私自身、ニューラルネットワークの経験はほとんどなく、その作成ではなく、研究、実験の経験があります。 私自身はAIの作成について多くのことを考えました。ANNについての装飾された物語の装飾にfellしたときがありました。それが私の興味が生まれた理由です。 本当にスマートなANNを作成する方法を理解した後、自分のANNを作成する将来の計画で。 これを行うために、AIの作成に役立つはずのこのトピックに関する質問の短いリストを作成しました。
グリア細胞
グリア細胞の重要性に関する記事を読みました。おそらく、AIを作成するには、ANNでエミュレートする必要があります。 私は幼少期に多くのオウムを見て、彼の知性に驚いた。 時々、彼は目標を達成するためにそのようなことをしましたが、私はそのようなことを考えたことがありませんでした。 記事を詰まらせたくはありません。興味がある人なら誰でもYouTubeでたくさんのビデオを見つけて、オウムが「脳を持っている」ことを確認できると言いたいだけです。 残念なことに、一般的な表面的なものを除き、インターネット上のオウムの脳に関する情報はほとんどありません。 オウムの知能は3歳の子供の知能と比較されます。 これをすべて見て、オウムの脳をシミュレートすることにしました。約100万個のニューロンがあるため、人間の脳をシミュレートするよりも簡単です。 しかし、私が感銘を受けたのは、「すべての可能性がありますが、解剖学者は、体重と脳量の比率を考慮すると、オウムの脳は比較的大きく、興味深いことにグリア細胞が不足していることに気づいています。 、サポートしているため、小さなスペースではオウムはより多くのニューロンに適合します。」 これに終止符を打つことができます。エミュレートする必要はありません。グリア細胞はAIの構築には重要ではありません。
ニューロンは信号の特定の組み合わせに応答するのですか、それとも単に信号を要約するのですか？
ニューロンはまったく加算器ではなく、実際には信号の組み合わせに反応するという記事に出会いました。 わかりやすくするために、2つの入力（樹状突起）X1、X2、1つの出口（軸索）Yを持つ訓練されたニューロンがあり、X1 = 1、X2 = 0の組み合わせで動作し、Y = 1を与えるとします組み合わせY = 0。 私はこのアイデアに興味を持ちましたが、詳細な調査の結果、ANNのどの部分にもそのような特性があることがわかりました。 ニューロンのグループ。 そのようなニューロンを使用すると、興味深いANNを構築できることに同意しますが、これは重要ではなく、そのようなニューロンの役割だけが、人工的な加算ニューロンの通常のグループによって果たされると言えます。
AIの作成には感情が重要ですか？
かつて私は難しい問題を解決していました。 私が開発したシステムに新しいモジュールを開発して統合し、それを思いつくことが必要でした。 もう覚えていない詳細については触れませんが、うまくいきませんでした。 そして、私はただ苦しんでいたので、私はとても怒っていたので、私はすべてを無視してやりました。 その結果、私は問題の解決策を見つけたと同時に、知性にとって感情の重要性を認識しました。 彼らはあなたに違った考え方をさせ、新しいソリューションを手に入れ、新しい目標を設定します。 感情は知性と非常に密接に関連しています。 クリーチャーの知性が高ければ高いほど、彼らの感情はより多様になります。 知性によって生き物を比較し、彼らの感情に注意を払うと、あなたは理解します。 結論は何ですか：感情のない生き物は賢くありえません。
AIのBrain Architecture（またはANN）の重要性
ANNの作成者はAIを作成するために脳の構造をコピーしようとしているため、これは誰にでも理解できると思います。 最初から、システムが愚かで何も知らないときは、最初から何かのためにすでにプログラムされているはずです。 私は、無条件の反射と本能の類似物について話している。それは最初から知性の目標を設定した。 これらの目標から、より複雑なものが生まれます。 例えば、人は食べる必要がある、食べる必要がある、食べ物を得る必要がある、仕事に必要な食べ物を得る必要がある、仕事をする必要がある、何かを学べる必要がある、など。 すべてに興味を持っている子供を思い出してください、彼はすべてを研究して、探検します、それはすでに誕生から彼に「生まれます」。 私が理解しているように、このプログラムが脳にどのように埋め込まれているのかは不明です。
