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主题:【原创】围绕脑科学而发生的若干玄想 -- 鸿乾

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家园 比如Google那个发现猫的工作,具体含义是这样

Google从Youtube上找了许多视频截图,然后把这些视频截图送入一个多层的autoencoder。

什么叫autoencoder? 视频截图有200*200个点,每个点上的颜色又可以是255个灰度值。也就是说,所有可能的截图数量是255的400次方,大概是10的323次方。Wow,好复杂的世界!但是人会抽象啊,人在这些图上看到的不过是:克林顿、希拉里、汤姆汉克斯之类的东西。更抽象一点,看到的不过是人、汽车、猫之类的东西。

那么好,机器能不能抽象出这些概念?autoencoder就能干这个事情。它是一个三层神经网络,第一层是200*200个神经元,第二层吝啬一点,只给1000个神经元,第三层又是200*200个神经元。相邻层之间有连接,第一层和第三层之间没有。然后逼着机器学,给你一堆截图,你必须用1000个神经元尽量记住这堆截图,我不管你怎么记,反正在第三层你得尽量给我把截图给还原出来。

机器会很苦闷,但是还是被逼着学。基本上学出来的是一些线条。人可能会大失所望,我要你学概念呢,你怎么学出线条来了?机器会想,要是你脑子只有1000个神经元,你也会和我一样傻!你不觉得线条很有美感吗?这是艺术家的头脑啊!

不管怎么说,人是不满意的。于是仿造人脑,多给机器几层神经元、多给机器一些神经元。毕竟人脑的每个脑区有6层,这些脑区还有上下级关系,至少也是几十层。现在第一层不变,第二层20000神经元,第三层10000,第四层5000,第五层4000,第六层2000,后面层依次是2000、4000、5000、10000、20000神经元。(每层的数量是随手写的,但思路没错)

好了,现在有一个这么复杂的大脑,机器该聪明一些了吧?

事实果然如此。在训练完这个大脑之后,Google的研究人员在这个大脑中寻找这样一个神经元:它每次看到人脸就兴奋,看到其他图像就发呆。如果这样的神经元存在,我们能不能说抽象产生了,概念产生了,知识产生了?我觉得可以。

这个神经元……很遗憾……哈哈……我在开玩笑!这个神经元真的存在,它能够达到大概~80%的正确率!!

写到这里,我真的是非常非常的兴奋,我们可没有告诉机器,说你要给我抽象出个人脸,我们只是让机器不断的看,机器也没什么方向,它只是觉得,我得找到一种最好的抽象的关于图像的模型,让最后一层我还原出来的图像和输入图像一模一样,免得你又骂我!结果,“人脸”出现了!

为什么会如此神奇?也许是因为,我们的算法和上帝的算法一样,我们的大脑和人脑结构一样。同样的输入,自然会产生同样的结果。如果上帝的算法变了,也许人都无法形成“人脸”这个概念。

另外,还有两个副产品是猫脸和人上半身的图片,反正机器形成了这个概念,我们也不知道它怎么想的。

通宝推:桥上,钻石象,

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