Recientemente leí el libro "Thousand Brains Intelligence", el contenido del libro es fascinante y algunas de las ideas del autor Jeff Hawkins (CEO de Numenta) invitan a la reflexión. Esta teoría está indisolublemente ligada a los campos actuales del aprendizaje profundo, el aprendizaje multimodal, la ingeniería del conocimiento y la computación similar al cerebro. El pensamiento meticuloso y la visión de futuro del autor son sorprendentes y dignos de aprendizaje y referencia por parte de la mayoría de los investigadores.
Primero, introduzcamos qué es la teoría de la inteligencia de los mil cerebros. Hay alrededor de 150.000 columnas corticales en la neocorteza del cerebro humano. Cada columna cortical es un sistema sensorio-motor. Cada columna cortical aprende cientos o miles de modelos de objetos, y todos estos modelos se basan en el sistema de referencia. Esta nueva visión se llama teoría de la inteligencia de los mil cerebros.
Aquí hay algunas ideas del autor del libro:
Cuando estás sumergido en la burbuja, es fácil encender tu pasión y creer que durará para siempre. Las lecciones de la historia nos dicen que debemos ser más cautelosos.
El aprendizaje profundo no nos encamina hacia la creación de máquinas verdaderamente inteligentes. Hay dos caminos que puedes tomar al construir máquinas inteligentes. La primera es permitir que las computadoras superen a los humanos en ciertas tareas específicas. El segundo es centrarse en la flexibilidad. El objetivo es crear máquinas que puedan hacer una variedad de cosas y puedan aplicar lo que aprenden de una tarea a otra.
En lo que respecta al conocimiento, exponer un hecho no es difícil, la dificultad está en representar el conocimiento de manera efectiva. Algunos investigadores creen que sólo resolviendo el problema de representar el conocimiento en computadoras se podrán crear máquinas verdaderamente inteligentes. Las redes actuales de aprendizaje profundo no poseen conocimiento. Las redes actuales entrenadas en enormes redes neuronales artificiales y grandes cantidades de texto logran un buen rendimiento, pero esto no se debe a que resuelvan el problema de la representación del conocimiento. En cambio, evitan el problema por completo y se basan en estadísticas y montones de datos. Las redes de aprendizaje profundo están diseñadas inteligentemente y tienen un enorme valor comercial y un rendimiento sorprendente, pero sus capacidades no alcanzarán el nivel de un niño de 5 años.
La inteligencia artificial del futuro se basará en principios diferentes a los actuales, y los nuevos principios estarán más cerca de simular el cerebro humano. Las máquinas verdaderamente inteligentes, la inteligencia artificial en general, aprenderán modelos del mundo utilizando un marco de referencia similar a un mapa, al igual que la neocorteza.
¿Cómo debería empezar un novato con la teoría de los mil cerebros y la neurociencia? El autor da algunas sugerencias y referencias.
Si desea aprender rápidamente sobre un área específica, como las columnas corticales y las celdas de la cuadrícula, puede comenzar con Wikipedia. Si desea una comprensión más profunda, puede prestar atención a los artículos de revisión en este campo. Después de comprender la terminología, la historia y los conceptos de un campo, lea artículos académicos específicos. Al leer un artículo, puede leer primero el resumen y luego escanear rápidamente las imágenes clave del artículo. Para un buen artículo, las imágenes deben decir aproximadamente lo mismo que el texto. Finalmente, lea el final del artículo. Esta sección suele ser donde el autor describe el contenido principal del artículo. Úselos para determinar de manera integral si debe leer el artículo con más detalle.
Las siguientes son las referencias recomendadas por el autor del libro "Mil cerebros de inteligencia" según diferentes temas.
1.Columna cortical
La teoría de la inteligencia de los mil cerebros se basa en la teoría de Mountcastle, que cree que las columnas corticales tienen estructuras similares y realizan funciones similares.
1) Algoritmo cortical universal
Título del artículo: Un principio organizativo para la función cerebral: el modelo unitario y el sistema distribuido
Autor del artículo: Vernon
Texto original del artículo de Mountcastle: http://nicorg.pbworks.com/w/file/fetch/49365852/ Mountcastle%20Organizing%20Principle.pdf
Fuente del artículo: The Mindful Brain, MIT Press, Cambridge, MA, (1978)
Artículo citado: 1762 (24/09/2023)
2) Resultados experimentales que respaldan la teoría de Mountcastle.
Título del artículo: The columnar Organization of the neocortex
Autor del artículo: Vernon, Mountcastle
Texto original del artículo: https://academic.oup.com/brain/article/120/4/701/372118
Fuente del artículo: Brain, Volumen 120, Número 4 , abril de 1997, páginas 701 a 722.
Artículo citado: 2688 (24/09/2023)
3) Artículo narrativo sobre minicolumnas corticales.
Título del artículo: La hipótesis de la minicolumna en neurociencia
Autores del artículo: Daniel P. Buxhoeveden, Manuel F. Casanova
Texto original del artículo: https://academic.oup.com/brain/article/125/5/935/328135
Fuente del artículo: Brain, Volumen 125, número 5, mayo de 2002, páginas 935–951
Artículo citado: 639 (24/09/2023)
4) Artículo de revisión sobre la anatomía de las columnas corticales.
