唯识学可以被人工智能借鉴吗( 三 )
人脑是一个非完整信息处理系统,这一特征在感知的层次上是非常明显的。
如视网膜上光感受器的分布式不均匀的。大部分光感受器位于中央黄斑区,以黄斑区为中心,随离心率的增长,光感受的分布密度迅速下降,呈现出一种形状扩散的格式(如图a3所示,Y. Zeevi等)。
同时,对从视网膜到皮层的传输通路的研究也表明,视网膜是以一种拓扑方式投影到视觉皮层的,即特定的皮层区仅有其特定的感受野。皮层相当大的区域与中央视觉皮层有关。
从图3a中可以清楚的看到以下特点:
(l)视网膜中央凹的黄斑区内锥体细胞密度最大,有最高的光采样密度;
【唯识学可以被人工智能借鉴吗】 (2)随着离心率的增大,锥体细胞分布密度降低,对形状和颜色的视觉信息处理能力也随之降低。
以上说明了高等动物的视觉感知采样是非均匀的,形成一个非完整信息处理系统。
图3b给出了应用小波变换实现的非均匀采样,这种采样方法使初期视觉计算模型更符合生物视觉机理,可真实模拟生物视网膜对视觉信息非均匀采样及生物视觉系统所具有选择注意能力的特征,能进一步降低视觉计算复杂度。这种方法是建立在对生物视觉的实验和观察的基础之上的。
人脑对单一传感信息的处理也表现出独特的性能。例如,在视觉信息处理中,人可以根据一些抽象描述(概念化符号)结合已有知识,经逻辑推理自顶向下准确地把握外部事物,这种通过对事物特征信息的整合来感知事物的绑定(bingding)机制,使人可以有选择地处理视觉信息。
大脑在处理视觉信息的过程中,表现出高度的并行性(虽然这与通常意义的并行可能有很大的不同),可以有效地划分视觉任务,通过对局部信息的时一空整合(感舜野逐级综合)实现视觉感知,这是一个自底向上的过程,该过程具有明显的多尺度(scaling)特征。
同时,串行计算在局部特征整合和逻辑推理中也起着重要的作用。大脑的选择性注意机制使视觉系统只注意景物中感兴趣的视觉激励而淡化背景,同时对一系列场景的变化也仅关注场景中的目标。人类认知的自底向上和自顶而下的闭环多层反馈式信息处理机制(如图4所示)和多传感信息的融合,并行与串行的相互交织,保证了大脑能高效准确地感知外部世界。
目前人对其自身智能活动的认识还处在较低的水平上,但随着神经生物学和神经生理学研究的不断深人,正逐步揭示出可供机器智能研究借鉴的物质结构和信息处理机制。
人的视觉、听觉、触觉等感觉器官分别接收外部世界的不同信息,这些信息经大脑处理后,获得对场景的理解。
不同的感觉系统分别敏感于不同的信息,如视觉系统对景物或目标的空间位置、空一时对比度、形状和颜色等敏感,听觉则对信号的频率敏感,而触觉对物质或物体的材质和表面结构敏感,这些信息又在认知过程中相互印证(监督)。研究在智能机器系统中如何进行多传感信息的处理与融合是当前智能信息处理中所面临的非常重要的课题。
大脑的思维能对信息进行创造性的加工,产生出人类的新信息、新知识。人的认知是从具体到抽象,从简单到复杂,从低级到高级的发展过程。这对探讨利用机器从浩瀚杂乱的网络环境中挖掘所需要的知识具有重要的借鉴意义。
认知过程中的交互行为与选择注意机制
人类感知的经验表明:人具有从复杂环境中搜索特定目标,并对目标信息进行有选择处理的能力。这种搜索与选择的过程被称为注意力集中(focus attention)。
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