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大脑模拟NLP,高盛奖获得者:神经元集合运算用于句子的分析

发布时间:  来源:河洛网

上周,谷歌研究中心举办了关于深入学习概念理解的在线研讨会。 在研讨会上,获奖的计算机科学家和神经科学家发表了演讲,讨论了深度学习和神经科学的新发现如何有助于创造更好的人工智能系统。

大脑模拟NLP,高盛奖获得者:神经元集合运算用于句子的分析

所有的演讲和讨论都很有价值,但有特别突出的话题。 这是世界顶级的计算机科学理论学者、哥德尔奖和高盛奖获得者、哥伦比亚大学计算机科学教授、Christos Papadimitriou关于“大脑中的单词表达”的演讲。

在演讲中,Papadimitrio讨论了对大脑中信息处理机制的了解越来越深,如何在对话的理解和参与中帮助构建更鲁棒的算法。 具体来说,提出了一个简单高效的模型,说明如何在大脑的各个领域进行交流,解决认知问题。

“现在发生的事情也许是世界上最伟大的奇迹之一。 “Papadimitriou说,这里指的是他如何与观众进行交流。 大脑将结构化的知识转换为电波,这些电波通过不同的介质到达听众的耳朵,被大脑处理后转换为结构化的知识。

“毫无疑问,所有这些都是通过神经元和突触发生的。 但是,是怎么完成的呢? 这是个问题。 “Papadimitriou说:“我相信在今后的十年中,我们将对细节有更好的了解。 “”

脑内神经元集合认知和神经科学领域试图揭示大脑中的神经活动如何转化为语言、数学、逻辑、推理等其他功能。 如果科学家们成功地使用数学模型表达大脑的工作方式,他们将为制作能够模仿人类思维的AI系统打开新的大门。

许多研究集中在单一神经元上,直到几十年前,科学家们认为单一神经元对应单一思维。 最常见的例子是“祖母细胞理论”,该理论认为所有人的大脑中都可能存在识别自己祖母的特殊神经细胞。 但是最近的发现反驳了这个说法。 新的研究主张并证明了许多神经元与各个概念相关,连接不同概念的神经元之间可能存在重复。

这些脑细胞群称为集合( assemblies ),Papadimitriou将其表现为一组高度连接的稳定的神经元,代表语言、想法、物体等。

神经科学家Gyö; RGY Buzs和Aacute; ki把这个集合表示为“大脑字母”。 “”

大脑的数学模型为了更好地理解集合作用,Papadimitriou提出了一种叫做“交替循环网络”的大脑数学模型。 在这个模型中,大脑被分割为有限数量的区域,每个区域含有数百万个神经元。 各区域都有循环现象,这意味着神经元之间的相互作用。 这些领域分别与其他几个领域有关联。 这些区域之间的连接可以被激发或抑制。

该模型具有随机性、可塑性和抑制性。 随机性是指每个脑区的神经元随机连接。 而且,不同的区域之间是随机连接的。 可塑性使神经元和领域的联系可以通过经验和训练进行调整,抑制性意味着随时都会激发有限数量的神经元。

Papadimitriou将其表现为基于生命三种主要力量的非常简单的数学模型。

Papadimitriou和一群来自不同学术机构的科学家一起,在去年发表的论文中详细阐述了这一模型。 集合是模型的重要组成部分,实现了科学家们所谓的“集合运算( assembly calculus )”。 这是可以处理、保存、检索信息的一系列操作。

论文地址: https://www.PNAS.org/content/117/25/14464

“这些行为并不是在空中进行的。 我相信它们是真实的,并通过数学证明,通过模拟可以验证这些操作与真实的行为相对应… … “这些操作与‘在大脑中’观察到的行为相对应,”Papadimitriou said说。

Papadimitriou和同事们假设集合和集合运算是解释大脑认知功能(如推理、计划和语言)的正确模型。 他在谷歌深度学习会议的演讲中说,大部分认知能力都符合这一点。

为了测试基于集合运算的自然语言处理思维模式,Papadimitriou和同事建立了利用集合运算分析英语句子的自然语言处理系统。 事实上,他们正在构建模拟大脑中词汇和语言理解所对应的集合区域的AI系统。

Papadimitriou说:“当单词序列刺激集合时,这个引擎会生成语句的分析。 “他承认,人工智能模型还处于初步阶段,缺少语言的许多重要部分。 研究人员计划填补现有语言空怀特。 但是,我们认为这些部分都可以通过集合运算来补充,这个假设需要时间的验证。

“这是语言的神经基础吗? Papadimitriou问道:“天生左脑就有这种东西吗?” 关于语言在人脑内是如何发挥作用的,以及如何与其他认知功能联系在一起,仍然有很多问题有待解决。 但是,Papadimitriou认为集合模型更接近于了解这些功能并回答剩下的问题。

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