神经 AI 研究者:反向传播把进化、发育与终身学习混为一谈
ShahabBakht · x · 2026-09-15
作者在一条 neuroAI 长线程中提出两点批评:
- 三个尺度被混为一谈:进化、发育与终身学习在尺度和约束上完全不同,但 neuroAI 讨论时经常模糊它们;当人们争论「生物学上合理的学习算法」时,往往说不清到底想建模的是哪一种。反向传播在多数情况下把这三个阶段捆在一起处理——这既是当前学习范式的长处,也是其短处。
- ImageNet 不是大脑的目标:大规模基准(如 ImageNet)并非生物学习或发育的现实目标,连灵长类也不是。ImageNet 训练出的模型确实与视觉层级的部分区域有表征相似性,但大脑几乎不可能通过监督式(乃至自监督式)物体分类来获得这些表征——这种相似性是算法/计算层面的发现,而非机制层面的。
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