有多种实现智能的方式: computation, circuits
any device that perceives its environment and takes actions that maximize its chance of successfully achieving its goals.
AI is whatever hasn’t been done yet
These sub-fields are based on technical considerations, such as particular goals (e.g. “robotics“ or “machine learning“),[15] the use of particular tools (“logic“ or artificial neural networks), or deep philosophical differences.[16][17][18] Subfields have also been based on social factors (particular institutions or the work of particular researchers).[14]
1. Architecture
大脑是如何工作的? 可能
- 瑞士军刀, 一个区域负责一个功能
- 通用: 可以处理多种功能
我们为什么要关注大脑的这些功能组件呢? 因为这是关于大脑和智能的基本问题, 这是一种处理复杂问题的途径(bottom-up), 了解不同组件可以帮助我们理解\实现其数学模型
1.1. History
- Spearman 1904, 对学生进行智能测试
一个人如果能够更好地比较两个声音的大小, 那么他也能在数学考试中取得更好的成绩(强相关), 这是IQ测试的基本原理(各种智能是相互关联的)
- Gall 1958
将大脑分成不同的部分
- Leision 1794
将大脑的某一部分伤害, 发现其他智能行为还是好的. 说明不同位置的大脑是有不同功能的
2. Methods
2.1. fMRI
有着最好的空间精细度, 原始数据: 大概有30000个3d点.
测试速度是很慢的, 可能测到的是6秒前的数据. 数据意义只有在比较时才会产生.
背后的信号产生机制(Blood-oxygen-level-dependent)还是不明确的
- 神经元活动增加$\to$局部血流增加$\to$血红蛋白的氧含量变化$\to$MRI信号变强
Meaning: 我们可以更好地了解大脑每个部分的不同功能, 进展十分迅速. 甚至在1990年我们都只能识别出两三个区域, 包括注意力\语言等, 现在我们已经能够定义十几个区域了
Important problem:
- 映射关系, 大脑的区域X和特定的功能Y之间是怎么样的映射, many X for Y? X for how many Y?
- 充分性\必要性
- 天生的?
语音实验：实验表明有一块区域只是对音素相应，而非语言
- 一块特定区域只做和语音相关的功能，比如听语句。当做其他事（不需要语言）时活跃度就很小
- Language$\not=$Thought
- 有很多区域我们还不了解
- 有一些区域是通用的（IQ/General），在做困难的工作时这些区域就会被激活（John Duncan）