에서 토론토대학교와 함께 제프 Hinton 니다. 을 Hinton,사람들의 저작자의 알고리즘,세계를 정복,제공을 읽을 소개하고 자신의 방법의 가르침에서 영감을 인간의 뇌입니다.
주요 단어는 여기에서 영감을"뇌니다." 에도 불구하고 유죄 판결의 리차드 베팅에 대한 재 그습니다. 인간의 뇌,마찬가지로 그것 밖에 있는 중요한 기능,프로그래밍에서 알고리즘의 깊은 학습니다. 표면에 이러한 알고리즘을 위반하는 기본적인 생물학적 사실을 이미 입증에 의해 신경과학자입니다.
그러나 어떤 경우 깊은 학습과 뇌 실제로 호환되는지?
고,지금 새로운 연구는 출판 기술,리차드,작업 DeepMind,제안된 새로운 알고리즘에 기반 생물학적 구조물의 신경 세포에서는 현니다. 피리,대뇌의 피질은 높은 인지과 같은 기능을 추론,예측하고 유연한 생각입니다.
팀에 합류한 인공 신경 세포에서는 계층,네트워크와 설정하면 그것은 작업의 고전적인 컴퓨터 비전을 식별하는 것으로 필기 숫자가 있습니다.
새로운 알고리즘을 잘 했습니다. 그러나 더 중요한 것입니다:그는 샘플을 분석한 훈련으로 하는 알고리즘에 대한 깊은 학습했지만,완전하게 구축되어에 기초생물학의 뇌입니다.
"깊은 학습이 가능한 생물학적 구조,"과학자들은 결론을 내렸습니다.
기 때문에 그 순간에 이 모델은 컴퓨터 버전은,리차드는 희망을 지휘봉을 전달하는 실험적인 신경과학자,당신을 도울 수있는이 있는지 여부를 확인하는 알고리즘에서는 실제 뇌니다.
그렇다면,데이터 전송할 수 있습니다 컴퓨터 과학자들을 개발하고 대규모 병렬하고 효율적인 알고리즘을 작동하는 우리의 자동차에다. 이것은 첫 번째 단계로 병합하는 두 개의 필드에서"선순환을 댄스"의 탐색과 혁신입니다.
희생양으로
지만 당신은 아마는 인가 최근 맞고 최고의 가서,당신은 가능성이 있는 방법을 정확하게 알고있는 알고리즘 작업을 기반으로 이 인공지능합니다.
간단히 말해서,깊은 학습에 기반한 인공 신경 네트워크 가상"신경". 로 가장 높은 고층,네트워크의 구조는 계층 구조에서 낮은 수준의 신경을 처리하는 입력,예를 들어,수평 또는 수직 바하는 양식에 자리 4 신경을 치료와 높은 수준의 추상적인 측면 4 번의합니다.
을 훈련하는 네트워크를,당신은 그녀의 예에는 무엇을 찾고 있습니다. 신호 전달 네트워크를 통해(최대의 계단을 구축),그리고 각각 신경하려는 인식이 뭔가 근본적인에 작업의 중합니다.
으로 아이들이 새로운 것을 배우로,첫 번째 네트워크하지 않 페어링은 매우 아니다. 그녀가 모든 것,그녀의 의견,처럼 보이는 네 번에 얻을 정신의 피카소입니다.
그러나 그것의 이야기 학습 알고리즘 비교하여 출력 이상적인 입력을 계산 및 그들 사이의 차이(읽기:수). 에 오류가"뒤로 전파를 통해서"네트워크,가르치는 각 뉴런 그들이 말하는,당신이 무엇을 찾고,더 나은입니다.
후에는 수백만의 예와 반복,네트워크 시작을 완벽하게 작동합니다.
는 오류 신호를 매우 중요한 학습니다. 없이 효과적"back-propagation"네트워크 알고있는 그것의 신경 세포가 잘못입니다. 검색에의 희생양이 인공지능을 향상시킨다.
뇌까,너무합니다. 하지만 어떻게? 우리는 아무 생각이 없습니다.
생물학적 죽은 끝
분명한 대체 솔루션으로 깊은 교육이 작동하지 않습니다.
뒤의 전파에 오류가 매우 중요한 기능입니다. 그것은 필요한 특정한 인프라를 제대로 작동합니다.
