"Artificial Mind System: Kernel Memory Approach" (Tạm dịch: Hệ thống Trí tuệ Nhân tạo: Phương pháp Bộ nhớ Hạt nhân)

 

"Artificial Mind System:  Kernel Memory Approach"

Tác giả: Tetsuya Hoya

Để biết thêm thông tin chi tiết về sách vui lòng liên hệ Zalo theo số 0329318197. 

Cuốn sách "Hệ thống Trí tuệ Nhân tạo: Phương pháp Bộ nhớ Hạt nhân" của Tetsuya Hoya giới thiệu một cách tiếp cận mới để tạo ra trí tuệ nhân tạo (AI) bằng cách sử dụng phương pháp bộ nhớ hạt nhân. Tác giả đề xuất rằng hệ thống bộ nhớ truyền thống trong AI có những hạn chế nhất định, và để đạt được AI thực sự có khả năng học hỏi và thích nghi như con người, cần có một cơ chế bộ nhớ tiên tiến hơn.

Phương pháp bộ nhớ hạt nhân tập trung vào việc tổ chức và truy xuất thông tin một cách hiệu quả, cho phép AI có thể:

• Lưu trữ và xử lý lượng lớn dữ liệu một cách có cấu trúc.

• Thiết lập các mối liên hệ phức tạp giữa các mẩu thông tin, tương tự như cách não bộ con người hoạt động.

• Học hỏi từ kinh nghiệm và tự động cập nhật kiến thức dựa trên các tương tác mới.

• Đưa ra quyết định thông minh và giải quyết vấn đề hiệu quả hơn bằng cách truy cập nhanh chóng các thông tin liên quan.

Cuốn sách đi sâu vào các khía cạnh lý thuyết và kỹ thuật của phương pháp này, bao gồm cấu trúc của bộ nhớ hạt nhân, các thuật toán để quản lý và truy xuất dữ liệu, và cách nó có thể được tích hợp vào các hệ thống AI hiện có. Mục tiêu cuối cùng là xây dựng một hệ thống AI linh hoạt, có khả năng học hỏi liên tục và thích ứng với môi trường thay đổi, mở ra những triển vọng mới cho sự phát triển của trí tuệ nhân tạo.

Mục lục

1 Giới thiệu

1.1 Tâm trí, Não bộ và Giải thích Nhân tạo

1.2 Tính chất đa ngành của Nghiên cứu

1.3 Lập trường chinh phục Người khổng lồ trí tuệ

1.4 Hệ thống Trí tuệ Nhân tạo Dựa trên Khái niệm Bộ nhớ Hạt nhân

1.5 Tổ chức của Cuốn sách

Phần I: Nền tảng Thần kinh

Chương 2 Từ các Mô hình Liên kết Cổ điển đến Mạng Nơ-ron Hồi quy Xác suất/Tổng quát (PNNs/GRNNs)

2.1 Quan điểm

2.2 Các mô hình Mạng Nơ-ron Liên kết/Nhân tạo Cổ điển

2.2.1 Mạng Nơ-ron Perceptron Đa lớp/Hàm cơ sở xuyên tâm và Bản đồ tính năng tự tổ chức

2.2.2 Bộ nhớ Liên kết/Mạng Nơ-ron Đệ quy của Hopfield

2.2.3 Các biến thể của Mô hình RBF-NN

2.3 PNNs và GRNNs

2.3.1 Cấu hình mạng của PNNs/GRNNs

2.3.2 Ví dụ về PNN/GRNN – Bài toán XOR nổi tiếng

2.3.3 Khả năng chứa các Lớp mới trong PNNs/GRNNs (Hoya, 2003a)

2.3.4 Sự cần thiết của việc Truy cập lại Dữ liệu đã lưu trữ

2.3.5 Ví dụ mô phỏng

2.4 So sánh giữa các Mô hình Liên kết được Sử dụng Phổ biến và PNNs/GRNNs

2.5 Tóm tắt chương

Chương 3 Khái niệm Bộ nhớ Hạt nhân – Một sự Thay đổi Mô hình từ Liên kết truyền thống

