Là tế bào thần kinh sinh học được tổ chức trong các lớp liên tiếp?
Nắm bắt thực tế phức tạp
Nói, "Có," sẽ là một sự đơn giản hóa quá mức, giống như việc học kỹ thuật số phát sinh từ một hình thức đệ quy đơn giản nào đó được áp dụng cho một tập hợp các quy tắc logic vị ngữ thứ tự đầu tiên giống như chạy dọc theo cầu vồng của yêu tinh với nồi vàng.
Nhóm câu hỏi cuối cùng là apropos: "Điều này có đúng không và nó được tin tưởng mạnh mẽ như thế nào? Đây là nghiên cứu gì?" Bạn sẽ cần một cuộc thăm dò để xác định mức độ mạnh mẽ của các tế bào thần kinh trong não trong cấu trúc chủ yếu là lớp. Các tham chiếu đến các lớp trong nghiên cứu thực tế dường như không đưa ra bất kỳ tuyên bố nào rằng các lớp liên tiếp trong hầu hết các trường hợp nếu có. Có các lớp liên tiếp trên da, nhưng da chỉ có các lớp sẽ thiếu lỗ chân lông, lông, giao diện với các lỗ trên cơ thể và nhiều tính năng khác. Trong não người (hoặc trong não động vật), độ phức tạp ba chiều được tăng lên đáng kể so với da.
Nó sẽ rất tuyệt, từ quan điểm của nhà nghiên cứu AI, nếu
- Một sơ đồ đệ quy heuristic hoặc đã được chứng minh trên lý thuyết áp dụng cho một hệ thống chuyên gia có thể tạo ra sự học hỏi hoặc trí thông minh hoặc
- Một bản đồ của bộ não con người (hoặc chim) có thể được thu nhỏ thành một tập hợp các nơ-ron giống như trong các hàng nơ-ron giống hệt nhau, được sắp xếp thành các lớp.
Hình ảnh được cung cấp trong câu hỏi không minh họa cho sự đơn giản như vậy. Nó thực sự minh họa điều ngược lại, rằng bản chất hiếm khi quá minh bạch trong những điều phức tạp.
Đặc tính, "Vì dường như các nơ-ron thường được tổ chức thành các lớp liên tiếp," là không chính xác. Đặc tính hợp lý hơn dưới đây của lát cắt cụ thể được hiển thị cho thấy hai vùng có thể khác biệt rõ ràng, lưới ở bên trái 8% và kết nối ngang chủ yếu trong 92% còn lại.
Một kỹ sư điện hoặc nhà toán học có thể sẽ không gọi hai lớp này. Phía bên trái có thể được giả thuyết là một ma trận dưới một hình thức nào đó và 92% bên phải có thể được coi là một mạch xử lý phức tạp.
Đặc điểm của cấu trúc 2D
- Các sợi trục được định hướng chủ yếu dọc theo hướng được mô tả bởi vectơ đơn vị (-1, 0, 0), nếu không được mô tả là từ phải sang trái.
- Mật độ sợi trục tăng cho giá trị người yêu của x, do tỷ lệ sợi trục cao kết thúc ở giá trị thấp hơn của x.
- Mật độ hạt nhân tương đối ngay cả trong phạm vi tỷ lệ 0,1 đến 1,0 của x.
- Kích thước hạt nhân và độ phức tạp dendrite liên quan phù hợp với một độ dốc, với cực đại chính ở 0,8 giá trị tỷ lệ của x và cực đại thứ cấp ở 0,55 giá trị tỷ lệ của x
- Ít nhất hai sợi trục chia đôi ở giữa các vị trí x tỷ lệ đó.
- Có các tiên đề gần như tương đương đều song song với trục z trong phạm vi 0,0 đến 0,08 của giá trị tỷ lệ của x.
- Các mẫu cấu trúc xa hơn hoặc tối nghĩa hoặc không tồn tại.
