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人工神经网络的初衷也非“逼真”地描写真实神经系统
来源:互联网   发布日期:2019-04-08 15:48   浏览:38860次  值班编辑QQ:点击这里给我发消息

非线性的世界我们的世界是一个非线性的世界,我们能否让机器来学习现实中很多复杂的问题呢?从人类大脑结构中受到的启发,人们开始在一定程度上模拟大脑的结构。既然大脑能够理解这个世界,那人工神经网络应该也是可以的。
 

人工智能的物质基础

早在1950年代,就出现了两种争论激烈的观点:一种认为计算机是处理思维符号的系统,另一种认为是对大脑建模的媒介;一种致力于用计算机示例世界的形式化表达,另一种则仿真神经元的交互;一种把问题解决当作智能的范型;另一种强调学习;一种使用逻辑,另一种基于统计;一种是哲学上理性主义和还原主义的继承者,另一种将自己视作神经科学。事实上,它们分别代表了符号主义学派和连接

主义学派。

心理学中,定位于复杂思维与神经元之间的符号层次的理论很重要。符号是思维的材料,但也是物质的样式。“观念”与大脑可触知的生物物质之间有明显、根本的不同,这无疑对人工神经网络的建模具有意义。但很遗憾,目前人类对真实神经系统的了解非常有限,对自身脑结构及其活动机理的认识还十分肤浅,众多神经网络的模型实际上是极为简略粗糙并且带有某种“先验”。譬如,波尔茨曼机引入随机扰动来避免局部最小虽具有独特之处,然而却缺乏必要的神经生理学基础

有观点认为,对神经信息处理机制的深入分析可能会引起计算科学革命性的变化。语言能力是人脑特有的高级功能,但对语言的中枢表象目前仍只有很模糊的认识,甚至连研究这类信息处理过程所采用的合适研究方法还至今阙如。为此,迫切需要方法论的指导,因为它对神经网络的研究及其作用是毋庸置疑的。

1980年代中后期,人们发现脑中存在混沌现象,由于它可能揭示脑活动的深层机制而受到广泛重视。从生理本质出发是研究神经网络的根本手段。混沌神经网络研究探索非稳状态下网络的动态行为和信息处理能力。混沌动力学为研究人工神经网络人工智能提供了新的契机。这里并不是单纯提倡纯粹意义上的生理模拟,因为人类把握自然和社会的规律并非是一种“照搬照抄”的过程,人工神经网络的初衷也非“逼真”地描写真实神经系统,而只是根据物质基础和客观依据进行简化、抽象和模拟。

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