On Intelligence: How a New Understanding of the Brain will Lead to the Creation of Truly Intelligent Machines es un libro de 2004 [1] de Jeff Hawkins y Sandra Blakeslee . El libro explicala teoría del cerebro basada en la memoria y la predicción de Hawkins y describe algunas de sus consecuencias.
La idea básica de Hawkins es que el cerebro es un mecanismo para predecir el futuro, en concreto, las regiones jerárquicas del cerebro predicen sus secuencias de entrada futuras. Quizás no siempre en un futuro lejano, pero lo suficientemente lejano como para ser de verdadera utilidad para un organismo. Como tal, el cerebro es una máquina de estados jerárquica de retroalimentación con propiedades especiales que le permiten aprender . [1] : 208–210, 222
La máquina de estados controla en realidad el comportamiento del organismo. Como es una máquina de estados de retroalimentación , la máquina responde a eventos futuros predichos a partir de datos pasados.
La jerarquía es capaz de memorizar secuencias de patrones observadas con frecuencia ( módulos cognitivos ) y desarrollar representaciones invariantes. Los niveles superiores de la jerarquía cortical predicen el futuro en una escala de tiempo más larga o en un rango más amplio de información sensorial. Los niveles inferiores interpretan o controlan dominios limitados de experiencia o sistemas sensoriales o efectores. Las conexiones de los estados de nivel superior predisponen algunas transiciones seleccionadas en las máquinas de estados de nivel inferior.
El aprendizaje hebbiano es parte del marco en el que el evento de aprendizaje altera físicamente las neuronas y las conexiones a medida que se produce el aprendizaje. [1] : 48, 164
La formulación de Vernon Mountcastle de una columna cortical es un elemento básico del marco. Hawkins hace especial hincapié en el papel de las interconexiones de las columnas pares y en la activación de las columnas en su conjunto. Implica firmemente que una columna es la representación física de la corteza de un estado en una máquina de estados. [1] : 50, 51, 55
Como ingeniero, cualquier fallo específico en la búsqueda de una ocurrencia natural de algún proceso en su marco de trabajo no indica un fallo en el marco de predicción de la memoria per se , sino que simplemente indica que el proceso natural ha realizado la descomposición funcional de Hawkins de una manera diferente e inesperada, ya que la motivación de Hawkins es crear máquinas inteligentes . Por ejemplo, para los fines de su marco de trabajo, los impulsos nerviosos pueden tomarse para formar una secuencia temporal (pero la codificación de fases podría ser una posible implementación de tal secuencia; estos detalles son irrelevantes para el marco de trabajo).
Sus predicciones utilizan el sistema visual como prototipo para algunas predicciones de ejemplo, como las Predicciones 2, 8, 10 y 11. Otras predicciones citan el sistema auditivo (Predicciones 1, 3, 4 y 7).
1. En todas las áreas de la corteza , Hawkins (2004) predice que "deberíamos encontrar células anticipatorias ", células que se activan en anticipación de un evento sensorial .
2. En la corteza sensorial primaria , Hawkins predice, por ejemplo, que "deberíamos encontrar células anticipatorias en o cerca de V1 , en una ubicación precisa en el campo visual (la escena)". Se ha determinado experimentalmente, por ejemplo, que después de mapear la posición angular de algunos objetos en el campo visual, habrá una correspondencia uno a uno de las células en la escena con las posiciones angulares de esos objetos. Hawkins predice que cuando las características de una escena visual se conocen en una memoria, las células anticipatorias deberían activarse antes de que se vean los objetos reales en la escena.
3. En las capas 2 y 3, la actividad predictiva (activación neuronal) debería dejar de propagarse en células específicas, correspondientes a una predicción específica. Hawkins no descarta la presencia de células anticipatorias en las capas 4 y 5.
4. Las secuencias aprendidas de disparos comprenden una representación de invariantes temporalmente constantes . Hawkins llama a las células que se activan en esta secuencia "células de nombre". Hawkins sugiere que estas células de nombre están en la capa 2, físicamente adyacentes a la capa 1. Hawkins no descarta la existencia de células de la capa 3 con dendritas en la capa 1, que podrían funcionar como células de nombre .
5. Por definición, una invariante temporalmente constante estará activa durante una secuencia aprendida. Hawkins postula que estas células permanecerán activas durante la secuencia aprendida, incluso si el resto de la columna cortical está cambiando de estado. Como no conocemos la codificación de la secuencia, aún no sabemos la definición de ON o activo ; Hawkins sugiere que el patrón ON puede ser tan simple como un AND simultáneo (es decir, las células del nombre se "iluminan" simultáneamente) en una matriz de células del nombre.
6. La predicción novedosa de Hawkins es que ciertas células se inhiben durante una secuencia aprendida. Una clase de células en las capas 2 y 3 NO debería activarse durante una secuencia aprendida; los axones de estas "células de excepción" deberían activarse solo si falla una predicción local . Esto evita inundar el cerebro con las sensaciones habituales, dejando solo excepciones para el posprocesamiento.
7. Si ocurre un evento inusual (la secuencia aprendida falla), las "células de excepción" deberían activarse, propagándose a lo largo de la jerarquía cortical hasta el hipocampo , el depósito de nuevos recuerdos.
8. Hawkins predice una cascada de predicciones que, cuando se produce el reconocimiento, se propagan a lo largo de la columna cortical (con cada sacudida del ojo sobre una escena aprendida, por ejemplo).
9. Las células piramidales deberían ser capaces de detectar eventos coincidentes en dendritas delgadas , incluso en el caso de una neurona con miles de sinapsis . Hawkins postula una ventana temporal (suponiendo que la activación está codificada en el tiempo), que es necesaria para que su teoría siga siendo viable.
10. Hawkins postula, por ejemplo, que si el nivel inferotemporal (IT) ha aprendido una secuencia, eventualmente las células en V4 también aprenderán la secuencia.
11. Hawkins predice que las "células de nombre" se encontrarán en todas las regiones de la corteza.
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