Một hình ảnh khác với cấu trúc hỗn loạn
Hàng triệu lần sự phức tạp
Xem xét thêm rằng phần lớn sự phức tạp được ẩn khỏi người xem trong một lát cấu trúc thần kinh ba chiều. Nếu chúng ta tùy ý quyết định rằng hình ảnh là một lát cắt song song với mặt phẳng xz, chúng ta có thể thấy các mối quan hệ trong kế hoạch xz đó, nhưng trong cả xy và yz. Bất kỳ lát cắt nào khác từ hướng hoặc vị trí khác trong não sẽ độc đáo như một cửa sổ tùy ý vào Bộ Mandelbrot.
Trình bày sai hơn về kết quả nghiên cứu
Cụm từ, "Một số phần của bộ não đã được lập bản đồ", cũng gây hiểu nhầm. Sự kết nối chung giữa các cấu trúc của bộ não con người đã được lập bản đồ, chứ không phải các tín hiệu và tiêu chí để truyền tín hiệu và sức mạnh trong từng nơ-ron riêng lẻ. Mạch khác nhau hoàn toàn ở cấp độ nơ-ron giữa hai bộ não, cả hai đều thể hiện sự thông minh in vivo (trong một sinh vật).
Sự tương tự giống như một người có kích thước của một vi khuẩn với bản đồ các lục địa, thành phố lớn và các tuyến vận chuyển nhưng không có kiến thức trước về hệ thống giao thông, không có GPS và không có bản đồ chi tiết nào muốn đi từ tháp Eiffel đến trung tâm thị trấn ở Sidney Australia. Không đủ bộ tiến hóa hệ thống giao thông hoặc các hướng chi tiết mà hành trình có thể được thực hiện thành công.
Trong trường hợp đạt đến một mức độ chi tiết trong cấu trúc và chức năng của bộ não con người đủ để xây dựng một phiên bản điện tử của một, các phần còn thiếu bao gồm thiếu hiểu biết về
- Các điều kiện theo đó một sợi trục hoặc một sợi nhánh phát triển theo chiều dài hoặc chia đôi
- Các điều kiện theo đó tế bào thần kinh bắn ra dựa trên các cấu trúc bên trong được biết là chứa thông tin trạng thái trong tế bào chất.
- Sự gắn kết giữa bộ gen của con người với các giống của nó và tác động lên cấu trúc của các gen khác nhau, cơ chế biểu hiện gen và các enzyme và protein liên quan của chúng
- Những phức tạp khác ngoài trình độ học vấn của tôi về khoa học thần kinh.
- Những phức tạp khác ngoài trình độ học vấn của mọi người về khoa học thần kinh.
Lớp và phân cấp
Thông thường trong khoa học là tìm kiếm các lớp hoặc hệ thống phân cấp để sử dụng trong giáo dục và thực hành bởi vì chúng có thể hỗ trợ trong việc hiểu cấu trúc giải phẫu. Xu hướng đó đã xuất hiện trong công nghệ phần mềm trong thiết kế hệ điều hành, thiết kế ngôn ngữ lập trình, thiết kế ứng dụng và bây giờ là thiết kế AI. Khi các lĩnh vực công nghệ này phát triển, xu hướng thực sự nằm ngoài thiết kế phân cấp hoặc định hướng lớp thuần túy đến nhiều mạng lưới các bộ phận kết nối không ràng buộc hơn. Đơn giản là mong muốn, nhưng sự phức tạp đôi khi được yêu cầu.
Mô phỏng trí thông minh là một mục tiêu đòi hỏi khắt khe, và, sự đơn giản đã thất bại trong nửa thế kỷ đầu tiên cố gắng thiết kế hệ thống kỹ thuật số thông minh, rõ ràng rằng các giải pháp làm việc sẽ đòi hỏi sự phức tạp và do đó chuyên môn đáng kể.
