Re: [書訊] 創智慧
※ 引述《gonzdevour (吞食)》之銘言：
: 本來以為《創智慧》可能是一本很專業的電腦/人腦書，
: 後來在書店裡翻過，發現有不少勉強讀得來的部份。
: 但對念傳統哲學的人來說困難仍不少。
: 我想問個第二章的問題。在p55，作者提到他的光榮事蹟，
: 「雖然奈斯特將神經網路模式的複雜算則用來辨識手寫文字，
: 並宣傳為其技術上的大突破，但我卻認為要辨認手寫字的話，
: 以更簡單、更傳統的方式就可以做到。我當晚回家，把這個問題想了一下，
: 在兩天之內設計了一個手寫辨識器，比奈斯特的更快、更小、更能夠變通。」
: 如果我想以一個電腦門外漢的取徑，
: 在不涉及專業知識的狀況下知道他是怎麼用傳統方式辦到的，請問有可能嗎？
: 換句話說，我想瞭解關於這個「傳統方式」的簡單原理說明。
可以用向量的的方式去處理
這應該比較容易以程式來實現
: 作者似乎想用這個例子指出神經網路的大部份用途可以用其他方式取代，
: 所能做的比人工智慧的程式還少；我想到的第二個問題是，
: 能否用這個理由來反對「人工智慧計算理論已經被聯結論所淘汰」的說法？
: 另外，作者經常把「發生在腦海中的東西」和「行為」判然二分(如p61第三段)，
: 然後說不應該由行為來界定智慧，我覺得有點奇怪。
: 當然許多「行為」屬於外顯行為，
: 但悶不吭聲的思考、預測、計畫難道就不算是「行為」嗎？
我想這是比較人腦與神經網路後所得到的心得吧
神經網路所指的行為只關注外顯行為,單純探討外顯行為已經能滿足許多工程上的應用
目前所研究的神經網路模式大多是給一組資料,"輸入"以及"期望的輸出"
在訓練神經網路的過程中對神經網路輸入資料,比對神經網路輸出與期望的輸出
之間的誤差,利用此誤差量與學習演算法可以修正神經網路的參數(可以視為學習).
因此神經網路可以學習某些行為,然而神經網路無輸入訊號時,內部不會有任何訊號傳遞的
人腦則不同,即使外界的輸入與你目前在思考的事毫無關聯也不影響你的思緒
大腦中某個區塊的活動還是相當活躍的,即使你可能靜靜的躺在涼椅上
: 最後是一個用語上的問題。書裡面把「人工智慧」與「神經網路」作對比，
: 然而依我以往的認知，神經網路屬於人工智慧研究的一個派別，
: 人工智慧研究目前包括計算論和聯結論(神經網路)。請問我的認知是否錯誤？
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推
07/25 21:06, , 1F
07/25 21:06, 1F
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