Título del artículo: Mapas funcionales de circuitos locales neocorticales
Autores del artículo: Alex M. Thomson, Christophe Lamy
Texto original del artículo: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/neuro.01.1.1.002.2007/full
Fuente del artículo: Front Neurosci., 15 de octubre de 2007
Artículo citado: 507 (24/09/2023)
2. Jerarquía cortical
1) Jerarquía regional en la neocorteza de macaco
Título del artículo: Procesamiento jerárquico distribuido en la corteza cerebral de primates
Autores del artículo: Felleman DJ, Van Essen DC
Texto original del artículo: https://europepmc.org/article/med/1822724
Fuente del artículo: Cerebral Cortex (Nueva York, NY: 1991) , 1 de enero de 1991, 1(1):1-47
Artículo citado: 9809 (24/09/2023)
2) Investigación sobre cuestiones de estructura jerárquica en la neocorteza.
Título del artículo: 'Jerarquía' en la organización de redes cerebrales
Autor del artículo: Claus C. Hilgetag y Alexandros Goulas
Texto original del artículo: https://royalsocietypublishing.org/doi/full/10.1098/rstb.2019.0319
Fuente del artículo: https:// doi .org/10.1098/rstb.2019.0319
Artículo citado: 124 (24/09/2023)
3) Las áreas corticales se comunican entre sí a través del tálamo.
Título del artículo: Funciones distintas para conexiones corticocorticales directas y transtalámicas
Autores del artículo: S. Murray Sherman y RW Guillery
Texto original del artículo: https://journals.physiology.org/doi/full/10.1152/jn.00429.2011
Fuente del artículo: https: / /doi.org/10.1152/jn.00429.2011
Artículo citado: 306 (24/09/2023)
3.Qué y dónde vía visual
1) Qué y dónde vías visuales en el cerebro humano
Título del artículo: 'Qué' y 'dónde' en el cerebro humano
Autores del artículo: Leslie G. Ungerleider, James V. Haxby
Texto original del artículo: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/0959438894900663
Artículo fuente: Current Opinion in Neurobiology 1994
Artículo citado: 2490 (24/09/2023)
2) Dos vías visuales con funciones de percepción y acción.
Título del artículo: Dos caminos visuales: ¿A dónde nos han llevado y hacia dónde nos llevarán en el futuro?
Autores del artículo: Melvyn A. Goodale, A. David Milner
Texto original del artículo: https://www.sciencedirect.com/science/article/ abs /pii/S0010945217304094
Fuente del artículo: Cortex 2018
Artículo citado: 76 (24/09/2023)
3）
Título del artículo: Dónde, cuándo y cómo: ¿son todos sensoriomotores? Hacia una visión unificada de la vía dorsal en visión y audición
Autor del artículo: Josef P Rauschecker
Texto original del artículo: 10.1016/j.cortex.2017.10.020
Fuente del artículo: Cortex 98
Artículo citado: 117 (24/09/2023)
4. Impulsos dendríticos
Las neuronas de la neocorteza utilizan picos dendríticos para realizar predicciones.
El primer artículo es fácil de entender. Los artículos segundo y tercero están directamente relacionados con la teoría del autor.
1) Computación dendrítica
Título del artículo: Artículo sobre computación dendrítica Autor: Michael London y Michael Hausser
Texto original del artículo: https://www.annualreviews.org/doi/abs/10.1146/annurev.neuro.28.061604.135703
Fuente del artículo: Annual Review of Neuroscience 2015
Artículo citado :1268 (24/09/2023)
2）La década del pico dendrítico de NMDA
Título del artículo: La década del pico dendrítico de NMDA
Autores del artículo: Srdjan D Antic, Wen-Liang Zhou, Anna Moore, Shaina M. Short
Artículo original: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/jnr. 22444
Fuente del artículo: Journal of Neuroscience Research
Artículo de 2010 citado: 231 (24/09/2023)
3) Propiedades activas de las dendritas de las neuronas piramidales neocorticales
Título del artículo: Propiedades activas de las dendritas de las neuronas piramidales neocorticales
Autores del artículo: Guy Major, Matthew E. Larkum y Jackie Schiller
Artículo original: https://www.annualreviews.org/doi/abs/10.1146/annurev-neuro-062111-150343
Fuente del artículo: Annual Review of Neuroscience 2013
Artículo citado: 412 (24/09/2023)
5. Cuadrícula de celdas y celdas de lugar (Nobel 2014)
Cada columna cortical aprende un modelo del mundo utilizando un marco de referencia.
A continuación se muestran las conferencias de tres premios Nobel sobre celdas de lugar y celdas de cuadrícula de 2014. Cada una de las tres tiene su propio énfasis y se hace eco entre sí.
El profesor Edward Moser tiene una cuenta en la estación b.