첫 번째는,각각의 신경 네트워크에서 받아야 하는 오류를 알림. 그러나 두뇌의 신경 세포 연결만으로 여러 파트너 다운스트림(연결되지 않은 경우). 역 확산에서 근무하는 뇌에서 신경 세포의 첫 번째 수준의 인식에서 정보를 수십억의 연결을 내림차순으로 채널을—그리고 그것은 생물학적으로 불가능합니다.
반면 일부는 심화 학습 알고리즘을 적응하는 지역의 형태는 다시 오류 번식은 기본적으로 신경 세포 사이의—그것은 필요한 연결은 앞으로 뒤로는 대칭입니다. 에서 시냅스의 두뇌는 이러한 일이 일어나지 않는 거의 없습니다.
더 현대적인 알고리즘을 적응 서로 다른 전략을 구현하면 별도의 피드백,경로는 뉴런 오류를 찾을 수 있습니다. 비록 그것이 더 많은 가능한 생물학적으로,뇌하지 않는 별도의 네트워크 전 검색에 대한 희생양합니다.
그러나 그것은 또한 뉴런으로 복잡한 구조에서 대조적으로 균일하"공",에서 현재 사용되고 있는 심화 학습한다.
분 네트워크
과학자들은 그릴에서 영감을 피라미드 셀을 채우는의 피질은 인간의 뇌입니다.
"가 이러한 신경 세포가 형성되어 있는 나무처럼,자신의 뿌리 깊은 뇌,그리고"가"서면"라고 말 Richards 니다. "흥미롭게도,뿌리를 일부 입력 세 가지 다른 사람이다."
호기심,그러나 구조물의 신경 세포주은"정확하게"하는 방법에 대한 효과적인 솔루션계산 작업입니다. 예를 들어,처리의 감각 바닥의 피라미드 신경을 어디에 위치해 있 필요한 터치 입력,그리고 꼭대기 위치해 있는 전송을 위해 오류를 통해 피드백합니다.
할 수 있습이 복잡한 구조를 갖는 진화 해결책을 잘못된 신호가요?
과학자들이 만든 다층 신경 네트워크 기반으로 이전에 알고리즘이 있습니다. 하지만 그 대신의 동종 신경들과 유사한 뉴런의 중 층 사이에 끼워서 입력 및 출력—유사한 실시는 것입니다. 학습 필기 숫자,알고리즘을 입증하는 것보다 훨씬 더 나은 단 하나 네트워크에도 불구하고,부식 error back-propagation. 세포 구조를 식별할 수 있 오류가 있습니다. 그런 다음,적절한 시간에 신경을 결합한 정보의 원천을 찾는 최적의 솔루션을 제공합니다.
이는 생물학의 기초:신경과학자가 있는지 입력 가지 신경의 현지 계산할 수 있는 통합된 신호 전파에서 출력을 가지입니다. 하지만 우리는 알지 못한지 여부를 두뇌 현실에서 작동—따라서,리차드 지시 신경과학자를 찾을 수 있습니다.
또한,이 네트워크 처리 문제와 유사한 전통적인 방법의 깊은 읽기 학습:을 사용하는 다중층 구조를 추출물 점점 더 추상적인 아이디어에 대한 각각의 번호입니다.
"그것이 기능의 깊은 학습이다"라고 설명한 저자이다.
깊은 뇌 학습
의심의 여지없이,이 이야기는 것이 더 우여곡절이기 때문에 컴퓨터 과학자들이 만들고 더 많은 생물학적 세부 사항에서 알고리즘 AI 니다. 리차드 와 그의 팀을 고려 예측 기능을 위에서 아래로,때 신호를 높은 수준에서 직접적으로 영향을 얼마나 낮은 수준에 대응하는 입력한다.
피드백에서부터 수준이지만 향상 신호 오류를,그것은 또한 격려할 수 있 신경을 낮은 수준의 처리 작업을"더 나은 실시간으로"말이 리차드습니다. 까지의 네트워크가 능가 아닌 다른 생물학적 네트워크 깊은 학습니다. 그러나 그것은 중요하지 않습니다.
"깊은 학습에 큰 영향을 미쳤 AI 지만,그 날짜에 미치는 영향 신경과학에 제한되었다,"라고 연구의 저자입니다. 이제 신경이 있는 경우를 수행하는 파일럿 테스트하고 배우는 것은 신경의 구조물로서의 기본 자연적인 알고리즘의 깊은 학습니다. 아마도 다음 십년간 시작됩니다 상호 이익 사이의 데이터 교환을 신경과학자 및 연구진은 인공 지능합니다.
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