Jeff hawkins,numenta,HTM,SDRs,GROK的一些时间线.【人工智能吧】

2004.Jeff hawkins.《on intelligence》.
2006-1.贺俊杰,李若子,杨倩.翻译：《人工智能的未来》.陕西科学技术出版社.
2009-06-13.Pallashadow.创建百度百科词条：《人工智能的未来》.http://baike.baidu.com/item/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E7%9A%84%E6%9C%AA%E6%9D%A5/6693917
2009-10-27.Pallashadow.百度贴题：记忆预测系统2.http://tieba.baidu.com/p/660691325
2010-01-16.Pallashadow.百度贴题：《on intelligence》.http://tieba.baidu.com/p/696936991
2010-05-17.Pallashadow.百度贴题：News From Numenta.http://tieba.baidu.com/p/773276188
2010-08-02.123.120.242.*.百度贴题：ted演讲，ai最新研究者演讲.http://tieba.baidu.com/p/847235063
2011-04-22.天之尽_海之源.百度贴题：关于人工智能若干问题和理解.http://tieba.baidu.com/p/1058440809
2011-05-08.117.66.55.*.百度贴题：二年了，最终还是无能力实现了.http://tieba.baidu.com/p/1072897077
2011-08-06.gufeng722.百度贴题：Jeff Hawkins 的《人工智能的未来》带来的新大脑皮层算.http://tieba.baidu.com/p/1165772818
2011-09-02.Pallashadow.百度贴题：（转）各领域最值得推荐的入门书籍.http://tieba.baidu.com/p/1197486749
2013-02-24.Pallashadow.百度贴题：智能的定义、演化、通用模型、及分类.http://tieba.baidu.com/p/2179554635
2013-05-10.ffsummer.百度贴题：Google Brain之父：计算机终将能够模拟人脑.http://tieba.baidu.com/p/2319970730
2013-08-01.LJ人工智能.百度贴题：The Grok from Google.http://tieba.baidu.com/p/2501393195
2013-08-05.j_songyi.百度贴题：关于HTM，CLA，NUPIC，GROK的前世今生.http://tieba.baidu.com/p/2511093139
2013-11-11.LJ人工智能.百度贴题：给DL刚入门的小伙伴，DL现状概况.http://tieba.baidu.com/p/2700392943
2014-05-19.LJ人工智能.百度贴题：【转】神经形态芯片：仿生学的驱动力.http://tieba.baidu.com/p/3053677312
2014-06-15.LJ人工智能.百度贴题：老视频，杰夫，霍金斯，大脑研究将改变计算机科学.http://tieba.baidu.com/p/3107026167
2014-07-06.OrochiZ.百度贴题：[新闻]全球十大突破科技“定义未来” Qualcomm神经芯片入选.http://tieba.baidu.com/p/3148305177
2015-04-13.理性的疯狗.百度贴题：IBM开始测试更像大脑的Numenta算法，这是什么算法？.http://tieba.baidu.com/p/3698394577
2015-05-13.Pallashadow.百度贴题：想象的两种途径.http://tieba.baidu.com/p/3760274377
2017-06-04.水瓶座Karl.百度贴题：Jeff hawkins的Numenta的研究成果BAMI的翻译.2017年3月8日版本.http://tieba.baidu.com/p/5146957190
2017-06-06.水瓶座Karl.百度贴题：此贴将长期更新在numenta的HTM论坛上的交流.http://tieba.baidu.com/p/5149142374

来自numenta官网的时间线.

更早时期的一篇论文：
1986-7.
Jeff Hawkins.
An Investigation of Adaptive Behavior Towards a Theory of Neocortical Function

2013年3月10日.来自Google Tech Talk:
Building Brains to Understand the World's Data
ABSTRACT
The neocortex works on principles that are fundamentally different than traditional computers. In this talk I will describe recent advances in understanding the neocortex and how we are applying them to model millions of high velocity data streams.
The talk will start with a description of sparse distributed representations, which are the fundamental units of information in brains. I will then discuss how these representations are learned and how the brain processes them to build predictive models from sensory data. Numenta has built a product called Grok that emulates these capabilities of the neocortex. Grok is being used to understand high velocity machine generated data in many different domains. I will give a brief introduction to Grok and speculate on the future of machine intelligence.
楼主：
估计hawkins是Ray Kurzweil让google邀请来做演讲的。Ray Kurzweil 的12年出版的how to create a mind中多次提到了jeff hawkins
可以通过这个了解hawkins到底在做什么.

2011-12-30.
今夕却道是流年.
"二年了，最终还是无能力实现了"楼主能够现身吗.
http://tieba.baidu.com/p/1345155915
fjg5610可能就是了。
楼主：
f其阐述的模糊集，用jeff的话说，就是SDRs.许多SDRs如果产生了交集，那么交集部分可以代表这许多SDRs的共性等等。
不过f君的这条猜想："根据我的猜想，人的DNA分给用来指导智能产生的机制是不会太多的，因为DNA需要指导的事情真是太多了，指导细胞的分裂，蛋白质的合成等等，所以留给指导如何构成智能的程序是非常有限的，只能靠细粒度的处理机方案，好在细胞可以大量复制，靠细粒度计算机来大量并行处理，所以在需要串行处理的地方就不行了，可以并行处理的地方靠巨量并行处理确实速度非常的高。"
楼主认为如果这条猜想是正确的，也说明了神经细胞是靠极其简单的原理完成了极其复杂的功能。

2017-06-11.
水瓶座Karl.
百度贴吧：人工智能被置于计算机科学的子学科是误导！
http://tieba.baidu.com/p/5156986062
楼主：
此贴在于脱离思维定势。把人工智能放在计算机子学科，看上去好像没什么。
但是如果大脑没有对这个“人工智能为计算机科学子学科”命题产生反对，那么之后的思维就很容易默认这个命题。
其实这很容易把人的思维局限在了从纯计算机科学或者说纯数学途径去做人工智能。
但事实却是：纯数学的SVM最终还是败给了借鉴了生物神经网络的DL.
但事实却是：纯数学的SVM最终还是败给了借鉴了生物神经网络的DL.
但事实却是：纯数学的SVM最终还是败给了借鉴了生物神经网络的DL.
重要的事情说3遍。

2013-05-21.
j_songyi.
百度贴吧:大脑中的数据表现形式（SDRs）
http://tieba.baidu.com/p/2341367095

2011-3-11.
HAWKINS, Jeffrey, C. (Numenta, Inc.811 Hamilton Stree, Redwood City CA, 94063, US)
TEMPORAL MEMORY USING SPARSE DISTRIBUTED REPRESENTATION
目测是国际专利，76页的一个pdf,百度搜这个标题能直接找到。

日	一	二	三	四	五	六

Jeff hawkins,numenta,HTM,SDRs,GROK的一些时间线.

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