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致力于让机器像人类大脑一样工作的Numenta入选最值得关注100家AI公司榜单_[#第一枪]

发布时间:2021-06-07 11:48:33 阅读: 来源:三角龙骨厂家

雷锋网【新智造】按:被称为世界科幻文学“三巨头”之一的罗伯特·海因莱因,于1987年出版了他著名的小说《异乡异客》,在书中他杜撰了一个词——Numenta,来自拉丁文 mentis,意为“心灵”。2005年,美国计算机科学家与神经生物学家杰弗瑞·霍金(Jeffrey Hawkins),以此命名了他的新公司,致力于开发出一台和人类大脑工作原理相似的智能机器。此前,Numenta 公司上榜了调研公司 CBInsights 的“最值得关注的100家人工智能公司”榜单。

Numenta 公司创建于2005年,其创始人 Jeffrey Hawkins 大名鼎鼎,既是计算机科学家,也是神经生物学家,同时还是Palm公司、Handspring公司、Redwood Neuroscience Institute 研究所的创办者。

创业的经历与其学术经历相符,早期创办的Palm 和 Handspring 公司专注于制造移动设备,想必离不开其计算机科学的学术背景,此后分别创办于2002年和2005年的 Redwood Neuroscience 研究所和 Numenta 公司,则专注于研究新皮层处理信息的方式,并应用于计算机领域,这则归功于其神经生物学的背景。

根据人类进化史,大脑皮层分为新皮层和古皮层。所谓的“新皮层”在脑半球顶层,大约2-4毫米厚,分为六层。新皮层被证明与一些高等功能有相关关系,比如知觉、运动指令的产生,空间推理,意识及人类语言。在其他研究中也表明,人类经过学习得到的意识都在新皮层集聚,形成物质的反应体,记载和储存所学习知识。

依据新皮层的处理信息的方式,2004年 Jeffrey 和其同伴写了一本叫做《人工智能的未来》的书,提出了分层时序记忆(Hierarchical Temporal Memory)的新算法。但随着深度学习算法的火热,Jeffrey 的这种算法似乎面临着被“埋没”的现状。

不过,即便如此,Jeffrey 还是在积极地维护着自己的领地。

简单来说,HTM 就是通过模拟新皮层的机制,以人类认知世界的方式来学习世界中的对象。它提供一种在杂乱 、大型、现实世界的数据集中,进行模式识别和预测的方法。HTM 应用领域很广,比如图像和声音识别、复杂系统的故障预测、网络点击预测、欺诈检测系统预测、文本语义分析等 。HTM 底层的学习算法并不局限于特定的应用领域。

HTM 算法在图像识别中的应用

Jeffrey 认为,当应用于计算机时,HTM 非常适合用于预测、异常检测、分类以及最终的感觉运动应用程序,并且始终相信这项技术将成为下一波计算的基础。

与其他机器学习方法不同,HTM 是基于时间模式,在连续基础上学习无标记数据,这意味着它可以同时学习多种模式。

根据 Numenta 官网介绍,雷锋网了解到,HTM 算法到目前为止经过了三次进化迭代:

测试 HTM 理论并开发第一代算法,在这个阶段,视觉是一个主要的应用焦点领域;

开发第二代 HTM 学习算法,具有更强的生物相关性和未来工作的路线图,在此阶段,继续探索应用程序,构建预测引擎,并启动了一个直接相关的开源项目;

研究第三代 HTM 学习算法,关注感觉运动整合。

同时,虽然 Numenta 公司自身并不构建商业的应用程序,但他们在一些领域创建了用于示例的 HTM 应用程序,例如监视股票性能、检测异常的人类行为以及在地理空间数据中发现模式。此外,Numenta 公司的合作伙伴在监控 IT 基础架构和自然语言理解方面也创建了一些商业应用程序。

此外,Numenta 的创始团队也颇为豪华:联合创始人Donna Dubinsky 此前在苹果公司工作10年,负责销售支持和物流;研究副总裁 Subutai Ahmad 曾在 Yesvideo 公司担任工程副总裁,帮助公司从三个人成长为自动化数字媒体创作的领导者。

CrunchBase 显示,Numenta 公司于2016年完成了一轮120万美元的融资,投资方为 Cortical.io ,是一家提供基于语义折叠的自然语言理解(NLU)解决方案的公司,也是 HTM 技术的使用者。

虽然 Numenta 公司并未停止脚步,相比目前2006年提出、极为火爆的深度学习而言,早于2年提出的 HTM 算法显然被压了一头。围绕这两种机器学习算法的优劣,业界也有一些争论。但总体而言,在面对多种类型问题时,深度学习的多层模型,显然要优于“一次只能解决一种问题”的 HTM 算法。但也正如吴恩达在谈到深度学习时所言,解决不同问题需要不同的技术,所以也不能以简单优劣来评价两种机器学习的算法。

认为,对科技领域而言,形成霸权是极度危险的,需要更多不同的声音和探索。

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