Inteligencia Artificial E Intuición
El algoritmo intuitivo
Roger Penrose lo consideraba imposible. El pensamiento podía nunca imitar un proceso de la computadora. Él dijo tanto en su libro, la nueva mente del emperador. Pero, un libro nuevo, el algoritmo intuitivo, (IA), sugerido que la intuición fuera un proceso del reconocimiento de patrón. La intuición propulsó la información con muchas regiones de los nervios como una raya del relámpago. Los datos se movieron desde entrada a la salida en 20 milisegundos divulgados. La mente consideró, reconoció, interpretado y actuado. En el centelleo de un ojo. Luz, sonido, tacto y olor convertidos procesos innumerables inmediatamente en sus impulsos de nervio. Una región dedicada reconoció esos impulsos como objetos y acontecimientos. El sistema limbic, otra región, interpretó esos acontecimientos para generar emociones. Una cuarta región respondió a esas emociones con acciones. La mente percibida, identificada, evaluada y actuada. La intuición le consiguió de la estufa caliente en una fracción segundo. Y podría utilizar un algoritmo simple.
¿Es la evaluación holística inmediata imposible?
El sistema, con sobre cientos mil millones neuronas, procesó la información de la entrada a la salida por la mitad justo al segundo. Todo su conocimiento fue evaluado. El freeman de Walter, el neurobiólogo famoso, definió esta capacidad asombrosa. "los individuos cognoscitivos piensan que es apenas imposible guardar el lanzar de todo usted para tener en el cómputo cada vez. Pero, eso es exactamente lo que lo hace el cerebro. El sentido está sobre traer su historia entera para referir su paso siguiente, su respiración siguiente, el su momento próximo." La mente era holística. Evaluó todo su conocimiento para la actividad siguiente. ¿Cómo se podía tanto la información procesar tan rápidamente? ¿Dónde podía tal conocimiento ser almacenado?
Crecimiento exponencial del camino de búsqueda en un fichero
Desafortunadamente, el reconocimiento de patrones sutiles planteó los problemas formidables para las computadoras. La dificultad era un crecimiento exponencial del camino de búsqueda en un fichero del reconocimiento. Los problemas en la diagnosis de enfermedades eran típicos. Normalmente, muchos síntomas compartidos fueron presentados por una multiplicidad de enfermedades. Por ejemplo, el dolor, o la fiebre se podía indicar para muchas enfermedades. Cada síntoma señaló a varias enfermedades. El problema era reconocer un solo patrón entre muchos patrones traslapados. Al buscar para la enfermedad de la blanco, la primera dolencia seleccionada con el primer actual síntoma podía carecer el segundo síntoma. Esto significó las búsquedas hacia adelante y hacia atrás, que se ampliaron exponencial como la base de datos de las enfermedades crecientes de tamaño. ¿Eso hizo largo del proceso el absurdo dibujado? teóricamente, incluso años de la búsqueda, para las bases de datos extensas. Así pues, a pesar de su velocidad increíble, el reconocimiento de patrón rápido en las computadoras podía nunca ser imaginado.
El Algoritmo Intuitivo
Pero, el reconocimiento de patrón de la fuerza de la industria era factible. IA introdujo un algoritmo, que podría reconocer inmediatamente patrones en bases de datos extendidas. La relación de cada miembro de la base de datos entera fue cifrada para cada pregunta.
(está el dolor al síntoma de la enfermedad?)
Disease1Y, Disease2N, Disease3Y, enfermedad 4Y, Disease5N, Disease6N, Disease7Y, Disease8N, Disease9N, Disease10N, Disease11Y, Disease12Y, Disease13N, Disease14U, Disease15Y, Disease16N, Disease17Y, Disease18N, Disease19N, Disease20N, Disease21N, Disease22Y, Disease23N, Disease24N, Disease25U, Disease26N, Disease27N, Disease28U, Disease27Y, Disease30N, Disease31U, Disease32Y, Disease33Y, Disease34U, Disease35N, Disease36U, Disease37Y, Disease38Y, Disease39U, Disease40Y, Disease41Y, Disease42U, Disease43N, Disease44U, Disease45Y, Disease46N, Disease47N, Disease48Y,
(Y = Sí: N = No: U = Incierto)
La llave era utilizar la eliminación para evaluar la base de datos, no selección. Cifraron a cada miembro de la base de datos individualmente para la eliminación en el contexto de cada respuesta.
