真羡慕太原市民啊，有这么可爱的社区咖啡店就在身边！去了很久了拖着一直没有写评价，非常舒适的陈设，有上个年代特有的古早风格，感觉高中生应该很喜欢来这里上自习吧（看现场应该就是，不是高中生也很喜欢hhhh点了个手冲咖啡也很好喝，小哥很健谈，期间也有熟客来来去去呆着小孩和狗来买咖啡什么的。配得上宝藏咖啡馆这几个字哦！

咖啡的种类还是挺多的，除了有咖啡之外，还有很多的饮品可以去选择，包括茶，还有一些自己比较有特色的，比如说芦荟马鞭，姜黄牛奶，现熬的姜枣茶，能选择的很多。整体的装修设计都是密封，非常有感觉，适合一个人坐在那儿学习，也适合三五好友聊天。我是坐在门口吹凉风，太原这两天感觉也不热，舒舒服服的一下午。跟咖啡师聊的也很开心，愉快[憨笑]

挺好的很温馨主要是藏锋聚气我专注又开心地学习了一下午“人体温度之所以能够维持在37℃左右，主要得益于一种恒温器，它可以调节人体温度与外界温度之间的差异。”研究人为什么能一直维持37度？----我在阅读过程中很快发现，西方科学界尚无人研究神经网络。同时我还惊奇地发现，有关感知器的研究就截止在西摩尔·帕普特所称颂的感知器上，此外没有进一步的发展。系统理论（在20世纪50年代被称为控制论）是我的另一个研究爱好，它主要研究人工系统和天然生物系统。比如人类体温的调节系统：人体温度之所以能够维持在37℃左右，主要得益于一种恒温器，它可以调节人体温度与外界温度之间的差异。我对“自组织”也有浓厚的兴趣。分子或相对简单的物体是如何本能地相互作用组成复杂结构的？智能是如何从大量相互作用的简单元素（神经元）中发展而来的？我研究了柯尔莫哥洛夫、所罗门诺夫和柴廷（Chaitin）的算法复杂性理论中的数学部分。此外，我在前文中提到的理查德·杜达和彼得·哈特[2]的书就摆放在我的床头，同时我还订阅了《生物控制论》，这是一本涉及大脑运作原理和生命系统的计算机数学模型的期刊。因此，所有因为“寒冬”而被忽视的人工智能问题都呈现在我面前。​​-​视觉系统的信息处理简单细胞让我们花点时间，把视线转向休伯尔和威泽尔所阐述的视觉系统中的信息处理。他们发现，识别物体的过程是从视网膜到颞下皮层分阶段进行的，且遵循“腹侧通路”。例如，当我们看到一把椅子时，视觉信号经过初级视皮层V1中的连续过滤器，随后通过区域V2，再通过V4，最后在颞下皮层中激活一组代表椅子的概念的神经元。在常规的视觉任务中，信号在不到100毫秒的时间内不间断地传播，它的速度是如此之快，以至无法使用连接中许多可用的循环。在V1中，成束的大锥体神经元（50~100个）连接到一块很小的视野区域，我们称之为“感受野”。神经元的感受野是其接受输入的视野区域，相当于有50~100个神经元“看着”相同的一个感受野。我们假设有60个神经元，每一个神经元都会对一个简单的模式做出响应。1号神经元对垂直轮廓做响应，2号神经元对与垂直方向呈6度角的直线做响应，3号神经元对与垂直方向呈12度角的直线做响应……第60号绕表盘一周。总之，该“束”中的每一个神经元都对连接到该“束”感受野中的呈现不同轮廓的线和方向做出反应。这些神经元对于元素的大小也可以做出反应。这不得不让我们想起特征提取器的原理。休伯尔和威泽尔也曾解释说，初级视觉皮层的区域起着特征提取器的作用（我们在第三章和第五章都讨论过）。如果我们取相邻的神经元束，它的感受野相比前一个神经束略有偏移，不过同样有一个1号神经元和一个60号神经元（见图6—1）。需要注意的是：休伯尔和威泽尔所说的简单细胞和复杂细胞就是我在本书中所描述的神经元。该束中的1号神经元与相邻束中的1号神经元起着相同的作用。一束束大锥体神经元连接到视野区域内的所有感受野，数百万的1号神经元都能检测到相同的模式，只不过针对的是图像的不同部分。