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La inteligencia artificial y la intuición

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El algorithm.Roger intuitiva Penrose considera imposible. Pensar nunca podría imitar un proceso de equipo. Dijo que tanto en su libro, The Emperor's New Mind. Sin embargo, un nuevo libro, el algoritmo intuitivo, (IA), sugirió que la intuición es un proceso de reconocimiento de patrones. Intuición impulsado información a través de muchas regiones neurales como un rayo un rayo. Los datos se mudó de entrada a la salida en un informó de 20 milisegundos. La mente visto, reconocido, interpretado y actuado. En un abrir y cerrar de ojos. Miles de procesos de conversión de luz, sonido, el tacto y el olfato de inmediato en su impulsos nerviosos. Una región dedicada reconocía los impulsos como los objetos y eventos. El sistema límbico, otra región, interpretado estos eventos para generar emociones. Una cuarta región respondió a esas emociones con acciones. La mente percibe, identificar, evaluar y actuar. La intuición tiene que de la estufa caliente en una fracción de segundo. Y podría estar utilizando una simple evaluación holística algorithm.Is instante imposible? El sistema, con más de cien mil millones de neuronas, procesa la información de la entrada a la producción en tan sólo medio segundo. Todos sus conocimientos, se evaluó. Walter Freeman, el famoso neurobiólogo, que se define esta capacidad asombrosa. "Los chicos cognitiva creo que es simplemente imposible seguir tirando todo lo que has se metió en el cálculo cada vez. Pero, eso es exactamente lo que hace el cerebro. La conciencia es de traer toda su historia a cargar en su siguiente paso, su próximo aliento, su próximo momento. "La mente global. Se evaluaron todos sus conocimientos para la siguiente actividad. ¿Cómo puede tanta información se procesa tan pronto? Cuando tal conocimiento podría ser almacenados? Crecimiento exponencial de la búsqueda pathUnfortunately, el reconocimiento de la patrones sutiles que plantea enormes problemas para las computadoras. La dificultad era un crecimiento exponencial de la ruta de búsqueda de reconocimiento. Los problemas en el diagnóstico de las enfermedades era típico. Normalmente, muchos de los síntomas comunes fueron presentados por una multitud de enfermedades. Por ejemplo, dolor o fiebre podría ser indicado para muchas enfermedades. Cada síntoma señaló a varias enfermedades. El problema era reconocer un patrón único entre muchos los patrones de acumulación. Durante la búsqueda de la enfermedad de destino, la dolencia, seleccione primero con el síntoma presenta en primer lugar podría carecer el segundo síntoma. