ruiaijun的头脑风暴
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2016-02-07 17:40:07 
    本文为《智能的数学原理》的思维篇。它在引入“宇”和“子宇”的概念后,没有对此概念做过多的解读。很快就进入对智能系统思维能力产生过程的讨论。
 
  本文的目的是为人们揭开智能的一个大秘密。“思维是如何产生的?”这是很多人迷惑不解的问题。我们在本文指出,思维并不是由什么神秘的结构产生的神秘的能力。思维不过是生物神经网网络的反射机制,造就了外部世界(外部世界子宇)和大脑(智能资料子宇)间的映射的结果。
 
  本文为这种映射设计了两种非数字数学演算方式:反射函数演算和智能函数演算。通过细致的(但是很啰嗦的)演算过程,为人们证明了全部思维操作的产生过程。从而打破了人们对智能的神秘感,打破了人们对智能系统思维能力的神秘感。
...
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2008-6-11 8:48:23 
         模拟意识程序模型的三部曲
  模拟意识程序的编写要经历三个步骤:模拟计算机知道自己的活动、模拟需要和自主、模拟简单仪式。
  第一、如何使计算机知道自己在干什么?
  第二、自主和需要的程序
  第三、简单的模拟意识程序
...
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2009-2-24 19:20:26 
                      目录
  一、非数字数学讨论的内容。
    1、广义量数学。
    2、非数字数学的源头。。
    3、强人工智能的非数字性。
  二、客观事物集合。
    1、客观事物集合。
    2、“客观事物集合”存在公理。
    3、“客观事物集合”不存在公理。
    4、弗协调逻辑。
    5、“客观事物集合”的结构复杂性。
    6、“客观事物集合”与“所有集合的集合”的区别。
  三、广义符号集合。
    1、广义符号和狭义符号。
    2、广义符号集合。
    3、广义符号集合的无意义性。
  四、客观事物集合与广义符号集合间的映射。
    1、客观事物集合与广义符号集合间的映射的建立。
    2、客观事物集合与广义符号集合建立映射的类型。
    3、广义测量。
    4、有意义的广义符号集合。
  五、关于认识论的数学。
    1、生物体进行广义测量的渠道。
    2、广义测量的正确性。
    3、(反)广义测量正确性公理。
    4、认识。
    5、认识定理。
    6、关于公理2(反)的推论。
    7、弗协调逻辑系统的倾向性。
    8、认识论数学。
  六、非数字数学的兼容性。
    1、非数字数学对数字数学...
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2009-2-13 5:00:07 
    智能是不是以数字计算为基础的?
  我一直坚持认为不是。
  最近家务缠身,上网时间不多。但是抽空还是与网友fjg5610进行了一些非常有意义的短信交流。这些交流的一个重要内容,就是讨论智能要不要以数字计算为基础的问题。
  这里我把最近的一些思考随便说一说。这不算是什么理论文章,只算是思考后的一些不成熟的想法,算是一种交流吧。也希望其他网友也就这个问题发表自己的意见。
  先说一个寓言:
  有一个人去买鞋子,他献给自己的脚量了一个尺寸,准备拿照它按尺寸买鞋。结果空着手回家。临人问他:“你怎么没买到鞋子?”他回答说:“我忘了拿量好的尺寸,没法买鞋。”临人问他:“你难道不能用自己的脚去试鞋么?”此人无法回答。
  我说这个寓言的意思是:我们有时给自己订了一个规矩,却不知道灵活变通,往往就会发生这个买鞋人的笑话。
  那么我们在数字计算和智能问题上,是不是也会犯同样可笑的大错误呢?我认为是已经犯了。
  我们不仅犯了,而且已经被自己定的规矩束缚的走火入魔了!
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2009-1-11 11:04:56 
    智能是不是以数字计算为基础的?
  我一直坚持认为不是。
  最近家务缠身,上网时间不多。但是抽空还是与网友fjg5610进行了一些非常有意义的短信交流。这些交流的一个重要内容,就是讨论智能要不要以数字计算为基础的问题。
  这里我把最近的一些思考随便说一说。这不算是什么理论文章,只算是思考后的一些不成熟的想法,算是一种交流吧。也希望其他网友也就这个问题发表自己的意见。
  先说一个寓言:
  有一个人去买鞋子,他献给自己的脚量了一个尺寸,准备拿照它按尺寸买鞋。结果空着手回家。临人问他:“你怎么没买到鞋子?”他回答说:“我忘了拿量好的尺寸,没法买鞋。”临人问他:“你难道不能用自己的脚去试鞋么?”此人无法回答。
  我说这个寓言的意思是:我们有时给自己订了一个规矩,却不知道灵活变通,往往就会发生这个买鞋人的笑话。
  那么我们在数字计算和智能问题上,是不是也会犯同样可笑的大错误呢?我认为是已经犯了。
  我们不仅犯了,而且已经被自己定的规矩束缚的走火入魔了!

