其實我會斷定張復誤解 Hawkins 的 model 還有一個重要的原
因：
你可以看看 page 16 最後一段，張復認為 Hawkins 主要貢獻
所在。
然後再看看 page 217 中， Hawkins 對自己 model 的論述。
如果你仔細比較，就可以發現，他們講的根本不是同一件事情...
就這方面，我是很注重細節的...
沒錯，大腦新皮質，大致說來，可以分成六層。這從染色的切面顯
微照片就可以看出來了。
但是 Hawkins 強調的「階層」，不是指皮質內（縱切）的這六層，
而是不同「皮質區」間形成的階層。
就這一點，以視覺為例，可以參考 page 150 圖一及相關的說明。
※ 引述《b6s (b6s)》之銘言：
: ※ 引述《ykjiang (Yukuan)》之銘言：
: : 當然，我相信不是所有想法都是 Hawkins 自己個人產生的，不要忘了，
: : 他的背後是一整個團隊。
: 其實我比較期待看到的是，多一點文獻引用。
: 當然，誠如您在底下提到的，這是科普書，所以這麼想是超過了點。
: : 另一方面，如果我對張復的導讀沒有誤解：
: : 1. 我覺得他是以類神經網路的觀點來看待 Hawkins 的東西。
: 我猜，大概是 Bayesian network。
: : 2. 他依舊認為回饋迴路只是在作「調節」。
: : 3. 他沒真的抓到重點。
: 張老師熟悉的是 pattern classification/recognition 的典範，
: 或許，「預測」一詞的意義不太容易扭轉成 Hawkins 講的那種。
: 進一步說，當今流行的 machine learning 方法，是用 "adaption" 當 "prediction."
: 其實，我覺得這不衝突，只是要想換成 Hawkins 的「預測」，至少在軟體實踐方面，
: 很麻煩。
: 喔，以上自然也只是臆測。
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◆ From: 61.59.10.52