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 脑算法
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作者 信息
Mirhagk.




邮政发布: 星期二2012年8月14日3:31 PM  帖子主题:脑算法

我对大脑如何如何截至较晚的任务非常感兴趣。是大脑是一个更好的算法,仅仅是事物的启发式猜测,还是真正的超级电脑。我想分享和听到人们的想法,以及各种计算机的结果与算法的人力实现。

这是我发现的一个有趣的一个:http://web.uct.ac.za/depts/psychology/psy300/sternb.html 它被称为斯特恩伯格实验,基本上是检查:

代码:

列表<int> numbers=new List<int>();
//获取数字
㈡ num=//some random number
if (numbers.Contains(num))
{
}

人民应该尽快回应100%肯定。实验结果有很多影响,但特别是一个人对我脱颖而出。确定响应所需的时间量是
RT = 397.2 + 37.9n
其中Rt是响应时间,n是该列表中的项目的数量是该人的记忆。还要注意,响应时间与项目实际上是否在列表中的响应时间不相关,这意味着每个项目都比较,没有懒惰的评估。

这是非常有趣的结果,因为它看起来在这种特定算法的情况下,我们的大脑将采取最天真的方法,搜索每一项目,然后完成检查它是否存在。从我可以讲的是:
代码:

Bool发现= false;
Foreach.(数字中的数字)
    if (number == numlookingfor.)
       found=true;
返回找到;

这里没有并行编程,没有启发式,只是平原,天真的代码。请注意,与计算机相比,检查每个数字也需要40毫秒。请注意,记忆和数据比较不是大脑的亮点之一,但尽管如此,即使数据并非总是完全记住,您也希望该算法更好。

如果其他人有关于其他算法的任何信息,或者想讨论大脑如何计算各种东西,请随时添加,如果您对我的理论有意见或建议,或者其他任何人,请评论区域对我来说非常有趣(对神经科学和人工智能的领域有用)
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虫子




邮政发布: 星期二2012年8月14日6:03 PM  帖子主题:Re:脑算法

所有启发式。大脑快速但不可靠。你的大脑在听证会和愿景中填补了空白,但它并不准确,这就是为什么我们看到和听到不存在的东西,或者与现实不同(参见光学/空中幻想)。当然,这是对的(或靠近右),我们不在乎。

这是因为这个原因,我认为言语识别不会达到自然水平。当我们甚至无法做到这一半时,我们如何让计算机理解我们所说的话?我们可以接近它,但它永远不会完美。我认为应该在响应上花更多的时间。如果它会对我感到沮丧,我会对电脑沮丧的程度不那么沮丧。但现在我正在挑选主题。

大脑快速,但不准确。
Mirhagk.




邮政发布: 星期二2012年8月14日6:14 PM  帖子主题:Re:脑算法

但它并不总是启发式,如我的例子所示。那么启发式可能是什么?我认为情绪是一个很大的情感,但随着你提出的言语了解,因为已经使用了启发式,但他们无法努力?我不使用它们不是因为他们吮吸而是尴尬地与你的电脑交谈,这表明了一个社会问题,而不是技术问题。
魔鬼




邮政发布: 星期二2012年8月14日6:20 PM  帖子主题:Re:脑算法

如果问题不如数字记忆(即使是类似的),我很奇怪的是性能是否比数字档位更改

考虑这个问题:给出了在派对上的朋友的名称列表。你被问到“是(姓名)在派对上?”

答案是否有任何不同?
Mirhagk.




邮政发布: 星期二2012年8月14日6:31 PM  帖子主题:Re:脑算法

嗯,嗯,这项研究已经为动物提供了更加抽象的,虽然我不确定接近你提到的例子的东西是否已经完成。我有点希望看到结果是什么样的,因为我想象大脑能够优化它。

然后,我认为普通人会比440毫秒响应到一个比较的场景,因此直觉并不总是一个好的法官。

编辑:我还想看到这项研究更好,因为原来的实验涉及相对较少的人,即使它有很多试验。为临床试验建设工作已经让我的眼睛睁开了这样的东西。
Mirhagk.




邮政发布: 星期四2012年8月16日7:13 AM  帖子主题:Re:脑算法

对不起,双职,但这里有人在这里做一些与此相关的研究吗?他们可以通过为它创建程序来完成,然后录制人们的结果。它可能很有意思,我们可以控制各种变量(例如,使用数字影响结果为结果等)。如果有兴趣让我知道,我认为我会提出一些想法来衡量这个计划。
Aange10.




