Нейронауки и визуализация мозга Открытый доступ

Абстрактный

Сжатие информации, представление и обработка знаний в мозге

J Джерард ВольфBCS

Система SP, то есть теория интеллекта SP и ее реализация в компьютерной модели SP, является продуктом расширенной программы исследований, направленных на упрощение и интеграцию наблюдений и концепций в области ИИ, человеческого обучения, восприятия и познания, а также смежных областей. Сжатие информации является руководящим принципом в исследовании SP из-за существенных доказательств его важности для человеческого познания. Главным открытием этого исследования является концепция множественного выравнивания SP, заимствованная и адаптированная из концепции «множественного выравнивания последовательностей» в биоинформатике. Многократное выравнивание SP в значительной степени отвечает за сильные стороны системы SP в нескольких аспектах человеческого интеллекта: обучение, восприятие, обработка естественного языка, планирование и многое другое. Конечно, предстоит еще многое сделать, но система обеспечивает хорошую основу для разработки общего ИИ человеческого уровня. В этом отношении она имеет много преимуществ по сравнению с «глубокими нейронными сетями», которым уделяется так много внимания. Эти идеи обеспечивают концептуальную основу для SP-Neural, версии теории SP, выраженной в терминах нейронов и их взаимосвязей и взаимокоммуникаций. Оказывается, что SP-Neural, в широком смысле, довольно похожа на концепцию «клеточных сборок» Дональда Хебба, но отличается в важных отношениях, особенно в общем принципе сжатия информации. Планируемая разработка компьютерной модели для SP-Neural, вероятно, даст большую точность и большую ясность в том, как будет работать SP-Neural.