小寶的本事

每天晚上，我幾乎重複相同的動作，關電腦，然後叫小寶去睡覺。
可是，後來我發現，我還沒叫牠去睡覺，牠就自己鑽進狗窩裡了。

牠聽得懂我電腦關機的意思。


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happy是我家附近漫畫店黑狗的名字。

我媽出門的時候，有時候會這樣跟牠說，「媽媽要出門，你要去happy 家玩嗎？ 」
於是小寶就跟跟跟~~

有時候會這樣說：「媽媽要出門，你要去happy 家玩嗎？ 可是我要順便去菜市場，你要自己留在happy家等我喔~ 」
然後小寶就鑽回牠的狗窩…決定不出門。

怎麼，夠複雜了吧~
教其它的東西，都不認真學。學些莫名其妙的東西倒是滿強的

[創智慧]的讀書心得

這本書的心得，我如果真的要寫，大概會寫得沒完沒了。不過還是簡單的寫一下好了。

以前我看過一部電影，電影中的對白：
A 「我解剖過人腦，沒有發現容納靈魂的地方。」( A的意思是信仰本質不存在 )
B 「那請問，記憶、勇氣、又是存放在那裡。」

我學東西的時候，覺得我愈是年長，記憶力愈好，本來讀原文書的效率很差，看過也不記得，後來大有改進。本來記舞步很差，後來也是大有進步。因此我猜大腦運作的方式，是用pointer，用模組化的方式在記東西。簡單的說，它是個data compression的system。

這本書主要探討「新皮質」的功能。
新皮質有6層，用computer來作解釋，簡單的說，人可以進行的運算只有6 個 operation。但是，實際上，你可以感覺到的，只有在最上層的operation。

剩下的5個 operation不會進入你的主觀意識，它在你沒有發現它的時候，就被處理掉了。
example：
當你在讀這段文字時，你的第6層皮質，得到的已經是抽象的概念。
第一層可能只知道 "看到了一堆 點和線"
第二層可能只知道 " 這是符號，有很多個 "
第四層可能已經知道 "一個字一個字的意思 "
第五層可能可以斷句、

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但是當你換學另一種語文時，一切就重來…。
不過，隨著你的努力，本來在上層才有辦法處理的，會一直往下層推，而你的上層皮質，就可以有空閒去處理 "形態中的形態" "規律中的規律"
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書中對大腦皮質的重要解釋有幾個：
1 大腦的記憶是形態的序列 ( 因為 memory 和 computation 是一體的。當你提取memory時，你是把這堆memory 計算出來，而不是提取出來。)
2 大腦的記憶是自體聯結記憶 ( 用部分即可以取得全部 )
3 每一個layer都能對某些特定的"不變表徵" (eigen vector)作出反應。
4 大腦不停地預測。 (因為信號不停地在 不同的layer 之間forward和backward)
這是智慧的根本 ---> 預測

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個人的看法是，這個hierarchical的架構，無論是應用在
(1) data compression( 和碎形有點像 ),
(2) parallel processing的運算架構，
(3) pattern recognition / data classification

都可以有很大的應用空間。最重要的是，現在的computer架構，根本不是大腦的"皮質架構"。

而在演算法的層次，我認為，大腦的computing方式，本質上就是一種dynamic programming ( 先把會重複計算的部分算好，存起來)
嚴格的說，應該是 dynamic programming of dynamic programming
( 先把會重複運用的計算迴路，繞出來。 )

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原作者認為，現在正是發展 "類皮質電腦"的大好時機。

[讀書心得]創智慧－－ 理解人腦運作，打造智慧機器

自己寫推荐，太累了，引用別人的好了，下頭的心得是引用來的，原始文章

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文類：書評

書名：創智慧－－ 理解人腦運作，打造智慧機器 （On Intelligence）
出版社：遠流出版社

作者：傑夫‧霍金斯

譯者：洪蘭

《創 智慧》這本書談論的是人腦如何運作的理論。要瞭解作者在想些甚麼，我們最好從一個例子出發。圖一裡有個中文字，中間被塗黑了，只有外框被保留下來。看了這 個字，你會猜想它是「圖」、「圓」、或「園」這類的字。你可能會先想到「圖」這個字，那是「圖一」所帶給你的聯想。然而，你就是無法確定它是哪個字。