Thật hợp lý khi cho rằng không có ràng buộc nào hướng dẫn sự phát triển của trí thông minh con người theo hướng cấu trúc được đặc trưng chủ yếu bởi lớp hoặc cấu trúc phân cấp. Các quá trình tiến hóa không có thông báo về sự đơn giản cho mục đích nới lỏng nghiên cứu học thuật. Không có gì về biểu hiện gen DNA hoặc cách thức tế bào thần kinh phát triển trong giai đoạn bào thai hoặc giai đoạn sau đó sẽ thực thi các quy tắc đơn giản như vậy về cấu trúc hoặc chức năng.
Làm thế nào phức tạp là các biểu hiện DNA dẫn đến các tính năng của não mà chúng ta coi là thông minh? Làm thế nào phức tạp là các hệ thống thần kinh phát sinh những biểu hiện? Một số người tin rằng loài người sẽ phải tiến hóa trước khi tâm trí con người có thể tự mô phỏng. Phỏng đoán như vậy có thể đúng hoặc sai. Như vậy là khó dự đoán, thậm chí theo thứ tự cường độ.
Phân tích số lượng dự đoán lạc quan
Kỳ vọng tăng trưởng theo cấp số nhân đã được đề xuất cho tuổi thọ, công suất triển khai của bảng điều khiển năng lượng mặt trời ở Đức, tốc độ CPU (thực thi lệnh vi xử lý mỗi giây), mật độ bóng bán dẫn ("Luật" của Moore), quy mô của Đảng Cộng sản và nhiều số liệu khác, nhưng mặc dù tốc độ tăng trưởng trong tự nhiên và nỗ lực của con người thường theo cấp số nhân trong giai đoạn đầu, nhưng điều đó chưa bao giờ được chứng minh là bền vững. Tốc độ tăng trưởng xấp xỉ tuyến tính trong một thời gian ngắn sau đó và trở nên có hình vòng cung hơn khi bão hòa được tiếp cận. Từ độ bão hòa, các giá trị của số liệu có xu hướng giảm và tăng trong sự phù hợp hỗn loạn và bắt đầu trong khoảng thời gian dài.
Vào tháng 4 năm 2005, Gordon Moore (tác giả của "Luật" Moore) tuyên bố, "[Tăng trưởng theo cấp số nhân] không thể tiếp tục mãi mãi. Bản chất của cấp số nhân là bạn đẩy chúng ra và cuối cùng thảm họa xảy ra." Sau đó, ông tuyên bố: "Về kích thước [của bóng bán dẫn] bạn có thể thấy rằng chúng ta đang tiến gần đến kích thước của các nguyên tử vốn là một rào cản cơ bản."
Điều quan trọng là phải hiểu rằng Moore đã không phát minh ra một luật. Ông đã xem xét hơn hai thập kỷ dữ liệu và nhận thấy mật độ bóng bán dẫn tỷ lệ thuận với e t , trong đó t là khoảng thời gian kể từ khi các mạch tích hợp lần đầu tiên tiếp cận thị trường đại chúng, và sau đó dự đoán tăng trưởng theo cấp số nhân dựa trên dữ liệu xu hướng rõ ràng.
Dự đoán thực tế
Con người chưa bao giờ thử một cái gì đó về cơ bản phá vỡ ngưỡng như tạo ra một mô phỏng của bản thân. Nếu không có kinh nghiệm liên quan để biết liệu tăng trưởng theo cấp số nhân, tăng trưởng tuyến tính, tăng trưởng tiếp tuyến vòng cung hay một dạng nào khác là mô hình có thể xảy ra nhất, mô hình an toàn nhất có lẽ là một dao cạo của Occam sẽ đưa ra dự đoán tuyến tính.
