एचटीएम के प्रदर्शन के बारे में आलोचनाएं क्या हैं?

Question

मैंने हाल ही में इस पदानुक्रमित लौकिक मेमोरी (HTM) के अस्तित्व के बारे में सीखा है । मैं पहले से ही दस्तावेज़ पदानुक्रमित टेम्पोरल मेमोरी: कॉन्सेप्ट्स, थ्योरी और शब्दावली (जेफ हॉकिन्स और दिलीप जॉर्ज द्वारा) पढ़ता हूं , जो समझने में आसान लगता है, लेकिन एक लाल झंडा यह है कि दस्तावेज़ न तो समीक्षित है और न ही यह समझाने की कोशिश कर रहा है कि यह क्यों होना चाहिए विवरण में काम करते हैं।

मैंने कुछ स्वतंत्र स्रोतों के लिए चारों ओर देखने की कोशिश की। मुझे कुछ कागजात मिले जो इसके प्रदर्शन की तुलना दूसरों से करते हैं, लेकिन कोई भी यह नहीं समझाता है कि यह अच्छा प्रदर्शन क्यों करता है (या नहीं)। मैंने कुछ टिप्पणियों पर दावा किया कि यह मुख्यधारा के विशेषज्ञ द्वारा नीचे देखा गया था, लेकिन मुझे कोई वास्तविक आलोचना नहीं मिली।

एचटीएम के प्रदर्शन के बारे में आलोचनाएं क्या हैं? चूंकि एचटीएम सामान्य होने का मतलब है, किसी भी डोमेन-विशिष्ट आलोचना को अधिक मौलिक समस्या से संबंधित होना चाहिए।

इसके अलावा, कई महीनों के प्रशिक्षण सत्र के लिए पर्याप्त मात्रा में प्रशिक्षण डेटा का उपयोग किया जाता है। मूल रूप से, प्रशिक्षण के आकार या लंबाई के बारे में कोई भी आलोचना प्रासंगिक नहीं है।

Answer 1

जेफ हॉकिन्स के खिलाफ आलोचनाओं को संक्षेप में http://www.theregister.co.uk/2014/03/29/hawkins_ai_feature/ से लिए गए निबंध में संक्षेप में प्रस्तुत किया गया है ।

मैं खुद मानता हूं कि एचटीएम सिद्धांत में एक बड़ी क्षमता है और यह सच मशीन इंटेलिजेंस की नींव होगी। आईबीएम ने हाल ही में HTM सिद्धांत का समर्थन करने की घोषणा की और कुछ सौ सदस्यों सहित Cortical Learning Center की शुरुआत की।

http://www.technologyreview.com/news/536326/ibm-tests-mobile-computing-pioneers-controversial-brain-algorithms/

जैसा कि निबंध में बताया गया है, न्युमेंटा के एक कॉफाउंडर, डिलेप जॉर्ज ने स्टार्टअप को विकरियस बनाया, जिसने भारी मात्रा में फंड को आकर्षित किया, जिसमें से तथ्य एचटीएम सिद्धांत की क्षमता का पता चलता है।

स्रोत: जेफ हॉकिन्स , द रजिस्टर के खिलाफ आलोचना

उनके मीडिया के जानकार, आत्मविश्वास से भरे दृष्टिकोण से प्रतीत होता है कि अन्य शिक्षाविदों के बीच कुछ बीमार भावनाएँ हैं, जो सही ढंग से इंगित करती हैं, कि हॉकिन्स ने व्यापक रूप से प्रकाशित नहीं किया है, और न ही उन्होंने कई विचारों का आविष्कार किया है।

नुमेंटा को परेशानी भी हुई है, आंशिक रूप से हॉकिन्स के दिमाग के काम करने के तरीके के कारण।

2010 में, उदाहरण के लिए, Numenta cofounder Dileep George ने AI के होनहार क्षेत्र में कुछ और कम लटके हुए फलों को लेने के लिए अपनी खुद की कंपनी विकरियस को ढूंढना छोड़ दिया। जैसा कि हम समझते हैं, यह सौहार्दपूर्ण अलगाव जॉर्ज और हॉकिन्स के बीच मतभेद के कारण था, जैसा कि जॉर्ज अधिक गणितीय दृष्टिकोण की ओर गया था, और हॉकिन्स एक अधिक जैविक एक के लिए।

हॉकिन्स इंटेलीजेंसिया के एक शराबी के लिए भी आया है, एनवाईयू मनोविज्ञान के प्रोफेसर गैरी मार्कस ने न्यू यॉर्क के एक लेख में नुमेंटा के दृष्टिकोण को खारिज कर दिया है, जो बिग डेटा द्वारा स्टीमरोल किए गए हैं।