223图6—1简单细胞和复杂细胞哺乳动物的初级视觉皮层V1的区域包含简单细胞和复杂细胞。每个简单细胞都会在被称为“感受野”的输入中的一个小窗口中检测到模式。这些细胞排列在被称为“特征图”的平面上。相同特征图的所有细胞在输入图像的不同位置检测同样的模式。每个特征图检测的模式与其他特征图检测的模式不同。具有相同感受野的所有特征图的细胞检测不同的模式，例如第一个检测45度224的一个边缘，第二个检测水平边缘，第三个检测到另一个角度，等等。复杂细胞会聚集来自一个小窗口的简单细胞的响应。当模式在输入端稍微移动时，复杂单元的响应几乎没有变化或根本没有变化。如此一来，整个视野都被大锥体神经元覆盖，它们的感受野部分重叠，如同屋顶上的瓦片一样，并且全部执行相同的操作：在所有的感受野中检测非常小的、非常简单的模式。这数百万个神经元就是所谓的简单细胞。视野的中心部分是对象识别区域，这就解释了为什么我们必须将视线聚焦在特定的对象上才能识别它。例如，我画一个圆，然后请一个人看着圆心而不要移动视线，那么这个人在左右两侧看到的是垂直的轮廓，在底部和顶部看到的是水平的轮廓，在两者之间看到的是所有方向的轮廓。如果在V1中放置电极——休伯尔和威泽尔是用猫做的实验——我们将会观察到什么？在观测圆圈左侧感受野的神经元束中，1号和30号的垂直边缘检测器的神经元会被激活；同样，在观测圆圈右侧感受野的神经元束中，1号和30号的神经元亦会被激活，因为它们也在检测垂直轮廓；而在观察圆圈顶部的神经元束中，检测水平轮廓的15号和45号神经元会被激活。复杂细胞和池化在V1中，复杂细胞（另一类神经元）会整合来自相同类型的相邻简单细胞的响应：一个复杂细胞整合一个小邻近区域的所有1号神经元，另一个整覆盖整个视野，并连接到全体感受野。•数百万个神经元在视野的不同位置检测到相同的模式。•在V1中，复杂细胞也会从相同类型最近用chatgpt惊艳到我了觉得算法太牛🍺了可以凌驾于很多事物之上激发了我研究算法的兴趣​​作者杨立昆是一个幻想主义者，他想要一个能听他话的“哈尔的移动城堡”，而他真的做到了。他想把人的意识，施加注入到机器上制造人的复制体让人自己当造物主cool!**精彩摘录：“神经元这些非常简单的物体是如何通过互相连接制造出“智力”这种涌现属性的。”（比如，神经元这些非常简单的物体是如何通过互相连接制造出“智力”这种涌现属性的。研究深度学习的科学之旅也能够引导我们提出一些基本问题，比如，由于提取了轮胎、挡风玻璃等物体的特征，一台机器可以识别一辆汽车，那么其工作方式与我们的视觉皮层识别这辆汽车有什么不同？机器的工作方式和人脑或者动物大脑的工作方式之间有哪些可观测的相同点？）-作者是先研究的猫眼的视觉处理猫眼的视网膜猫眼的瞳孔？（原来我找生物相关书/眼睛解剖结构构造书/眼镜的颜色形成书，找不到自己想要的知识。看算法书，看到了自己想要的知识。眼镜的视觉形成。昼夜节律人体脉轮一路通下去，可能白天的时候是明亮运转着的，到了晚上，就都暗了闭了连着你的眼珠子影响着你的眼睛感受的光学明暗，就让你看不见了，一片黑暗了。light光）-是研究细胞怎么对外界作出反应运作人为什么能生成新细胞癌症细胞是怎么形成的-和生物biology生物学biochemistry生物化学学科有关系算法与生物生命之间的关系，这就是我一直想找的知识。比如说细胞为什么是1个分裂成两个，两个分裂成4个，4个分裂成8个，而不能1个分裂成3个7个9个，是对造物者建造的规律的研究这个世界的规律*我想知道人的眼睛为什么能看见东西？这就是宇宙之妙*---不受限的思维奇形怪状的自己想自己有问题想有可能吗？而不是去了学校之后去工作之后一切没可能一切无意义外国人的思维没有受限，所以敢这么想大多数中国人只是，你给我个什么，我做个什么。