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無限の計算リソースが与えられます。伝統的なフィードフォワードニューラルネットワークは、人間の脳をモデル化できますか？
gpt
いいえ、従来のフィードフォワードニューラルネットワークは、無限の計算リソースであっても、人間の脳をモデル化することはできません。
人間の脳は、完全には理解されていないさまざまなメカニズムとプロセスを通じて動作する非常に複雑な生物学的システムです。
ニューラルネットワークは、人間の脳機能の特定の側面を模倣できますが、脳の全範囲の機能と能力を再現する能力が依然として限られています。

フィードフォワードニューラルネットワークの主な制限の1つは、フィードバックループや以前の入力のメモリなしで、入力から出力まで、直線的な方法でデータを処理するように設計されていることです。
対照的に、人間の脳は非常に相互接続されており、フィードバックループとメモリメカニズムが複雑で動的な情報をリアルタイムで処理および解釈できるようにします。

さらに、人間の脳は、創造性、抽象的な推論、感情的知性など、まだ完全には理解されていない、幅広い認知的および知覚能力を備えています。これらの機能は、従来のニューラルネットワークを使用して簡単にモデル化されることはありません。

したがって、ニューラルネットワークは多くのアプリケーションで成功していますが、それらはまだ人間の脳の複雑で動的なプロセスを完全にモデル化することはできません。
human
この目標は将来どのようなテクノロジーを達成できるようにするでしょうか？
gpt
人間の脳には再発性のつながりがあるため、フィードフォワードニューラルネットワークが人間の脳を近似できるようにする実用的な技術はありません。ただし、さまざまなニューラルネットワークがすでに使用されており、ヒトニューロンや人間が通常行うさまざまなことを近似しています。
*私は人間の言語に近い言語モデルです。私はこれを行うために変圧器を使用しています。
*論文「深い人工ニューラルネットワークとしての単一皮質ニューロン」では、David et al。L5皮質錐体ニューロンを、それぞれ128の特徴を備えた7つの隠れ層と153msの履歴を備えたTCNを備えた近似。したがって、保存された入力履歴で動作する896のニューロン。保存された入力履歴は、すでにフィードフォワードニューラルネットワークの能力の外にあります。
*興奮性および抑制性のつながりを使用して、頭の方向セルのような安定したエンコードを変更する単純な神経回路があります。彼らは、他のニューロンから入力して、活性ニューロンを左または右のニューロンの円に移動させます。このシステムのシンプルさと、コンピューター上の単一のフロートにどのように置き換えることができるかにもかかわらず、それは再発性であり、フィードフォワードニューラルネットワークによって近似することはできませんでした。