一生を通じて、脳のニューロンは絶えず壊れ、接続（シナプス）を作ります。 残念ながら、これは偶然ではありません。 この現象のメカニズムは不明です。 結局のところ、ニューロンがどこかに散らばることは頭の中の混乱ではありませんが、一般的なアーキテクチャはそのままでした（解剖学を参照）。 「はい、すべてがそこに明確です！」 はい、明確ではありません！ 言うよ。 人間の脳を取り、Kohonenネットワークの法則を適用します...いいえ、私は決してそのネットワークをからかっていません。時々驚異的な結果を示しますが、脳に何が起こるか想像しても面白いことはありません。 そのため、新しいニューロン接続がどのように現れるかは明確ではありません。 どのように壊れるかは理解できると思います-非常に低いシナプスの重みですが、これが唯一の理由ではなく、例外もあると確信しています。 最終的に、脳の全体的なアーキテクチャは変更されません。
脳の構造が重要であるという事実を支持して、異なる人々において脳の同じ部分が同じ機能に責任があるという事実に言及することができます。 評決：脳のアーキテクチャは非常に重要です。 また、任意のANNを作成した結果として、強力なAIが得られる可能性は低いです。
AIと世界をつなぐことの重要性
ニューロンは刺激なしに死ぬことが知られていますが、これはポイントではありません。 AIを作成することはできませんが、AIに大量の情報を注ぐだけです。 AIで最も重要なことは、その情報を理解することです。 猫のニューラルネットワークを表示していない人がどれだけいるのか、認識し始める以外は、猫が何であるか（または誰であるか）を理解しません。 材料の暗記は理解を提供しません。 インテリジェンスは、寒い日や暑い日を決して理解しません（温度が何であるかを科学的に理解させますが、例えば、それを感じずに愛が何であるかを理解することはありません。 猫に戻りましょう。AIは猫を「目」で見て、それが何であるか（または誰であるか）を理解する必要があります。 実際、AIが現実の世界に存在する必要はありません。 仮想世界に配置できますが、実際の世界を正確にモデル化することは不可能です。 そして、現実の世界に移動すると、AIは愚かに見えます。
意識
それが何であり、どのように機能するかはまだ不明です。 私たち全員がどのように見、聞き、感じ、理解し、実現するかはわかりません。 （私の想像力は、脳のすべての部分が接続されている小さなボール（または類似のもの）を描きます、潜在意識は私たち自身が脳の一部があるべきだと私に言って、残りはすべて情報を受信して処理する手段に過ぎません。これは私の想像です。）
これは、脳の内側からニューロンを刺激する何かがあるという私の提案についても付け加えることができます。 たとえば、ANNを考えてみましょう。 彼女は外部信号が彼女に送られたときだけ「考え」ます、そして、私たちは信号が止められた後でさえも考えます。 猫の写真が表示されているとします（皮肉なことをおaびしますが、Googleは私を許します）。信号が停止した後（写真が隠れていた）でも、それについて考え、分析することができます。 2番目の例：彼らは私たちに何かを尋ねました（つまり、彼らはいくつかの言葉を言った）が、私たちはもはや「影響を受けていない」という事実にもかかわらず、私たちは物語全体を説明することができます。
それは、私たちの脳のニューロンの刺激が続くということです。 希望する結果が得られるまで、何かがニューロンを刺激します（私が考えることを説明しているように）、これは意識です...この領域で実験を始めることを考えています。 ニューロンをどのように正確に刺激するか、そしていつ問題が解決され、刺激を停止する必要があると考えるかは明確ではありません。 ここでも、ANN（脳）のアーキテクチャの問題、つまり、思考を得るためにニューロンを正確に刺激する場所、ANNを構築する方法、ニューロン刺激を制御する方法が自発的に再び発生します。
これですべてです！ 厳密に判断しないでください、これはハブに関する私の最初の記事です 私は誰かに新しい考えを押し付けるか、誰かが私にそれらを押し付けることを望みます。