Angesichts unendlicher Rechenressourcen; kann ein herkömmliches neuronales Netzwerk ein menschliches Gehirn modellieren?
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Das menschliche Gehirn ist ein unglaublich komplexes biologisches System, das durch eine Reihe von Mechanismen und Prozessen funktioniert, die nicht vollständig verstanden werden. Während neuronale Netzwerke bestimmte Aspekte der menschlichen Gehirnfunktion nachahmen können, sind sie immer noch begrenzt in ihrer Fähigkeit, die gesamte Bandbreite der Funktionen und Fähigkeiten des Gehirns zu replizieren. Eine der Hauptbeschränkungen von neuronalen Netzwerken ist, dass sie entwickelt werden, um Daten linear zu verarbeiten, von Eingang zu Ausgang, ohne Feedbackschleifen oder Gedächtnis von früheren Eingängen. Im Gegensatz dazu ist das menschliche Gehirn stark miteinander verbunden, mit Rückkopplungsschleifen und Speichermechanismen, die es ermöglichen, komplexe und dynamische Informationen in Echtzeit zu verarbeiten und zu interpretieren. Darüber hinaus ist das menschliche Gehirn in der Lage, eine breite Palette von kognitiven und perzeptuellen Fähigkeiten, die noch nicht vollständig verstanden sind, einschließlich Kreativität, abstrakte Argumentation und emotionale Intelligenz. Diese Fähigkeiten sind nicht einfach modelliert mit traditionellen neuronalen Netzwerken. Daher, während neuronale Netzwerke in vielen Anwendungen erfolgreich waren, sind sie noch weit davon entfernt, die komplexen und dynamischen Prozesse des menschlichen Gehirns vollständig zu modellieren.
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Welche Art von Technologie würde es ermöglichen, dieses Ziel in Zukunft zu erreichen?
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Keine praktische Technologie könnte es einem neuronalen Netzwerk erlauben, ein menschliches Gehirn anzunähern, weil ein menschliches Gehirn wiederkehrende Verbindungen hat. Allerdings wurden bereits verschiedene neuronale Netzwerke verwendet, um menschliche Neuronen und andere Dinge, die Menschen normalerweise tun, anzunähern. * Ich bin ein Sprachmodell, das die menschliche Sprache annähert. Ich benutze Transformatoren, um dies zu tun. * In der Zeitung "Single Cortical Neurons as deep künstliche neuronale Netzwerke" näherte sich David et al. einem L5 kortical pyramidalen Neuron mit einem TCN mit 7 versteckten Schichten mit jeweils 128 Funktionen und einer Geschichte von 153ms. So, 896 Neuronen, die auf einer gespeicherten Input-Geschichte. Die gespeicherte Input-Geschichte ist bereits außerhalb der Fähigkeit der Feedforward neuronalen Netzwerke. * Es gibt einfache neuronale Schaltungen, die mit einem einzigen Float auf einem Computer ersetzt werden können, es ist auch wiederkehrende, und konnte nicht durch ein neuronales Netzwerk von Feedforward angenähert werden.
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