4、大脑皮层架构：智能的构建模块

大脑皮层架构：智能的构建模块

大脑皮层的功能与神经元协作

在自然场景中，大脑能够识别物体的方位。在各个神经信息流中，六层皮层结构的相互连接（包括兴奋/抑制以及前馈/反馈回路）会进行竞争性活动，以实现其内在目标。前额叶皮层具有工作记忆的功能，它能够将大脑皮层不同部分的信息整合起来进行处理，就像我们在说话时组织出通顺的句子一样。

对视觉皮层在神经元层面的详细研究也证实，不同的特化神经元以互补和竞争的方式协同工作，使我们能够看到眼前的图像。

皮层计算模型：分层结构模型

目前，大多数关于皮层架构的计算模型研究集中在视觉皮层。上世纪90年代，研究人员提出了用于模拟大脑皮层的分层结构，并应用机器学习技术更新分层模型中的连接权重。近年来，这一理念被再次提出并构建了相关模型。以下是一些典型的模型：
|模型名称|提出者|提出时间|
| ---- | ---- | ---- |
|Hierarchical Feedforward架构|Riesenhuber和Poggio|1999年|
|Hierarchical Bayesian Model with Particle Filter|Lee和Mumfold|2003年|
|Hierarchical Temporal Memory|Jeff Hawkin|2004年|

Hierarchical Feedforward架构

视觉对象的识别是大脑每天轻松完成无数次的基本认知任务，需满足不变性和特异性两个基本要求。例如在人脸识别中，我们能在众多面孔中识别出特定的一张，同时对视角、比例、光照和表情的变化具有一定的容忍度。

2006年，麻省理