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致力于讓機器像人類大腦一樣工作的Numenta,入選最值得關注100家AI公司榜單

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放大字體  縮小字體 發布日期:2017-05-22   來源:雷鋒網   瀏覽次數:1124
核心提示:  被稱為世界科幻文學三巨子之一的羅伯特海因萊因,于1987年出書了他有名的小說《他鄉異客》,在書中他誣捏了一個詞Numenta,來自拉丁文 mentis,意為心靈。2005年,美國盤算機迷信家與神經生物學家杰弗瑞霍金(Je

  被稱為世界科幻文學“三巨子”之一的羅伯特·海因萊因,于1987年出書了他有名的小說《他鄉異客》,在書中他誣捏了一個詞——Numenta,來自拉丁文 mentis,意為“心靈”。2005年,美國盤算機迷信家與神經生物學家杰弗瑞·霍金(Jeffrey Hawkins),以此定名了他的新公司,努力于開辟出一臺和人類年夜腦任務道理類似的智能機械。此前,Numenta 公司上榜了調研公司 CBInsights 的“最值得存眷的100家人工智能公司”榜單。

  

  Numenta 公司創立于2005年,其開創人 Jeffrey Hawkins 年夜名鼎鼎,既是盤算機迷信家,也是神經生物學家,同時照樣Palm公司、Handspring公司、Redwood Neuroscience Institute 研討所的開辦者。

  創業的閱歷與其學術閱歷符合,晚期開辦的 Palm 和 Handspring 公司專注于制作挪動裝備,想必離不開其盤算機迷信的學術配景,爾后分離開辦于2002年和2005年的 Redwood Neuroscience 研討所和 Numenta 公司,則專注于研討新皮層處置信息的方法,并運用于盤算機范疇,這則歸功于其神經生物學的配景。

  依據人類退化史,年夜腦皮層分為新皮層和古皮層。所謂的“新皮層”在腦半球頂層,年夜約2-4毫米厚,分為六層。新皮層被證實與一些高級功效有相干關系,好比知覺、活動指令的發生,空間推理,認識及人類說話。在其他研討中也注解,人類經由進修獲得的認識都在新皮層會聚,構成物資的反響體,記錄和貯存所進修常識。

  根據新皮層的處置信息的方法,2004年 Jeffrey 和其錯誤寫了一本叫做《人工智能的將來》的書,提出了分層時序記憶(Hierarchical Temporal Memory) 的新算法。但跟著深度進修算法的熾熱,Jeffrey 的這類算法仿佛面對著被“湮沒”的近況。

  不外,即使如斯,Jeffrey 照樣在積極地保護著本身的領地。

  簡略來講,HTM 就是經由過程模仿新皮層的機制, 以人類認知世界的方法來進修世界中的對象。它供給一種在混亂 、年夜型、實際世界的數據集中,停止形式辨認和猜測的辦法。HTM 運用范疇很廣,好比圖象和聲響辨認、龐雜體系的毛病猜測、收集點擊猜測、訛詐檢測體系猜測、文本語義剖析等 。HTM 底層的進修算法其實不局限于特定的運用范疇。

  HTM 算法在圖象辨認中的運用

  Jeffrey 以為,當運用于盤算機時,HTM 異常合適用于猜測、異常檢測、分類和終究的感到活動運用法式,而且一直信任這項技巧將成為下一波盤算的基本。

  與其他機械進修辦法分歧,HTM 是基于時光形式,在持續基本上進修無標志數據,這意味著它可以同時進修多種形式。

  依據 Numenta 官網引見,HTM 算法到今朝為止經由了三次退化迭代:

  測試 HTM 實際并開辟第一代算法,在這個階段,視覺是一個重要的運用核心范疇;

  開辟第二代 HTM 進修算法,具有更強的生物相干性和將來任務的道路圖,在此階段,持續摸索運用法式,構建猜測引擎,并啟動了一個直接相干的開源項目;

  研討第三代 HTM 進修算法,存眷感到活動整合。

  努力于讓機械像人類年夜腦一樣任務的Numenta,當選最值得存眷100家AI公司榜單

  同時,固然 Numenta 公司本身其實不構建貿易的運用法式,但他們在一些范疇創立了用于示例的 HTM 運用法式,例如監督股票機能、檢測異常的人類行動和在地輿空間數據中發明形式。另外,Numenta 公司的協作同伴在監控 IT 基本架構和天然說話懂得方面也創立了一些貿易運用法式。

  另外,Numenta 的開創團隊也很是奢華:結合開創人 Donna Dubinsky 此前在蘋果公司任務10年,擔任發賣支撐和物流;研討副總裁 Subutai Ahmad 曾在 Yesvideo 公司擔負工程副總裁,贊助公司從三小我生長為主動化數字媒體創作的引導者。

  Crunchbase 顯示,Numenta 公司于2016年完成了一輪120萬美元的融資,投資方為 Cortical.io ,是一家供給基于語義折疊的天然說話懂得(NLU)處理計劃的公司,也是 HTM 技巧的應用者。

  固然 Numenta 公司并未停滯腳步,比擬今朝2006年提出、極其火爆的深度進修而言,早于2年提出的 HTM 算法明顯被壓了一頭。環繞這兩種機械進修算法的好壞,業界也有一些爭辯。但整體而言,在面臨多品種型成績時,深度進修的多層模子,明顯要優于“一次只能處理一種成績”的 HTM 算法。但也正如吳恩達在談到深度進修時所言,處理分歧成績須要分歧的技巧,所以也不克不及以簡略好壞來評價兩種機械進修的算法。

  記者以為,對科技范疇而言,構成霸權是極端風險的,須要更多分歧的聲響和摸索。

 
 
 
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