用HTM-CLA算法的话，咋确信设备计算能力能接近大脑
这个问题我最近有模糊解了。1. 目前计算机计算能力远不如人类大脑，所以采用HTM-CLA算法构建人工智能成本很高，很高，很高；2. 目前国防科大的天河二号计算能力大约相当于3个人脑，一年光用电就是1个亿；银河一号计算能力大约相当于人脑的1/3. 而人脑是1亿亿cps左右。4. 百度目前用“几万台”电脑，计算能力据说相当于“二到三岁的孩子”。见李彦宏二会提议。5. “二到三岁的孩子”应该只是指某一方面，比如辨别猫和狗。6. 百度对人工智能的期盼在于计算成本的进一步降低，比如降低3-4个数量级 ：））
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物理学里面有个东西叫“最小作用量原理”，意思是说大自然通常总是选择最简单的方式去达到它想要的目的。个人认为人脑可能也符合这个理论。如果智能可以用非常简单的方式实现，那么很可能这种东西早就已经出现了，至少出现的概率不小。没有出现，可能是因为人脑的模型相对于智能而言已经非常简单了，甚至已经接近于最简单的形式，毕竟人类是最原始的智能生物。而大家一直在做什么事情呢？简化，逃避复杂性。逃避复杂性，有可能发明出手机、航天飞机、操作系统这样的东西吗？神奇的功能经常依赖于一定程度的复杂性。个人觉得，AI如果成熟起来的话，可能是比较复杂的，可能比操作系统还复杂。至少要有一部分人老老实实地去“复制”人脑，不能所有人都去挤独木桥。简化的结果，可能就会效率很低，或者功能不健全。HTM在模拟人脑，但是它还是简化了的有缺陷的。如果两点之间直线最短，那么试图找到更短路径，恐怕不一定有理想的结果。人类也许应该学会修修补补，而不是试图在简单模型的前提下实现真正的智能。或者至少学会两条腿走路吧。
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【用HTM-CLA算法的话，咋确信设备计算能力能接近大脑】 楼主可以去看下杰夫·霍金斯的《On Intelligence》这本书，他把自己实现智能的构想写在里边了，HTM可以看做是这一理论指导下的初步尝试。他的这种构思区别于普通的神经网络以算力为前提的方式，其本质是一种记忆-匹配-输出的模式，也就是说他认为大脑的功能不是计算而是记忆。人类智能的实现是通过记忆模式，然后匹配遇到的模式，然后直接反应。简单的说可以看成一种高级的应激反应，不需要计算，而是直接在大脑中匹配结果。他还提到，如果单论计算力，计算机已经远远超过人脑了，所以智能的实现，至少人类智能的实现是不需要这么高的计算力的，这也是为什么 大脑的功耗仅有20w，比笔记本电脑都要小得多，也复合自然规则。所以为什么HTM看着这么靠谱，是因为现在的神经网络太不靠谱。而且图灵机模拟大脑的程度是非常有限的，因此霍金斯想要设计一款专门针对其构想的神经网络芯片。总的来说，我比较认可霍金斯的构想，至少方向上是对的。
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HTM-CLA到现在只是基本实现了3-4层的sensory-motor逻辑。主要用HTM的细胞结构来做序列的记忆和预测。它的优点是使用了单一的学习(训练)规则来实现时间序列-\u0026gt;结连结构的存储，关联预测和异常检测(核心功能是序列数据的拓扑存储和提取)。这个算法试图找到的是工作模式和逻辑，不是直接在规模层面模拟大脑的运作。现在他们在试图对其他层次的皮层逻辑进行解构。按照jeff的演讲，他们会在完成大部分理论后直接做芯片级的实现，整体在逻辑和规模上接近大脑。尽管已经有一些实际的应用，但就现阶段来说它还是一个没有完成的理论框架。希望他能把这条路继续完善下去，这是一套很有说服力的逻辑框架。
■网友
百度用的不是HTM算法。如果有朋友对HTM算法很感兴趣可以找我交流谢谢！
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