-“主题是人类语言机制到底是先天的还是后天的。”如果是后天习得，那就可以把这种原理运用到算法“人体温度之所以能够维持在37℃左右，主要得益于一种恒温器，它可以调节人体温度与外界温度之间的差异。”研究人为什么能一直维持37度？-卷积算法是自动驾驶汽车的始祖耶路撒冷喜欢研究卷积算法的科学家上帝是怎么调配的耶路撒冷犹太以色列人人的基因？又是怎么调配的中国人的基因？*​--人工智能，是对宇宙基础造物的研究形式，人类敢于追求不可能的思维人工智能教父杨立昆是法国人杨立昆的他年轻时候，他第一个提出来卷积算法但是他们不被理解，很多科学家对他们不置可否/冷嘲热讽-后来杨立昆被扎克伯格收入麾下，在公司上班的同事，还允许他能在大学任教但是因为他的思维是开源的平等共融算法让机器从最底层从最深层从最基础层像小孩一样模拟人脑思维神经元算法，他的成果推荐比较慢，他的想法比较有远见但是，这与扎克伯格作为商人快速变现的思维不同，无法给他带来money收益于是让28岁的小屁孩亚历山大·王顶替了杨立昆的位置我为什么喜欢这本书？因为它讲到了海兔面对外界环境变化，海兔做出的反应。他想要的人工智能，卷积算法，就是想《哈尔的移动城堡》里的移动飞船一样，能有自己的意识，能听人的指令，这涉及到了生物学，涉及到了意识的生成，涉及到了生命之妙，让机械来变得有人格，让机械来摸拟人。把人的生命凌驾/施加/注入机械里让机械来模拟人的“意识”我认为凡是涉及“意识”的，都是一件妙事人在研究“意识”其实就是在研究宇宙在杨立昆年轻的时候，所有人用的都是核算法大家压根没有想到过“卷积算法”这一条路是杨立昆，是他的坚持不懈，是他遵从的第一性原理，是他相信宇宙无限，万物平等一些有趣的摘录：“借助重力，科学家可以预测今天和100年后行星的位置”爱了爱了我喜欢预测学而且万事万物离不开1和2从图灵计算机12开始离不开人的构造人赋予它一个属性人敢于追求不可能敢于让自己的想法变成现实不懈努力学、数学、计算机科学和电气工程学的权威人物都聚集在这里。拉里·杰克尔的办公室距离阿瑟·阿什金（ArthurAshkin）的办公室很近，后者因为在激光原子陷阱方面的研究贡献获得了2018年度的诺贝尔物理学奖。阿瑟身边有一位名叫朱棣文的同事，他因发现激光冷却和捕获原子的方法在1997年获得了诺贝尔物理学奖。贝尔实验室的“研究部”有1200名员工，分散在世界各地。研究部的掌门人是阿诺·彭齐亚斯（ArnoPenzias），他本人同样是诺贝尔奖的获得者，他的研究成果是发现了宇宙辐射并证明了宇宙大爆炸理论。能与这么多伟大的人物如此近距离地接触，我简直有些飘飘然。-这次研讨会是由我所在的法国研究小组LDR的成员组织的，他们是弗朗索瓦丝和她当时的丈夫热拉尔·韦斯布赫（GérardWeisbuch），后者时任巴黎高等师范学院的物理学教授，以及当时在法国国家科学研究中心（CNRS）任职的理论神经生物学家埃利·比嫩斯托克（ÉlieBienenstock）。会议汇聚了许多对“自旋玻璃”感兴趣的物理学家，以及物理学和神经科学等领域的权威人士。自旋是基本粒子和原子的特性。此特性可将它们同化为向上或向下的小磁体，这两个状态可以与人工神经元的两个状态进行类比：激活或者非激活。它们遵守相同的规则。自旋玻璃是一种晶体，其中的杂质原子充斥着自旋，每个自旋依据耦合权重与其他原子自旋交互。如果权重为正，则它们倾向于在同一方向上对齐；如果权重为负，则它们倾向于相反的方向。我们将向上自旋赋值为+1，将向下自旋赋值为–1。每个杂质原子的自旋方向取决于相邻杂质原子的加权和。换句话说，确定自旋方向的函数类似于确定神经元处于激活或非激活状态的函数。约翰·霍普菲尔德那篇关于自旋玻璃和神经网络的开创性文章[1]，引得许多物理学家开始关注并学习人工神经网络，