¿(es el dolor un síntoma de la enfermedad? Respuesta: SÍ)
Disease1Y, xxxxxxN, Disease3Y, Disease4Y, xxxxxx5N, xxxxxx6N, Disease7Y, xxxxxx8N, xxxxxx9N, xxxxxx0N, Disease11Y, Disease12Y, xxxxxx13N, Disease14U, Disease15Y, xxxxxx16N, Disease17Y, xxxxxx18N, xxxxxx19N, xxxxxx20N, xxxxxx21N, Disease22Y, xxxxxx23N, xxxxxx24N, Disease25U, xxxxxx26N, xxxxxx27N, Disease28U, Disease27Y, xxxxxx30N, Disease31U, Disease32Y, Disease33Y, Disease34U, xxxxxx35N, Disease36U, Disease37Y, Disease38Y, Disease39U, Disease40Y, Disease41Y, Disease42U, xxxxxx43N, enfermedad 44U, Disease45Y, xxxxxx46N, xxxxxx47N, enfermedad 48Y,
(todas las enfermedades de "N" eliminadas.)
Para el reconocimiento de la enfermedad, si una respuesta indicó un síntoma, IA eliminó todas las enfermedades desprovistas del síntoma. Cada respuesta eliminada, enangostando la búsqueda para alcanzar diagnosis.
¿(es el dolor un síntoma de la enfermedad? Respuesta: NINGÚN)
xxxxxx1Y, Disease2N, xxxxxx3Y, xxxxxx4Y, Disease5N, Disease6N, xxxxxx7Y, Disease8N, Disease9N, Disease10N, xxxxxx11Y, xxxxx12Y, Disease13N, Disease14U, xxxxxx15Y, Disease16N, xxxxxx17Y, Disease18N, Disease19N, Disease20N, Disease21N, xxxxxx22Y, Disease23N, Disease24N, Disease25U, Disease26N, Disease27N, Disease28U, xxxxxx27Y, Disease30N, Disease31U, xxxxxx32Y, xxxxxx33Y, Disease34U, Disease35N, Disease36U, xxxxxx37Y, xxxxxx38Y, Disease39U, xxxxxx40Y, xxxxxx41Y, Disease42U, Disease43N, enfermedad 44U, xxxxxx45Y, Disease46N, Disease47N, xxxxxx48Y,
(todas las enfermedades de "Y" eliminadas.)
Si el síntoma estaba ausente, IA eliminó todas las enfermedades que exhibieron siempre el síntoma. Las enfermedades, que presentaron aleatoriamente el síntoma fueron conservadas en ambos casos. ¿Tan la incertidumbre manejada de proceso? ¿el?Maybe? respuesta, que los programas de computadora normales no podrían manejar.
(la secuencia de A de preguntas enangosta abajo a Disease29 - la respuesta.)
xxxxxx1Y, xxxxxx2N, xxxxxx3Y, xxxxxx4Y, xxxxxx5N, xxxxxx6N, xxxxxx7Y, xxxxxx8N, xxxxxx9N, xxxxxx10N, xxxxxx11Y, xxxxxx12Y, xxxxxx13N, xxxxxx14U, xxxxxx15Y, xxxxxx16N, xxxxxx17Y, xxxxxx18N, xxxxxx19N, xxxxxx20N, xxxxxx21N, xxxxxx22Y, xxxxxx23N, xxxxxx24N, xxxxxx25U, xxxxxx26N, xxxxxx27N, xxxxxx28U, Disease29Y, xxxxxx30N, xxxxxx31U, xxxxxx32Y, xxxxxx33Y, xxxxxx34U, xxxxxx35N, xxxxxx36U, xxxxxx37Y, xxxxxx38Y, xxxxxx39U, xxxxxx40Y, xxxxxx41Y, xxxxxx42U, xxxxxx43N, xxxxxx44U, xxxxxx45Y, xxxxxx46N, xxxxxx47N, xxxxxx48Y.
(si se eliminan todas las enfermedades, la enfermedad es desconocida.)
Reconocimiento de patrón inmediato
IA fue probado en la práctica. Había accionado los sistemas expertos que actuaban con la velocidad de un recálculo simple en una hoja de balance, para reconocer una enfermedad, para identificar una jurisprudencia o para diagnosticar los problemas de una máquina compleja. Era inmediato, holístico, y lógico. Si varias respuestas paralelas podrían ser presentadas, como en los parámetros múltiples de una central eléctrica, el reconocimiento era inmediato. Para la mente, donde millones de parámetros fueron presentados simultáneamente, el reconocimiento de patrón en tiempo real era práctico. Y la eliminación era la llave.
Eliminación = conmutación apagado
La eliminación apagaba - la inhibición. Las células del nervio eran sabidas para inhibir extensivamente las actividades de otras células para destacar contexto. ¿Con el acceso a millones de entradas sensoriales, el sistema nervioso inhibido inmediatamente? trillones eliminados de combinaciones a cero adentro en el patrón derecho. El proceso utilizó valientemente "no" respuestas. Si un paciente no tenía dolor, los millares de enfermedades posibles podrían ser no hechos caso. Si un paciente podría apenas caminar en la cirugía, un doctor podría pasar por alto una amplia gama de enfermedades. ¿Pero, cómo se podía este proceso de la eliminación aplicar a las células del nervio? ¿Dónde podía la abundancia del conocimiento ser almacenada?
