神经|人工神经网络比我们想象得更类似于大脑
北京联盟_本文原题：人工神经网络比我们想象得更类似于大脑
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考虑下图的动物 。如果您识别出它 ， 快速激活大脑中一系列的神经元 ， 就会将其图像与其名称和您知道的其他信息（栖息地 ， 大小 ， 饮食 ， 寿命等）联系起来 。但是 ， 如果像我一样 ， 您以前从未见过这种动物 ， 那么现在您的脑子里就会遍历以往见过的各种动物 ， 比如尾巴 ， 耳朵 ， 爪子 ， 鼻子和其他所有特征 ， 以确定该奇怪生物属于哪个 。您的生物神经网络正在重新处理您过去的经验和记忆以应对新情况和事物 。
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经过数百万年的进化磨砺 ， 我们的大脑是非常高效的处理机器 ， 将我们从感官输入中接收到的大量信息分类 ， 并将已知的信息与它们各自的类别联系起来 。
顺便说一下 ， 那张照片是一只印度灵猫 ， 是一种濒临灭绝的物种 ， 与猫 ， 狗和啮齿动物无关 。应该将其放在自己的单独类别中去 。现在 ， 您有了一个新的存储类来放置它 ， 下次再见到你可能一眼辨认出来 。
尽管我们还没有学到很多关于大脑如何工作的知识 ， 但我们正处于（或者可能仍处于起步阶段）创建自己的人类大脑版本的时代 。经过数十年的研究和开发 ， 研究人员已经设法创建了深度神经网络 ， 有时在特定任务中与人类的表现相匹配或超越 。
但是 ， 关于人工智能的讨论中反复出现的主题之一是 ， 深度学习中使用的人工神经网络 ， 是否类似于我们大脑的生物神经网络 。许多科学家认同 ， 人工神经网络是对大脑结构的非常粗略的模仿 ， 有些人认为 ， 人工神经网络是统计推理引擎 ， 不能反映大脑的许多功能 。他们相信 ， 大脑包含许多超越生物神经元的联系和奇观 。
最近发表在同行评审杂志《神经元》上的一篇论文挑战了人脑功能的传统观点 。这篇论文的标题为“直接适应自然：生物和人工神经网络的进化观点” ， 讨论了与许多科学家的看法 ， 相反的人脑是一种蛮力大数据处理器 ， 其参数适合于许多实例 。这种描述通常是针对深度神经网络的 。
这份引人深思的论文由普林斯顿大学的研究人员撰写 ， 对神经网络 ， 人工神经网络及其生物学对应物之间的类比 ， 以及创建功能更强大的人工智能系统的未来方向提供了不同的见解 。
人工智能的可解释性挑战
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神经科学家通常认为 ， 大脑的复杂功能可以分解为简单的 ， 可解释的模型 。
例如 ， 我可以解释我对灵猫图片的分析所经历的复杂的心理过程（当然 ， 在我知道它的名字之前） ， 例如：“它绝对不是鸟 ， 因为它没有羽毛和翅膀 。当然不是鱼 。毛茸茸的外套可能是哺乳动物 。耳朵尖的人可能是猫 ， 但脖子有点长 ， 而且身体形状有些怪异 。鼻子有点像啮齿动物 ， 但腿比大多数啮齿动物都要长……” ， 最后我得出的结论是 ， 它
可能是一种深奥的猫 。（以我的辩护 ， 如果您坚持的话 ， 那是猫科动物的远亲 。 ）
但是 ， 人工神经网络通常被视为
无法解释的黑匣子 。他们没有提供有关决策过程的丰富解释 。当涉及由数百个（或数千个层）和数百万个（或数十亿个）或参数组成的复杂深度神经网络时 ， 更加如此 。
【神经|人工神经网络比我们想象得更类似于大脑】在训练阶段 ， 深度神经网络会检查数百万张图像及其相关标签 ， 然后盲目地将其数百万个参数调整为从这些图像中提取的模式 。然后 ， 这些调整后的参数使它们可以确定新图像属于哪个类别 。他们不了解我刚才提到的更高层次的概念（脖子 ， 耳朵 ， 鼻子 ， 腿等） ， 只是在寻找图像像素之间的一致性 。
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