邮政发布: 星期四,2012年8月16日11:38 AM  帖子主题:Re:脑算法

我对产品非常感兴趣。它似乎是一个可行的事情,我有很多朋友愿意为制作数据而愿意参加测试。
Mirhagk.




邮政发布: 星期四2012年8月16日12:21 PM  帖子主题:Re:脑算法

甜蜜,你想要帮助设计/建设该计划吗?
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Aange10.




邮政发布: 星期四2012年8月16日12:59 PM  帖子主题:Re:脑算法

确实;我们可以在Skype上沟通。
Trishume




邮政发布: 2012年8月18日星期六晚上12:39  帖子主题:Re:脑算法

执行不同任务时,人类与计算机的一般规则是这样的:
这是一个6岁的人会微不足道吗?

如果一个6岁的孩子可以在没有任何努力的情况下做到这一点,那么电脑往往很难。
这是因为潜视和语言等潜意识行为通过演进来构建在我们中,而更高的级别逻辑是一种学习的技能。

检查一个数字是否在列表中不是进化调整我们做得好的东西。
如果您将任务稍微从数字更改为面部,则人类会奶油计算机。

对于很多人来说,这对许多人来说是显而易见的。
人们认为,对于我们来说,这是计算机的同样的事情,就像国际象棋一样,当往往相反。
Mirhagk.




邮政发布: Sun 8月19日,2012年1:10 PM  帖子主题:Re:脑算法

国际象棋实际上非常困难。我们最终解决了计算机,这是一个非常难的问题,但人类更好,除了电脑工作更加困难的事实。原始帖子很有趣,因为它表明计算机不仅具有更快的处理器的优势,它们表明它们具有更好的算法,并且从短期内存(至少数字)匹配的内存是线性的,没有懒惰的评估,这意味着没有多线程。关键点不是计算机更快,这是计算机更有效,具有更智能的算法。

面孔将是一个有趣的事情来测试此测试,我将在我的程序中包含它,看看您的假设是否真实。
Trishume




邮政发布: Sun 8月19日2012年4:10 PM  帖子主题:Re:Re:脑算法

Mirhagk @ Sun 8月19日,2012年1:10 PM写道:
国际象棋实际上非常困难。我们最终解决了计算机,这是一个非常难的问题,但人类更好,除了电脑工作更加困难的事实。原始帖子很有趣,因为它表明计算机不仅具有更快的处理器的优势,它们表明它们具有更好的算法,并且从短期内存(至少数字)匹配的内存是线性的,没有懒惰的评估,这意味着没有多线程。关键点不是计算机更快,这是计算机更有效,具有更智能的算法。

面孔将是一个有趣的事情来测试此测试,我将在我的程序中包含它,看看您的假设是否真实。


我知道国际象棋正在计算上很困难。然而,与语音识别等事情相比,国际象棋是孩子的戏剧。
Mirhagk.




邮政发布: Sun 8月19日2012年7:01 PM  帖子主题:Re:脑算法

尽管在建筑国际象棋AI上有多年的研究,但我们仍然没有将其放在一个高效的系统中,人类在棋子上仍然更有效,然后电脑是计算机。语音识别现在实际上比国际象棋更高级,因为可以很容易地分析和比较语音识别,并且系统可以更轻松地“学习”。另一方面,国际象棋程序不太了解,它们是蛮力机器,可以稍微修剪选项,或者他们预先加载了人类开发的游戏获胜策略。

确实,语音识别更难入门(没有能够合理地编程的直接的蛮力算法),而是为了使某些有效的国际象棋可能就像困难一样,如果不比语音识别更难。
evildaddy911




邮政发布: 2012年8月20日星期八:下午3:58  帖子主题:Re:脑算法

我相信识别大部分(即声音)是启发式的。每个人的声音都听起来不同,所以挑出言语难以做到并跟上扬声器,特别是如果存在背景噪音。
Trishume




邮政发布: 星期二2012年8月21日7:33 PM  帖子主题:Re:脑算法

如果人类在棋比赛中比我们更有效,就无法了解。国际象棋盛大大师可以潜意识地进行游戏树搜索。
不使用学习算法的原因是,这是如此直截了当。

另一件事是可靠性。最佳国际象棋A.IS可以击败最佳的大师近100%的时间,而最好的语音识别才仅为90%。

与具有大型物体数据库的不同角度和照明条件等物体识别等物体识别等物体相比,语音REC很容易。再次,6岁的人在他们的睡眠中可以做的那种东西,但最好的算法是完全废话。
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