Để đưa ra bất kỳ dự đoán, người ta phải thu thập một số điểm dữ liệu. Mặc dù đây là một dự đoán thực tế, nó không phải là một người rất siêng năng. Có lẽ nhiều công việc có thể được thực hiện để tìm ra một mô hình có nhiều khả năng hơn mô hình tuyến tính, phát triển một hệ thống lý thuyết và số liệu để xác định tiến trình tại bất kỳ thời điểm nào hoặc thu thập nhiều điểm dữ liệu để thiết lập một bình phương nhỏ nhất. Đối với mục đích của câu trả lời này, chúng tôi sẽ chỉ sử dụng hai điểm dữ liệu và thực hiện phép ngoại suy tuyến tính.
Vào năm 1660, Blaise Pascal đã viết trong cuốn Penées ("Suy nghĩ") của mình, "Cỗ máy số học tạo ra các hiệu ứng gần với suy nghĩ hơn tất cả các hành động của động vật. Nhưng nó không cho phép chúng ta gán cho nó, như đối với động vật, "vì vậy việc tìm kiếm các mô phỏng cơ học về trí thông minh của con người đã được tiến hành vào thời điểm đó.
Kể từ đó, các lập trình viên máy tính đã phát triển mã thực hiện một số khả năng của con người.
- Tổng quát hóa các phép tính số và logic (CPU)
- Tự động hóa văn phòng
- Nhận dạng mẫu (áp dụng cho văn bản, lời nói và cảnh)
- Hội tụ các mạch tối ưu chức năng (lưới thần kinh)
- Áp dụng xác suất để quyết định (Định lý Bayes, v.v.)
- Hệ thống quy tắc có khả năng xuất sắc trong các trò chơi rời rạc
Các tính năng bị thiếu trong phạm vi mô phỏng kỹ thuật số thông minh hiện tại của các hệ thống kỹ thuật số là rất quan trọng và nhiều.
- Trực giác trong việc liệt kê các cách tiếp cận vấn đề chung
- Xuất sắc về kỹ năng ngôn ngữ tự nhiên
- Biểu cảm cảm xúc trong nghệ thuật
- Biểu cảm chính trị trong nghệ thuật
- Chơi thể thao tốt (trong các hệ thống robot)
- Làm một công việc tốt trong công việc (được hướng dẫn tùy ý)
- Học để làm những điều mới trong công việc
- Bắt đầu một dự án mà không có kinh nghiệm trước trong miền
- Phân tích toàn diện
- Thiết kế phức tạp của các thiết bị vật lý tùy ý theo yêu cầu)
- Phát triển phần mềm (phần mềm sản xuất phần mềm theo yêu cầu)
- Mở rộng giác ngộ của một lĩnh vực nghiên cứu
- Xác định subterfuge trong thời gian thực
- Tình cảm thân mật
- Từ bi và đồng cảm
- Tự đánh giá toàn diện
- Phát triển các lĩnh vực mới của toán học để chứng minh một giả thuyết
- Đến lớp và tìm hiểu thêm
- Chọn sách và bài viết dọc theo lộ trình học tập mong muốn và đọc chúng
- Các khả năng khác dọc theo các dòng này
Cho rằng danh sách này được rút ngắn và những mục này chưa đạt được trong phần mềm không thể mô tả một cách máy móc bằng ngôn ngữ tự nhiên như những thứ đã được lập trình thành công, chúng tôi có thể chắc chắn rằng năm 2017 chúng tôi có các hệ thống kỹ thuật số chỉ đạt được một phần nhỏ của các tính năng của bộ hoàn chỉnh mà mọi người mong đợi từ một con người mà không gọi người bị thách thức về mặt tinh thần. Đánh giá từ danh sách những thành tựu, không quá 10% những gì người thông minh làm được đã được mô phỏng bằng phần mềm máy tính.
Không có bất kỳ lý do nào để tin rằng tốc độ khám phá sẽ giảm xuống hoặc tăng vọt (bất chấp những tuyên bố rằng sự tiến bộ của con người đã theo cấp số nhân 1 ) một phép tính gần đúng tuyến tính đơn giản đặt bộ não điện tử tương đối hoàn chỉnh trong năm 5.587.