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2008-9-17 5:58:33 
                 非逻辑可学习系统
                 目  录  
  [思路提示]
  [前言]
  1、存储。
    A、可增集。
    B、存储操作。
    C、标志存储和顺序存储。
    D、小结。
  2、可学习。
    A、对“可学习”的语言说明。
    B、可学习系统。
    C、可学习系统的非逻辑性。
    D、双重选择系统和可学习系统的对比。
    E、可学习系统的存储与计算机存储的区别。
    F、小结。
  3、综合系统——“双、可系统”。
    A、“双、可系统”。
    B、取出存储操作。
    C、标志存储和顺序存储的取出存储操作。
    D、经验判断。
    E、取出存储操作与输出操作。
    F、小结。
  4、“双、可系统”对被选集的压缩。
    A、低元素量的初始状态。
    B、渐次扩大的被选集。
    C、对正确选择的存储。
    D、定理八的讨论。
    E、小结。  
  5、负经验。
    A、对不正确选择的纪录。
    B、负经验对“不收敛遍历”的意义。
    C、小结。
  6、本文总结。
    A、存储对摆脱“不收敛遍历”的突破。
    B、本文对存储的讨论。
 ...
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2008-9-2 14:23:22 
    我研究的重点是强人工智能。
  据资料介绍,强人工智能分为为两类:一类是类似于人类智能的模拟智能。另一类是根据其它方式产生的智能。我研究的重点是类似于人类智能的模拟智能。
  人们都公认,在以应用为重点的弱人工智能研究上,目前正处于一个发展的高潮。而在强人工智能方面,目前还没有什么大的发展。
  我的研究就选择在这个目前还没有什么大的发展的方向上,力图在此有所突破。
  强人工智能之所以在人工智能前面加上一个“强”字,它就一定有很多与人工智能不同的方面,它就绝对不是照搬照套弱人工智能的那一套东西,修修补补而成的。
  因此,强人工智能一定要有它不同于普通人工智能的一些思路。
  我选择研究模拟人类智能的强人工智能,就要在这个方向上提出自己独特的思路。“非逻辑人工智能”就是我的独特思路之一。
  目前计算机理论和人工智能理论都建立在形式逻辑、数理逻辑的基础上。习惯于这种形式逻辑人工智能的人,肯定认为“非逻辑”不可能有智能。会有不少人反对。
  但是,我确信也正因为这个思想,会使强人工智能发展起来。因为人类智能是从非逻辑出发的。
  1、什么是逻辑?
  如果我们一提逻辑,总是从亚里式多德谈到哲学;再从亚氏的三段体谈到现代数理逻辑;然后再讨论正在发展的非形式逻辑、非线性逻辑等等。就会把文章拖得很长。因此我认为我们还是简便一些才好。
  那些已经懂得这些逻辑问题的人,就...
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2008-4-8 7:55:06 
                目    录
(一)反射算法的基本描述。
   A、反射算法与反射的关系。
   B、反射算法的基本要素。
   C、反射算法——操作对象。
   D、反射算法——操作。
   E、反射算法的整体面貌。
(二)反射算法的特性。
   A、“反射算法”的学习性。
   B、反射算法的指针性。
   C、“反射算法”的激活性。
   D、“反射算法”建构性。
(三)反射算法的数据结构——反射链结构
   A、数据存储和检索问题。
   B、大脑反射功能的基本特点。
   C、反射算法的数据存储方式。
   D、“反射链结构”的全貌。
   E、“反射链结构”的另一种描述方式。...
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        用“反射算法”的语言学习程序
  这个程序,我原来取名为“用反射连表示语句。现在为了突出“反射算法”的学习性,我拿它叫做语言学习程序。
  首先声明,这还是一个无智能的学习程序。而且仅仅是一个用“反射算法”学习语言的尝试。因此它有很多死板的地方。
  另外,由于还没有为它设计自主性,因此它不能主动地跟我们有什么交流。...
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2008-3-19 22:03:41 
        规格不限的多刺激反射程序
  1、目标。
  在前面的三个演示程序中,反射的总数量被数组限制在三条,每条反射链上的刺激数量被限制在三个。
  当然,这些程序如果把数组指针加以扩大,也可以改变现在的状态。但是由于数组指针具有矩阵结构,在内存的浪费上就显得很大。
  我们知道,模拟反射并不是我们的目的。我们的目标是要产生“类似于人类的智能”。在那个模拟系统中,需要容纳大量建立起反射关系的数据。因此我们好摸索出一个反射链规格不限的数据结构。用它来建立并管理数据。
  本演示程序就是要解决这个问题。...
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