In The Algebraic Mind, Gary Marcus identified three components essential for any adequate cognitive architecture: operations over variables, recursively structured representations, and a distinction between mental representations of individuals and kinds. He argued that standard multilayer perceptrons supported none of these, acknowledging that a neural implementation using registers and treelets, constructed via developmental programs rather than gradient descent, remained a programmatic conjecture. Twenty-five years later, the required substrate is now available. Our newly developed PyVaCoAl/VaCoAl is a hyperdimensional computing architecture organized end-to-end around a single algebraic primitive: XOR-and-shift over GF(2), implemented by primitive-polynomial linear-feedback shift registers. The architecture supports reversible variable binding via Bind(R,F) = R XOR shift(F), non-commutative compositional bundling that distinguishes "the dog bites the man" from "the man bites the dog," and address-space individual/kind separation under the same algebra. A companion perspective argues that the dentate gyrus-CA3 circuit is a biological homologue of this same engine, with developmentally specified mossy-fiber targeting supplying the innate microcircuitry Marcus anticipated. In this paper, we map the correspondence between Marcus's three pillars and the operational commitments of PyVaCoAl/VaCoAl. We reinterpret the treelet as an algebraic register set indexed by a primitive generator polynomial, arguing that this architecture provides a functional neural substrate meeting Marcus's specifications far more closely than the tensor products, circular convolution, or temporal synchrony available in 2001. We also demonstrate how this substrate naturally extends to Pearl's rung-3 counterfactual reasoning, a capability the original treelet program did not directly target.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!EPFL《训练大语言模型》课程
专知会员服务
18+阅读 · 2025年4月25日
《人工智能赋能后勤智能决策支持(A-LIDS)》洛马
专知会员服务
67+阅读 · 2023年12月25日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
一文读懂生成对抗网络GANs(附学习资源)
数据派THU
10+阅读 · 2018年2月9日
国家自然科学基金
348+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
122+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 6月16日
Arxiv
0+阅读 · 6月10日
VIP会员
最新内容
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
9+阅读 · 10月20日
Maven智能系统:帕兰提尔军事人工智能平台详解
专知会员服务
9+阅读 · 10月20日
《测试自动化框架在敏捷软件开发中的角色》
专知会员服务
7+阅读 · 10月20日
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
11+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
15+阅读 · 10月15日
现代电磁战:集成式系统簇时代如何实现频谱优势
综述|谁来改进机器人?迈向物理递归自我改进
专知会员服务
11+阅读 · 10月14日
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
10+阅读 · 10月13日
相关基金
国家自然科学基金
348+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
122+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员