认知科学家道格拉斯·霍夫施塔特[7]说道：「回想，是高度重建的。在回想中进行搜取，需求从数目无穷的事件中挑选出啥是首要的，啥是不首要的，着重首要的东西，忽略不首要的东西。」这种挑选的进程实际上即是感知。「我十分十分信任，」霍夫施塔特告诉我，「认知的中心进程与感知的关系十分十分严密。」
道格拉斯·霍夫施塔特
在曩昔二十年里，一些认知科学家现已勾画出了发明分布式回想的办法。1970年代，心理学家戴维·马尔[8]提出一种人类小脑的新模型，在这个模型中，回想是随机地存储在全部神经元网络中的。1974年，核算机科学家彭蒂·卡内尔瓦[9]提出了相似的数学网络模型。凭借这个模型，长字符串的数据能随机地贮存在核算机内存中。卡内尔瓦的算法是一种将有限数量的数据点贮存进十分无穷的潜在的内存空间的绝妙办法。换句话说，卡内尔瓦指出了一种能够将思想所具有的任何感知存入有限回想机制的办法。由于世界中也许存在的思想要比原子或粒子更多，人类思想所能接触到的只是其间十分稀少的一部分，因而，卡内尔瓦称他的算法为「稀少分布回想」[10]算法。
戴维·马尔
在一个稀少分布式网络中，回想是感知的一种。回想做法和感知做法都是在一个十分无穷的形式可选会集探查所需求的一种形式。咱们在回想的时分，实际上是重现了本来的感知做法，也即是说，咱们依照本来感知这种形式的进程，重新定位了该形式。
卡内尔瓦的算法是如此简洁明晰，以致于某个核算机高手用一个下午就能大致地完成它。1980年代中期，在美国宇航局艾姆斯研究中心，卡内尔瓦和搭档们在一台核算机上规划出十分安稳的有用版别，对他的稀少分布回想构造进行了细调。卡内尔瓦的回想算法能做一些可媲美于人类思想的难以想象的工作。研究者事先向稀少内存中放入几个画在20x20格子里的低画质数字图画（1至9）。内存保存了这些图画。然后，他们拿一个比第一批样本画质更低的数字图画给内存，看它是不是能「回想」起这个数字是啥。成果它做到了！它意识到了躲藏在所有低画质图画背面的原型。从本质上来说，它记起的是曾经从未见过的形象！
卡内尔瓦
这个打破不只是使找到或重现曩昔成为也许，更首要的是，当只给定最含糊的头绪时，它也能够从很多的也许性中发掘出一些东西。对一个回想体来说，只是能调出祖母的容貌是不行的，在不相同的光线下以及从不相同的视点去看祖母的样子时，它都应该能辨认出来。
蜂群思想是能同时进行感知和回想的分布式内存。人类的思想八成也是分布式的，至少在人工思想中分布式思想肯定是占优势的。核算机科学家越是用蜂群思想的方法来考虑分布式疑问，就越发现其合理性。他们指出，大多数个人电脑在开机状况的绝大部分时间里并没有真实投入使用。当你在核算机上写信时，敲击键盘发生的短脉冲会打断核算机的歇息，但当你构思下一句话的时分，它又会返回到无所事事的状况。全体而言，工作室里翻开的核算机在一天的大部分时间里都处于搁置状况。大公司的信息体系管理人员目睹价值几百万美元的个人电脑设备黑夜在工作人员的工作桌上闲着，很想知道是不是能够充分利用这些设备的全部核算才能。他们所需求的恰是一个在彻底分布式的体系中和谐工作和存储的办法。
分布式思维
不过，只是处理搁置疑问并不是分布式核算的首要含义。分布式体系和蜂群思想有其共同的优势，比方，对俄然呈现的毛病具有极强的免疫力。在加利福尼亚州帕罗奥多市[11]的数字设备公司[12]的试验室里，一名工程师向我演示了分布式核算的优势：他翻开装有公司内部核算机网络的机柜门，动作夸大地从里边拔掉了一条电缆。网络路由毫不迟疑地绕过了缺口。
当然，任何蜂群思想都有失灵的时分。可是，由于网络的非线性特质，当它的确失灵的时分，其毛病也许相似于除了蔬菜啥食物都记住的失语症。一个有损伤的网络智能也许能核算出圆周率的第十亿个数位，却不能向新地址转发邮件；它也许能查出为非洲斑马变种进行分类这样不流畅难懂的讲义文字，却找不出任何有关通常动物的合乎情理的描绘。对蔬菜的全体「健忘」不太像部分的贮存器毛病，它更像是体系层面上的毛病，据其表现揣度，有也许是与蔬菜有关的某种特别相关呈现了疑问——就像核算机硬盘中的两个独立但又彼此对立的程序有也许造成一个「缝隙」阻挠你打印斜体字相同。斜体字的存储位置并没有被损坏，可是烘托斜体字的体系进程被损坏了。
分布式计算机
创立分布式核算机思想所遇到的一些妨碍能够通过将核算机网络建立在一个箱体内的办法加以克服。这种通过故意紧缩的分布式核算也被称为并行核算，由于在超级核算机中的不计其数的核算机在并行工作。并行超级核算机不能处理「工作桌上搁置的核算机」疑问，也不能将分布各处的核算才能聚合起来；并行工作是其自身和内部的一个优势，不过单就为了这一点，也值得花一百万美元来制作一个单机设备。
并行分布式核算十分适用于感知、视觉和仿真范畴。并行机制处理复杂性的才能要好于以体积无穷、运算速度超快的串行核算机为根底的传统超级核算机。在采用稀少分布式内存的超级核算机里，回想与数据处理之间的差异消失了。回想成为了感知的再现，与开始的认知做法没有啥区别。两者都是从一大堆相互衔接的部件中出现出来的形式。
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