Codificación combinatoria
La mente recibió combinaciones kaleidoscopic de millones de sensaciones. De éstos, los olores fueron divulgados para ser reconocidos con un proceso de codificación combinatorio, donde las células del nervio reconocieron combinaciones. Si una célula del nervio tenía entradas dendríticas, identificó como A, B, C etcétera a Z, podría entonces encender, cuando recibió entradas en el ABC, o DEF. Reconoció esas combinaciones. La célula podía identificar el ABC y no ABD. Sería inhibida para ABD. Este proceso del reconocimiento fue divulgado recientemente por la ciencia para las neuronas olfativas. En el experimento los científicos divulgaron que los cambios leves uniformes en estructura química activaron diversas combinaciones de receptores. Así, el octanol olía como las naranjas, pero el ácido octanoic compuesto similar olido como el sudor. Un premio Nobel reconoció ese descubrimiento en 2004.
Memorias galácticas de la célula del nervio
Los códigos combinatorios fueron utilizados extensivamente por la naturaleza. ¿Los cuatro "pone letras" en el código genético? ¿A, C, G y T? fueron utilizados en las combinaciones para la creación de un número casi infinito de secuencias genéticas. IA discute las implicaciones más profundas de este descubrimiento de la codificación. Los animales podían distinguir entre millones de olores. Los perros podrían oler rápidamente algunas huellas de una persona y determinarse exactamente a que caminaba la manera la persona. La nariz del animal podía detectar la diferencia relativa de la fuerza del olor entre las huellas solamente algunos pies separados, para determinar la dirección de un rastro. El olor fue identificado con combinaciones recordadas. Si una célula del nervio tenía apenas 26 entradas de A a Z, podría recibir millones de combinaciones posibles de entradas. La neurona media tenía millares de entradas. Para IA, millones de células del nervio podían dar a la mente las memorias galácticas para las combinaciones, permitiéndole reconocer patrones sutiles en el ambiente. Cada célula podría ser un solo miembro de una base de datos, eliminándose (que se inhibe) para las combinaciones desconocidas de entradas.
Eliminación la llave
La eliminación era la llave especial, que evaluó memorias combinatorias extensas. Los textos médicos divulgaron que la mente tenía una jerarquía de las inteligencias, que realizaron tareas dedicadas. Por ejemplo, había una región de la asociación, que reconoció un par de la tijera usando el contexto de su sensación. Si usted dañara esta región, usted podría sensación inmóvil que la tijera con sus ojos se cerró, pero usted no la reconocería como tijera. Usted todavía sentía el contexto, pero usted no reconocería el objeto. Así pues, la intuición podía permitir a las células del nervio en regiones de la asociación utilizar la opinión para reconocer objetos. La investigación médica divulgó a muchos tales regiones del reconocimiento.
Proceso serial
Un algoritmo del reconocimiento de patrón, intuición permitió las inteligencias finitas en las mentes de cosas vivas de responder holistically dentro de la duración de 20 milisegundos. Estas inteligencias actuaban en serie. La primera inteligencia convirtió las combinaciones kaleidoscopic de opiniones sensoriales del ambiente en impulsos de nervio. La segunda inteligencia reconoció estos impulsos como objetos y acontecimientos. La tercera inteligencia tradujo los acontecimientos reconocidos a sensaciones. Un cuarto tradujo sensaciones a impulsiones inteligentes. El miedo accionó una impulsión del escape. Un ciervo limitó lejos. Un pájaro tomó vuelo. Un pescado nadó apagado. Mientras que diferenciaron las actividades del funcionamiento, de volar y de nadar, alcanzaron el mismo objetivo de escaparse. Las memorias heredadas de la célula del nervio accionaron esas impulsiones en contexto.
¿La mente? reconocimiento de patrón inconsútil
Mitad del segundo para que células 100 mil millones de un nervio utilicen contexto para eliminar irrelevancia y para entregar salida del motor. El tiempo entre la sombra y el grito. ¿Así pues, de entrada a la salida, la mente era una máquina inconsútil del reconocimiento de patrón, accionada por el secreto dominante de la intuición? eliminación del contexto, de memorias combinatorias adquiridas y heredadas masivas en células del nervio.
Sobre el autor:
Abraham Thomas es el autor del algoritmo intuitivo, un libro, que sugiere que la intuición sea un algoritmo del reconocimiento de patrón. La versión del ebook está disponible en el libro de http://www.intuition.co.in.The se puede comprar solamente en la India. El Web site, proporciona una película libre y una caminata a través para explicar las ideas.
Artículo Fuente: Messaggiamo.Com
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