Иерархическая Темпоральная Память (НТМ) и алгоритмы ее самообучения

Да, ничего, все делается, если потихоньку. Началось все с желания разобраться самому (еще год назад, когда там была версия документа 0.1 и называлось все Zeta алгоритм HTM), а потом созрело внутреннее убеждение, что и другим может пригодиться, по крайней мере, натолкнуть на новые мысли. В общем, 5 копееек и от меня в общее дело создания ИР. «Если не мы, то кто же?» (С).

Спасибо за рецензию, т.к к стыду своему, спутал автора с Хокингом (который «физик, в инвалидной коляске»).
Читать теперь буду с меньшим интересом :)

Спасибо за ссылку, раньше не видел. Хочу уточнить: там — рецензия на книгу «Об Интеллекте», она действительно совсем научно-популярная, а хорошие книги в этой области очень мало кому дано написать. Это было уже дастаточно давно, можно сказать первым опубликованным шагом на пути к НТМ, поэтому я ее обозвал «лирическим контекстом» приведенного документа. Неудивительно, что такой спец. как Плахов был разачарован — ответов на его вопросы в данной книге, конечно нет.
Пара быстрых комментариев.
1. Насчет зашкаливания ЧСВ у Хокинса. Вопрос субьективный и спорный. Я видел ряд его выступлений. Может такм и есть некоторое «забегание вперед», но это неизбежно, когда рекламируешь новую технологию, которую считаешь перспективной.
2. Данная технология (НТМ) не претендует на объяснение работы всего мозга и уж тем более психических феноменов человека. В приложении Б довольно ясно сказано — это только отдельные слои зон коры мозга. Причем слои скорее зон коры воспринимающих и интегрирующих информацию. Насчет остальных слоев и моторных зон написаны некоторые мысли (в приложениях) но алгоритмов там пока не опубликовано. А, например, вопросы базовых инстинктов вообще не затрагиваются, как и везде впрочем.
3. Из других источников мне тоже известно, что нейрофизиологи, например, идеи Хокинса ни в пенс ни ставят и вообще в серьезных журналах о них мало публикаций. Так что все это «свободное предпринимательство» как и МММ, например :) Пока не попробуешь — не раскусишь.

Тов. Плахов пишет о чем знает: работаешь в яндексе — пиши о грамматиках. Но почему-то мне работа Хокинса кажется интереснее, чем рецензия.

О перспективности единого алгоритма, по которому работает мозг (по крайней мере, его значительная часть, связанная с восприятием) говорят многие факты. Например, у людей, потерявших зрение, наклеивали матрицу электродов на язык (!), и на нее подавали видеопоток. Через какое-то время человек обучался видеть языком (конечно, с учетом малого количества мегапикселов в матрице :-)

Еще о перспективности: я недавно постил на хабре изложение алгоритма разреженного энкодера, который самостоятельно без учителя обучается на видео- или аудиоданных обнаруживать такие же элементы изображения или звука, какие обнаруживает мозг и сетчатка человека и животных. Недавно попалось выступление Ng, где он в сжатом виде наглядно эти результаты демонстрирует.

Ищу добровольцев-единомышленников для экспериментов в этой области. Имеется в виду не ослепление и использование языка для зрения, а исследование иерархических алгоритмов самообучения.

Нежелательно. Все таки это «одобренный» перевод официального документа компании Numenta (Джефф написал, что кто-то рускоязычный там у них прочитал его и сказал, типа, «Замечательно»). Подобные вещи принято публиковать в ПДФ, это общепринятая практика.

Лучше на мейл указанный в переводе — mih.net yandex. У меня там коллекция на доработку.
Не за рубежом, если говорить физически.

В принципе, он не должен. Он должен быть так сказать «разумным» и, очень желательно, изготавливаться быстрее чем ЕИ (естественный интеллект человека). Просто мы даже первого делать не умеем, потому и стараемся разобраться как это природа (с помощью общества) умудряется все это делать. Это только один из перспективных путей решения задачи. Есть и другие, «неестественные» или «алгоритмические» подходы, например, я к ним отношу схему Рапопорта — Герца (описана в их книгах 2005, 2010, в интернете не находил пока).

Самолеты очень похожи на птиц :)

Там псевдокод на питоне. Я пописываю в свободное время на питное с использованием numpy, но небыстро. Есть большой недостаток псевдокода: работает только с бинарными данными, т.е. в случае зрения — только ч/б. Они подводят определенную базу под это, но в целом, это сильно ограничивает.

Успехи есть?

планируем пробовать с товарищами прикрутить HTM к новой версии этого: habrahabr.ru/post/153169/. если получится, Хабру расскажем.