इस लेख के लिए साक्षात्कार किए गए अन्य शिक्षाविदों ने एल रेज के हवाले से नहीं कहा, क्योंकि उन्हें लगा कि हॉकिन्स को अपने उद्यमी व्यक्तित्व के साथ संयुक्त रूप से सहकर्मी-समीक्षित पत्रों की कमी ने उनके संपूर्ण दृष्टिकोण की विश्वसनीयता को कम कर दिया है।

हॉकिंस ने इन आलोचनाओं को खारिज कर दिया और उनका मानना ​​है कि वे उनके और एआई के बुद्धिजीवियों के बीच मतभेद पर उतर आए हैं।

"ये जटिल जैविक प्रणालियां हैं जिन्हें गणितीय सिद्धांतों द्वारा डिज़ाइन नहीं किया गया था [जो हैं] पूरी तरह से औपचारिक रूप से औपचारिक रूप से कठिन हैं," उन्होंने हमें बताया।

Answer 2

मैं कुछ समय से HTM की पढ़ाई कर रहा हूं। यह थोड़े शांत है। एचटीएम का डिफ़ॉल्ट व्यवहार अस्थायी डेटा का विश्लेषण करना है। दूसरी ओर, आजकल आपको सीक्वेंस-टू-सीक्वेंस प्रॉब्लम (जैसे चैटबोट) को मॉडल करने के लिए "फैंसी" न्यूरल नेटवर्क (जैसे एक आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क) की आवश्यकता होती है। लेकिन एचटीएम को इस प्रकार की समस्याओं के लिए स्वाभाविक रूप से लागू किया जा सकता है!

मैं इसके साथ किसी तरह का इंटरेक्टिव टीवी बनाने की योजना बना रहा हूं, जिसमें विजुअल डेटा के साथ कंट्रोल डेटा भेजा गया है, फिर विजुअल डेटा को कंट्रोल डेटा के लिए विवश करें (यह संभव है, लेकिन उम्मीद नहीं है कि यह अचानक नए वीडियो का सपना देखेगा, ऐसा नहीं होता है)। लेकिन, मुझे कहना होगा कि इसके बारे में सबसे अच्छी बात यह है कि जो वीडियो आप इसे सिखाते हैं वह प्लेबैक पर नहीं आएगा, बल्कि यह इसका सबसे विशिष्ट संस्करण दिखाएगा, जो कि इसकी समझ है, और वास्तव में इसे वास्तव में बना रहा है ठंडा। तो आप उस सपने की तरह थोड़े हैं जो आप उससे बाहर निकलते हैं।

यदि आप पाठ के साथ HTM का उपयोग कर रहे हैं,

1. यह पत्र संग्रहीत करता है,
2. तब यह शब्दांश उत्पन्न करता है।
3. तब यह इन सिलेबल्स को लेता है और इनमें से सामान्यता उत्पन्न करता है,
4. तब यह सामान्य शब्दांशों से शब्द बनाता है,
5. तब यह इन शब्दों को लेता है और निर्धारित करता है कि उनके पास क्या है,
6. तब यह संभवतः बड़े शब्द बनाता है,
7. तब यह शब्दों के समूह बनाता है,
8. तब यह वाक्यों के समूह बनाता है

इसलिए, हर बार, यह एक स्तर ऊपर चला जाता है, यह थोड़ा और "भूल जाता है", बस शायद समूहों को एक साथ और अधिक मजबूती से निगलना। ये अधिक निकटता से घिरे समूह रिकॉर्ड में खेलने की तुलना में थोड़ी अलग तरह से प्लेबैक करेंगे। और इस प्लेबैक को बहुत से लोगों ने नहीं देखा है।

मुझे आश्चर्य है कि यह पूरी तरह से अपने स्वयं के वाक्यों के साथ आता है।

यह वाक्य को थोड़ा धीमा, बहुत बेहतर बनाता है। यह बहुत कठिन काम है कुछ भी नहीं भूलना और केवल रिकॉर्ड का एक फ्लैट प्लेबैक होने से। मैं कहता हूं कि आपकी सजा धीमी हो जाएगी, बेहतर होगा कि आपने ऐसा किया है, इसलिए यदि विशिष्टता खोजने का कोई और तरीका है, तो आपको यह करना चाहिए।

Comments

यह कैसे जवाब देता है "एचटीएम के प्रदर्शन के बारे में आलोचनाएं क्या हैं?"

— ईविल