3.1 Quan điểm

3.2 Bộ nhớ Hạt nhân

3.2.1 Định nghĩa Đơn vị Hạt nhân

3.2.2 Một Biểu diễn Thay thế của Đơn vị Hạt nhân

3.2.3 Cải cách PNN/GRNN

3.2.4 Biểu diễn Đầu ra Mạng Cuối cùng bằng Bộ nhớ Hạt nhân

3.3 Các biến thể Tô pô về Bộ nhớ Hạt nhân

3.3.1 Biểu diễn Bộ nhớ Hạt nhân để Xử lý Dữ liệu Đa miền

3.3.2 Biểu diễn Bộ nhớ Hạt nhân để Xử lý Dữ liệu Thời gian

3.3.3 Sửa đổi thêm Đầu ra Mạng Bộ nhớ Hạt nhân cuối cùng

3.3.4 Biểu diễn Đơn vị Hạt nhân được Kích hoạt bởi một Luồng Hướng cụ thể

3.4 Tóm tắt chương

Chương 4 Bộ nhớ Hạt nhân Tự tổ chức (SOKM)

4.1 Quan điểm

4.2 Thuật toán Cập nhật Trọng số Liên kết (Hoya, 2004a)

4.2.1 Thuật toán Cập nhật Trọng số Liên kết giữa các Hạt nhân

4.2.2 Giới thiệu các Yếu tố Suy giảm

4.2.3 Cập nhật Trọng số Liên kết giữa các Đơn vị Hạt nhân (Thông thường) và các Nút Biểu tượng

4.2.4 Giai đoạn Xây dựng/Kiểm tra của SOKM

4.3 Bài toán XOR nổi tiếng (Xem lại)

4.4 Ví dụ mô phỏng 1 – Phân loại mẫu đơn miền

4.4.1 Cài đặt tham số

4.4.2 Kết quả mô phỏng

4.4.3 Tác động của việc lựa chọn σ đến hiệu suất

4.4.4 Khả năng khái quát hóa của SOKM

4.4.5 Thay đổi thứ tự trình bày mẫu

4.5 Ví dụ mô phỏng 2 – Phân loại mẫu hai miền đồng thời

4.5.1 Cài đặt tham số

4.5.2 Kết quả mô phỏng

4.5.3 Trình bày ID lớp cho SOKM

4.5.4 Các ràng buộc về việc hình thành trọng số liên kết

4.5.5 Lưu ý về sự hình thành tự chủ của một danh mục mới

4.6 Một số cân nhắc về Bộ nhớ Hạt nhân trong bối cảnh Nhận thức/Thần kinh sinh lý

4.7 Tóm tắt chương

Phần II: Hệ thống Trí tuệ Nhân tạo

5 Hệ thống Trí tuệ Nhân tạo (AMS), Các mô-đun và Tương tác của chúng

5.1 Quan điểm

5.2 Hệ thống Trí tuệ Nhân tạo – Một bức tranh tổng thể

5.2.1 Phân loại các Mô-đun hoạt động Có/Không có ý thức

5.2.2 Một ví dụ mô tả

5.3 Tóm tắt chương

6 Các mô-đun Cảm giác và Nhận thức

6.1 Quan điểm

6.2 Đầu vào cảm giác (Cảm giác)

6.2.1 Mô-đun Cảm giác – Được cho là một chuỗi các Đơn vị Tiền xử lý

6.2.2 Một ví dụ về cơ chế Tiền xử lý Giảm nhiễu cho tín hiệu thoại âm thanh nổi (Hoya và cộng sự, 2003b; Hoya và cộng sự, 2005, 2004c)

