Кажется, что серия достаточно хороших набросков более эффективна для построения общего интеллекта — в отличие от большинства современных методов машинного обучения, которые акцентируют внимание на большем количестве данных, чтобы получить более четкие и точные паттерны.
Концепты — это «наброски» воображения, включающие объекты и действия.
Рекурсивные корковые сети (РКС) используются для представления понятий. Они не создают все изображение с высокой точностью, а составляют более простые части изображения с нужным уровнем точности — иногда просто нечеткий набросок или форму. Это позволяет абстрагировать концепции для более общего применения. Глядя на лес, так сказать, вместо того, чтобы очаровываться деталями дерева перед вами.
Visual Cognitive Computer (VCC) открывает новые возможности для общего интеллекта, отходя от деталей грубого машинного обучения — интегрируя символические системы с системами восприятия.
Символы привязаны к системам восприятия, которые являются порождающими, компонентными и поддаются нисходящему вниманию.
У молодых роботов теперь есть выбор. Они могут пойти в профессиональную школу и стать узкоспециализированными экспертами в своей области — или они могут пойти в колледж и изучить общие концепции, которые можно (надеюсь) творчески применить для создания еще большего количества концепций и знаний.
