人工神经网络当前的限制是什么?
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2021-01-30 10:26 更新 阿托 •  12605
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1.人工神经网络实施一个大大简化了的1960年代的神经功能模型,该模型并未反映大脑的实际工作方式(该模型有六个子要点,在此不再赘述)。

2.人工神经网络假设神经元是统一的分层矩阵,完全忽略了真实大脑的特殊结构,功能和结构。

3.人工神经网络依靠反向传播算法来学习工作,该算法在真正的大脑中没有真正的对应物。

4.人工神经网络很少或根本没有使用抑制作用,而这是大脑至关重要的功能。

5.人工神经网络忽略了神经调节剂的大规模作用,神经调节剂是大脑用来响应当前需求(包括多巴胺在触发学习过程中的作用)来改变其功能的皮质广播系统。

6.人工神经网络几乎完全依赖于识别过程,这是大脑最基本的功能之一,不需要语言和认知所需要的多步骤处理。

7.人工神经网络采用了各种各样的优化算法来指导学习,而算法的选择可能会对结果产生深远的影响,而目前尚不清楚。

8.人工神经网络的实现需要大量的资源。

这些限制中的许多反映仍处于起步阶段的一代ANN(人工神经网络),随着该领域的成熟,许多将被克服。当前出现的专用神经网络硬件可以模拟数百万个并行运行的神经元,这提供了超越这些限制的机会。但尽管人工神经网络能够做到令人惊奇的事情,但距离创建真正的人工智能的目标还有很长的路要走。

来源https://qr.ae/pNq3ph

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2021-01-30 10:46 更新 正直的烤面包 •  3132