6.2.3 Ví dụ mô phỏng

6.2.4 Các nghiên cứu khác liên quan đến Giảm nhiễu âm thanh nổi

6.3 Nhận thức – Được định nghĩa là Đầu ra Thứ cấp của AMS

6.3.1 Nhận thức và Nhận dạng mẫu

6.4 Tóm tắt chương

7 Học tập trong Bối cảnh AMS

7.1 Quan điểm

7.2 Nguyên tắc học tập

7.3 Một ví dụ mô tả về học tập

7.4 Học tập có giám sát và không giám sát trong ANN truyền thống

7.5 Phản hồi mục tiêu được đưa ra là kết quả từ củng cố

7.6 Một ví dụ về Trích xuất Tính năng Tự tiến hóa và Nhận dạng Mẫu kết hợp Sử dụng Bộ nhớ Hạt nhân Tự tổ chức

7.6.1 Phần Trích xuất tính năng: Các đơn vị 1)-3)

7.6.2 Phần Nhận dạng mẫu và Củng cố: Các đơn vị 4) và 5)

7.6.3 Đơn vị thực hiện Học tập củng cố: Đơn vị 5)

7.6.4 Học tập cạnh tranh của các Hệ thống con

7.6.5 Khởi tạo các Tham số cho Hệ thống Nhận dạng Mẫu Thính giác của Con người

7.6.6 Xem xét Cách thay đổi các tham số i)-v)

7.6.7 Biểu diễn hạt nhân của các đơn vị 2)-4)

7.7 Tóm tắt chương

8 Các mô-đun Bộ nhớ và Cấu trúc Bẩm sinh

8.1 Quan điểm

8.2 Sự phân đôi giữa các mô-đun Bộ nhớ ngắn hạn (STM) và Bộ nhớ dài hạn (LTM)

8.3 Mô-đun Bộ nhớ ngắn hạn/Làm việc

8.3.1 Giải thích Khái niệm Bộ nhớ làm việc của Baddeley & Hitch trong ngữ cảnh AMS

8.3.2 Xử lý dữ liệu tương tác: Mô-đun STM/Bộ nhớ làm việc ←→ LTM

8.3.3 Nhận thức dữ liệu cảm giác đến trong ngữ cảnh AMS

8.3.4 Biểu diễn mô-đun STM/Bộ nhớ làm việc bằng Bộ nhớ hạt nhân

8.3.5 Biểu diễn xử lý dữ liệu tương tác giữa STM/Bộ nhớ làm việc và các mô-đun liên quan

8.3.6 Kết nối giữa các đơn vị hạt nhân trong STM/Bộ nhớ làm việc, LTM tường minh và LTM ngầm

8.3.7 Thời gian tồn tại của các đơn vị hạt nhân trong mô-đun STM/Bộ nhớ làm việc

8.4 Các mô-đun Bộ nhớ dài hạn

8.4.1 Phân chia giữa LTM tường minh và LTM ngầm

8.4.2 Mô-đun LTM ngầm (không khai báo)

8.4.3 Mô-đun LTM tường minh (khai báo)

8.4.4 Mạng ngữ nghĩa/Mô-đun Từ vựng

8.4.5 Mối quan hệ giữa LTM tường minh, LTM ngầm và các mô-đun Mạng ngữ nghĩa/Từ vựng trong ngữ cảnh Bộ nhớ hạt nhân

8.4.6 Khái niệm bản năng: Cấu trúc bẩm sinh, được định nghĩa là một mô-đun LTM được tích hợp sẵn/cài đặt trước

8.4.7 Mối quan hệ giữa Bản năng: Cấu trúc bẩm sinh và Mô-đun cảm giác

8.4.8 Biểu diễn phân cấp của LTM bằng Bộ nhớ hạt nhân

8.5 Hiện thân của cả mô-đun Cảm giác và LTM Hệ thống Trích xuất lời nói dựa trên Phương pháp Xử lý tín hiệu mù kết hợp và Bộ nhớ thần kinh

