12 January 2012

Иерархическая Темпоральная Память (НТМ) и алгоритмы ее самообучения

Artificial Intelligence
Original author: Джеф Хокинс (Jeff Hawkins) с коллегами
Привет всем Хабражителям, кто интересуется вопросами искусственного интеллекта! Всех с Прошедшими праздниками! Пора двигаться дальше.

В конце прошлого года я закончил перевод последней версии документа о «Hierarchical Temporal Memory» (HTM), который теперь можно найти рядом с оригиналом на сайте Numenta.com.

Что это такое и зачем оно все? Это последняя разработка весьма небезысвестного Джеффа Хокинса сотоварищи, моделирующая работу отдельных слоев коры головного мозга. Эта штуковина позволяет (если не накосячить все сделать правильно) выделять из входного потока данных сходные события, их последовательности, проводить их распознавание и предсказание. Всех, кого интересуют подробности, милости прошу под хабракат.


О самом Джеффе рассказывать здесь в сотый десятый раз бессмысленно, но если кто еще не прочитал его книжку «On Intelligence» («Об Интеллекте», Интернет доставляет), то желательно ее таки прочитать, иначе «лирический» контекст всего этого дела может быть для вас туманен (если он вам вообще нужен).

В представленном документе полностью описана конструкция Иерархической Темпоральной Памяти (НТМ) и ее кортикальные (то бишь «мозгоподобные», прости меня, о Великий и Могучий) алгоритмы (само)обучения. Авторы (и переводчик) стремились все описать очень ясно и подробно, в духе «бери и эксперементируй», что и рекомендуется. Вроде никаких предварительных знаний контакта с Высшим Разумом для этого не требуется. Более того, по опыту обкатки данного перевода на одном из ИИ форумов, наличие осколочных знаний по теме порождает излишнюю (со)мнительность и позволяет ничего не делать на практике, что ведет к загниванию ЕИ, хабраюзер.

Тем не менее, для всех интересующихся нейрофизиологией «а как оно там в реальном мозге устроено?», в документе есть пара (самых) интересных приложений, объясняющих, по мнению авторов (на самом деле, самого Хокинса), как их НТМ соотносится с работой реальных нейронов в натуральном, мыслящем мозге. В частности, выдвинута гипотеза, а зачем вообще в коре мозга 6 (или около того, местами) слоев и что они там вообще делают.

В общем, весьма интересный труд по теме ИИ и для теоретиков и для практиков. Я рискну высказать предположение, что он со временем станет своего рода «классическим» в данной области, как, например, SOM Кохонена. Компания Numenta продолжает разработку описанных систем и алгоритмов, рекламирует их где это возможно и надеемся удивит нас всех своими достижениями в этой области (стартап между прочим).

Все Авторы как один и примкнувший к ним переводчик искренне надеются, что представленный документ будет полезен вам в ваших разработках в области ИИ и не только.

(Если что, прошу сильно не пинать, первая публикация на Хабре.)
Tags:искусственный интеллектджеф хоукинсраспознаваниеалгоритмыпредсказаниеHTM
Hubs: Artificial Intelligence
+68
7.5k 211
Comments 39