圖一、中間被塗黑的中文文字。

如果我將這個字所出現的脈絡一併呈現給你（圖二），你會毫不遲疑地說，「啊，這是個『國』字。」請留意，出現在這兩個圖中的「國」字長相其實完全相同。為什麼當它單獨出現時，你無法認出；伴隨脈絡出現時，你卻能正確辨認？

圖二、伴隨下文出現的「國」字。

你 會說，「當然嘛，這是為什麼我們可以訓練自己速讀。在閱讀時，我們看到的其實是整段文字，而不是個別文字。」然而，如果我們只從整段來判讀文字，我們是怎 麼認識單獨文字的？而且，如果一個文字出現在不該出現的脈絡（如，「國惠」），我們就沒有機會認出它來嗎？你又會說，「這並不難。我們可以把法則訂成這 樣：如果一個文字出現在脈絡裡，我們使用脈絡的規則來判斷它；如果它單獨出現時，我們則以另一種規則判斷。」然而，在脈絡出現的情況裡，我們仍然有機會看 到單獨的文字。假若這兩種規則提出了相抵觸的判斷，我們應該相信哪一個呢？我們這樣想下去，會逐漸發現，要發明一些法則來模擬人腦的部分運作並不困難。然 而，如果要在很多方面都能達到與人腦相同的效能，我們就會被迫把法則寫得越來越繁複，而且仍然免不了顧此而失彼。

傑夫‧霍金斯認為人腦是這麼運作的。首先，人腦有個階層性的架構。輸入的訊號從下層進入，流經中層，最後進入上層。每一層的神經細胞都是某一種類型的型態辨別器（pattern recognizer）， 它們所從事的工作是把下一層所送來的訊息作進一步的判斷，決定自己是否要活化（被激發）。比如，我們的腦子可能有個辨識部分文字的層次。在這層次裡，當圖 一的訊息進入時，負責辨識外框（口）的神經細胞活化了。然而，由於資訊的不明確，負責辨識「或」的神經細胞並沒有活化。到了大腦的上一層，所有負責辨識文 字中有個口的神經細胞一起活化，因此我們會說，這可能是「圖」，也可能是「圓」，等等。到了更上一層，負責辨識「國家」的神經細胞也活化了，我們認出一個 完整的名詞。

圖三、兩層次架構的神經組織。

人腦的架構不僅有階層的連結而且有相互的連結。也就是說，如果一個區域會傳送訊息給另一個區域，後者也會傳送回饋訊息給前者。這有甚麼好處呢？當「國家」在大腦的某個層次被細胞A辨認（圖三）以後， A會把回饋訊號傳給下一層次的B，後者負責「國」的辨認。我們假定B、C、D（以及一些沒有呈現出來的細胞）在同一層次， C負責「圖」的辨識，D負責「圓」，等等。同層次的細胞功能不同，會傳送抑制的訊號給彼此。如此一來，即使C與D受到低層次訊號的影響，會短暫地活化，卻無法與B相抗衡，因為B接受了A的激發，而C與D則沒有這樣的奧援。經過這樣訊號的上下流通，最終只有A與B能夠維持活化的狀態，C與D的活動終將式微。

這 裡所傳達的最重要的理念是：神經訊號必須在不同層次的細胞之間相互流通，同層次的神經細胞則必須做相互的抑制，大腦的系統才會進入穩定的狀態。當這個狀態 出現時，我們會同時辨認到整體與部分的型態。這些型態之所以能夠被辨認，是因為負責辨認它們的神經細胞能夠相互支持，因而在競逐的過程中取得了穩定的活 化。

當 神經細胞無法取得穩定的活化時，它們會繼續傳送訊號到上層的細胞去，期望當訊號進入某個層次以後，每個層次的細胞都能夠獲得穩定的活化。這是一個動態系統 所自然發生的事情，沒有人命令它要這麼做。這種經由動態系統以及穩定狀態來解釋大腦運作的理論，特別能照顧到我們所熟知的事實：大腦經常需要脈絡來確定它 的認知。