十多年來，Palm創(chuàng)始人杰夫·霍金斯把他所有的時間和積蓄都用在了對一項理論的研究上，這項理論將能解釋人腦的工作原理，為一種全新的人工智能軟件提供理論基礎(chǔ)。但是霍金斯的Numenta公司卻沒有對科技行業(yè)產(chǎn)生多大影響，即使機器學習已經(jīng)在谷歌之類的公司起到了核心作用。
現(xiàn)在，終于有一家科技巨頭對他的理論產(chǎn)生了興趣。
IBM已經(jīng)在其位于加州圣何塞的阿爾馬登研究實驗室成立了一個研究小組來研究Numenta公司的學習算法。他們將這些算法用于對衛(wèi)星圖像的解析并進行測試，他們還在設(shè)計一種可以能將霍金斯的設(shè)想實施于硬件的電腦。霍金斯說大概有一百人在從事該項目。這個項目的內(nèi)部名稱是“皮質(zhì)學習中心”。
IBM不允許該項目的負責人溫弗里德·威爾克（Winfried Wilcke）接受媒體的采訪，但他在桑迪亞國家實驗室于2月份舉行的一次大會上公開描述了他的工作。他稱贊Numenta的軟件比其他機器學習軟件更接近生物實際，能更有效地解析原始數(shù)據(jù)。專家們通常必須在使用機器學習軟件之前先用示例數(shù)據(jù)對其進行訓練。威爾克說Numenta的軟件能讓機器學習解決更多的問題。
機器學習被谷歌和其他計算機公司用于完成各種任務(wù)，比如圖像分類和處理口語短語。許多研究人員都在專注于研究一項稱為“深度學習”的技術(shù)，這項技術(shù)被用于訓練多層人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)以尋找存在于數(shù)據(jù)里的模式，其結(jié)果引人矚目，但是深度學習沒有接近地模仿生物學。
Numenta的算法也是在網(wǎng)絡(luò)中起作用，但是研究人員的目標是準確地再現(xiàn)被稱為新皮質(zhì)的大腦外層中大概100個神經(jīng)元組成的神經(jīng)回路的運作方式。
霍金斯說：“我們不僅僅是要從人腦的生物功能得到啟發(fā)，我的目的是完全再現(xiàn)人腦的功能。”他認為大腦認識這個世界的能力來自這些神經(jīng)回路。在軟件上模仿這些回路將使機器學習軟件變得更強大。他說：“通過這種方式我們將能創(chuàng)造真正的機器智能。”
威爾克在桑迪亞實驗室大會上稱Numenta公司已經(jīng)在利用生物線索和編寫實用軟件之間達到了平衡。威爾克說：“我們似乎找到了一個突破點，Numenta的算法不會過于簡單化，也不會太復雜，這是建立大規(guī)模模型成為了可能。”
IBM的研究小組正在研究使用Numenta的算法分析作物衛(wèi)星圖像，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)機械故障的早期跡象。威爾克稱他們在研制能夠在物理上重現(xiàn)Numenta的算法的新型計算機。
制造這種計算機需要把多個硅晶片堆疊起來，然后將這些硅晶片連接起來，以模仿Nementa算法中所說的網(wǎng)絡(luò)。
但是有一些些計算機科學家和神經(jīng)科學家對霍金斯的方案提出了批評，認為他的方案跟他所宣稱的有出入。紐約大學心理學教授及人工智能初創(chuàng)公司Geometric Intelligence的聯(lián)合創(chuàng)始人加里·馬庫斯（Gary Marcus）稱Numenta公司的模型有可能比人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更接近大腦的運作方式，“但是，這個模型還是過于簡單化。而且到目前為止，我還沒有見到讓人無法反駁的論據(jù)證明這些方案在任何具有重大挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域能取得更好的結(jié)果。”
馬庫斯說霍金斯的算法只是模仿了一些已經(jīng)為人所知的工作機制，而大腦的大部分機制仍然是個謎。到目前為止，Numenta公司的技術(shù)獲得的成果仍然很有限。他說：“我還沒有見過他們嘗試處理自然語言理解，或者在圖像識別方面有什么最先進的成果。”
雖然霍金斯指出，IBM接受了他的設(shè)想就說明了其價值，但他似乎并不特別急于見到成果。他已經(jīng)放棄了把2013年推出的稱為Grok的軟件推向市場以盈利的計劃。Grok軟件用于尋找云軟件日志中的異?，F(xiàn)象，霍金斯說這個軟件將很快會免費公布。
Numenta公司的20名員工現(xiàn)在專注于完善建立于霍金斯最初理論之上的算法，重點是讓軟件學會控制發(fā)動機或者其他物理設(shè)備，這對機器人技術(shù)將會非常實用?；艚鹚拐f：“我們很幸運地獲得了投資，而且我本人也有一些資金，我們不必馬上投入生產(chǎn)。我們認為是在為未來的30年打下知識產(chǎn)權(quán)基礎(chǔ)。”