1）Células espaciales en la formación del hipocampo
Título: Células espaciales en la formación del hipocampo
Autor: John O'Keefe
Texto original: https://www.nobelprize.org/uploads/2018/06/okeefe-lecture.pdf
Fuente: Conferencia Nobel, 7 de diciembre de 2014
Citado: 20 ( 2023/09/24)
2）Células de la cuadrícula y el mapa entorrinal del espacio.
Título: Células de cuadrícula y el mapa entorrinal del espacio
Autor: Edvard I. Moser
Texto original: https://www.nobelprize.org/uploads/2018/06/edvard-moser-lecture-slides.pdf
Fuente: Conferencia Nobel, 7 Diciembre
Citado en : 21 (24/09/2023)
3）Celdas de cuadrícula, celdas de lugar y memoria
Título: Celdas de cuadrícula, celdas de lugar y memoria
Autor: May-Britt Moser
Texto original: https://www.nobelprize.org/uploads/2018/06/may-britt-moser-lecture-slides.pdf
Fuente: Conferencia Nobel, 7 de diciembre de 2014
Citado: 10 (24/09/2023)
6. Células de cuadrícula en la neocorteza.
Evidencia de mecanismos de células de rejilla en la neocorteza.
1）Evidencia de celdas de cuadrícula en una red de memoria humana
Título del artículo: Evidencia de celdas de cuadrícula en una red de memoria humana
Autores del artículo: Christian F. Doeller, Caswell Barry & Neil Burgess
Texto original del artículo: https://www.nature.com/articles/nature08704
Fuente del artículo: Nature 2010
Artículo citado: 840 (24/09/2023)
2）Organizar el conocimiento conceptual en humanos con un código en forma de cuadrícula
Título del artículo: Organización del conocimiento conceptual en humanos con un código en forma de cuadrícula
Autores del artículo: Alexandra O. Constantinescu, Jill X. O'Reilly y Timothy EJ Behrens
Artículo original: https://www.science.org/doi/abs/10.1126/ Science.aaf0941
fuente del artículo:
artículo de Science 2016 citado: 672 (24/09/2023)
3）Grabaciones directas de actividad neuronal en forma de cuadrícula en la navegación espacial humana
Título del artículo: Grabaciones directas de la actividad neuronal en forma de cuadrícula en la navegación espacial humana
Autores del artículo: Joshua Jacobs, Christoph T Weidemann, Jonathan F Miller, Alec Solway, John F Burke, Xue-Xin Wei, Nanthia Suthana, Michael R Sperling, Ashwini D Sharan, Itzhak Fried y Michael J Kahana
Artículo original: https://www.nature.com/articles/nn.3466
Fuente del artículo: Nature Neuroscience 2013
Artículo citado: 563 (24/09/2023)
7.Artículo de Numenta sobre la teoría de la inteligencia de los mil cerebros
Los siguientes artículos son las explicaciones sistemáticas y profesionales del autor de la Teoría de la Inteligencia de los Mil Cerebros. El código experimental ha sido de código abierto.
1) Marco teórico completo y terminología relacionada.
Título del artículo: Un marco para la inteligencia y la función cortical basado en células de la cuadrícula en el neocórtex
Autores del artículo: Jeff Hawkins, Marcus Lewis, Mirko Klukas, Scott Purdy, Subutai Ahmad
Artículo original: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389 /fncir.2018.00121/full
Fuente del artículo: Frontiers in Neural Circuits 2019
Artículo citado: 162 (24/09/2023)
https://www.numenta.com/assets/pdf/research-publications/papers/Companion-paper-to-Thousand-Brains-Theory-of-Intelligence.pdf
2) Cómo las minicolumnas corticales crean una memoria de secuencia predictiva
Título del artículo: Por qué las neuronas tienen miles de sinapsis, una teoría de la memoria secuencial en el neocórtex
Autores del artículo: Jeff Hawkins, Subutai Ahmad
Artículo original: https://arxiv.org/abs/1511.00083, https://www.frontiersin.org/ artículos/10.3389/fncir.2016.00023/full
Fuente del artículo: Frontiers in Neural Circuits 2016
Artículo citado: 445 (24/09/2023)
3) Mecanismo de votación en columnas corticales.
Título del artículo: Una teoría de cómo las columnas en la neocorteza permiten aprender la estructura del mundo
Autores del artículo: Jeff Hawkins, Subutai Ahmad, Yuwei Cui
Artículo original: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fncir.2017.00081/
Fuente completa del artículo: Frontiers in Neural Circuits 2017
Artículo citado: 147 (24/09/2023)
https://www.numenta.com/resources/research-publications/papers/a-theory-of-how-columns-in-the-neocortex-enable-learning-the-structure-of-the-world/
4) Cómo las celdas de la cuadrícula forman representaciones de posición
Título del artículo: Ubicaciones en la neocorteza: una teoría del reconocimiento de objetos sensoriomotores utilizando células de la rejilla cortical
Autores del artículo: Marcus Lewis, Scott Purdy, Subutai Ahmad, Jeff Hawkins
Artículo original: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fncir .2019.00022/full
Fuente del artículo: Frontiers in Neural Circuits 2019,
artículo citado: 38 (24/09/2023)