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拥抱噪音,或者为什么计算机科学家应该停止担心并学会爱上错误


Geeky Ventures创始人Greg Linden
当人们谈论计算机与大脑之间的差异时,他们经常强调大脑的大规模平行处理。与现代计算机中的几个但非常快的处理器相比,大脑射击中有数千亿个神经元以相对较慢的速度发射。
大脑和计算机之间还有另一个非常重要的区别,误差的容忍度。如果在计算过程中,即使几个位也被翻转,计算机也会出轨。计算机期望一切都是完美的。错误恢复是事后的想法,对预期的数据读取错误的罕见事件进行了保护,并假定了完美。
相比之下,我们的湿软件包含错误。大脑是刺耳的,是一场竞争模式的战斗,理解出来。这是一个基于噪声的系统,该系统期望恒定的错误和从错误中恢复。脑部放弃精度,并在近似值上蓬勃发展。
有一些示例在计算中拥抱噪声和错误。机器翻译取得了长足的进步,这是通过大量数据中的模式制定可能的翻译规则,然后期望,欢迎和纠正翻译文本中的频繁错误。推荐系统没有假设它们是完美的,但是只有它们可能会有所帮助,并且只能通过将它们与您可能喜欢的电影或书籍列表的替代品进行比较来判断。Web搜索在数百或数千台机器上传播一个查询,只是忽略了那些未能快速响应的机器,依赖于快速获得足够好的答案,而不是慢慢地得到完整的答案。
通常,我们发现估计足够好。如果仅需要一个近似答案(例如 +-1%,概率为95%),就可以获得大量群集中数据挖掘的最新工作。一些计算机安全研究人员正在接受这个想法,分类了什么不是黑色或白色,而是灰色区域,并开始使用诸如减慢可疑过程之类的技术,而不是期望能够识别和杀死所有不法行为者。
在我们从生物系统中获取的课程中,应该是湿软件草率。没关系。一切甚至大多数事情都不需要精度。最好通过期望他们一直在处理失败,而不是将它们视为例外。我们应该期望错误并定期处理它们。我们应该停止担心,学会爱上噪音。


评论


匿名的

来自匿名
什么逻辑糊状!

OPIC:
拥抱噪音,或者为什么计算机科学家应该停止担心并学会爱上错误
主题:
硅软件与生物润湿软件
格雷格·林登(Greg Linden)
2011年4月28日

1.)大脑的大规模平行处理。
1a。)不是“苹果苹果”比较;除了冯·诺伊曼(Von Neumann)建筑之外。
2.)计算机期望一切都完美。
所以呢?错误是人类意味着低生产率和效率。

3.)大脑是...竞争模式之战。
大脑期望恒定的错误和从错误中恢复。
3a。)逻辑谬误:错误类包括:故意,系统性,系统和随机
大脑在近似
3b。)任何模拟与数字计算模型的任何提及(即幻灯片规则与电子计算器)

4.)推荐系统仅期望通过它们的用处来判断...
4A。例如,Netflix奖。根本没有提到的是机器人 - 人类混合动力击败机器和
只有人类。
5.)数据挖掘发现,只要一个大约答案就可以获得数量级速度的速度升级。
5A。)即使是一个简单的比较(使用动物学如电视系列动物植物中)也表明,人的肌肉力量较弱
用大猩猩在“手臂摔跤”中!他不像鲨鱼那样咬人。达尔文偏爱“随机突变”和普遍性。
5b。)但是,非人类量表问题(核反应堆)所需的“概率标准”比“足够好”要高得多。

6.)我们应该期望错误并常规处理。
6a。)违反了“心理法则”。当我开车时,我不希望崩溃。
我不会因恐惧和忧虑而超越我的握力。我也不会松散地抓住它
期望“常规错误”。


匿名的

回复:6,6a上方。
像大多数驱动程序一样,我确实期望错误,但不会出现错误,因为我是一个好如果不是完美的驾驶员。现在,其他驱动程序,哦,我的和道路状况,天气等。错误和不期望的是创造它们。这个问题始终是,除非在非常特殊的情况下。


詹姆斯·伯德

评论3-大脑一直在所有计数上都失败,而不仅仅是近似。如果您必须在光学上和声音上处理充满活力的大脑的信息量,那么您会做出一些猜测和抛弃“您应该”的东西并不重要。以牺牲其他部分为代价的环境固定是一种奢侈的文明 - 历史上的早期,这是最终成为午餐的好方法。


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