8.5.1 Trích xuất lời nói dựa trên ICA dải con kết hợp và Bộ nhớ thần kinh (Hoya và cộng sự, 2003c)

8.5.2 Mở rộng cho các Hỗn hợp xoắn (Ding và cộng sự, 2004)

8.5.3 Một cân nhắc thêm về Mô hình trích xuất lời nói mù

8.6 Tóm tắt chương

9 Các mô-đun Ngôn ngữ và Tư duy

9.1 Quan điểm

9.2 Mô-đun Ngôn ngữ

9.2.1 Một ví dụ về Biểu diễn Bộ nhớ hạt nhân – các cấp độ Lemma và Lexeme của Mô-đun Mạng ngữ nghĩa/Từ vựng

9.2.2 Hình thành khái niệm

9.2.3 Biểu diễn cú pháp bằng Bộ nhớ hạt nhân

9.2.4 Hình thành các đơn vị hạt nhân đại diện cho một Khái niệm

9.3 Nguyên tắc tư duy – Chuẩn bị để thực hiện hành động

9.3.1 Một ví dụ về Phân tích ngữ nghĩa được thực hiện thông qua Mô-đun tư duy

9.3.2 Khái niệm tư duy phi ngôn ngữ

9.3.3 Thực hiện hành động – Là nguyên nhân của quá trình tư duy

9.4 Tóm tắt chương

10 Mô hình hóa các Khái niệm Trừu tượng liên quan đến Tâm trí và các Mô-đun liên quan

10.1 Quan điểm

10.2 Mô hình hóa sự chú ý

10.2.1 Xử lý dữ liệu tương hỗ: Chú ý ←→ Mô-đun STM/Bộ nhớ làm việc

10.2.2 Một cân nhắc trong việc Xây dựng từ vựng tâm thần với Mô-đun chú ý

10.3 Giải thích cảm xúc

10.3.1 Khái niệm cảm xúc trong ngữ cảnh AMS

10.3.2 Phân loại các trạng thái cảm xúc

10.3.3 Mối quan hệ giữa Cảm xúc, Ý định và các mô-đun STM/Bộ nhớ làm việc

10.3.4 Học tập cảm xúc ngầm được giải thích trong ngữ cảnh AMS

10.3.5 Học tập cảm xúc tường minh

10.3.6 Chức năng của Mô-đun cảm xúc

10.3.7 Ổn định các trạng thái nội bộ

10.3.8 Quá trình tư duy để tìm giải pháp cho các vấn đề chưa biết

10.4 Giải quyết ý định

10.4.1 Xử lý dữ liệu tương hỗ: Chú ý ←→ Mô-đun ý định

10.5 Giải thích trực giác

10.6 Hiện thân của bốn mô-đun: Chú ý, Trực giác, LTM và STM/Bộ nhớ làm việc, được thiết kế cho các tác vụ nhận dạng mẫu

10.6.1 Mạng nơ-ron hồi quy tổng quát sắp xếp theo phân cấp (HA-GRNN) – Một mô hình thực tế để khai thác bốn mô-đun: Chú ý, Trực giác, LTM và STM, cho các hệ thống nhận dạng mẫu (Hoya, 2001b, 2004b)

10.6.2 Kiến trúc của Mạng STM/LTM

10.6.3 Sự phát triển của HA-GRNN

10.6.4 Cơ chế của Mạng STM

10.6.5 Một mô hình Trực giác bằng HA-GRNN

10.6.6 Giải thích khái niệm Chú ý bằng HA-GRNN

10.6.7 Ví dụ mô phỏng

10.7 Một phần mở rộng cho mô hình HA-GRNN – Được triển khai với cả Cảm xúc và Bộ nhớ thủ tục trong các mô-đun LTM ngầm

10.7.1 Các phần STM và LTM

10.7.2 Phần Bộ nhớ thủ tục

10.7.3 Mô-đun cảm xúc và các đơn vị hạt nhân chú ý

10.7.4 Chiến lược học tập của các biến trạng thái cảm xúc

10.8 Tóm tắt chương

11 Lời bạt – Hướng tới Phát triển một Ý nghĩa Thực tế của Trí tuệ Nhân tạo

11.1 Quan điểm

11.2 Tóm tắt các Mô-đun và Mối quan hệ Tương hỗ của chúng trong AMS

11.3 Một cân nhắc về các vấn đề liên quan đến ý thức

11.4 Một lưu ý về Cơ chế não bộ cho Robot thông minh

Tài liệu tham khảo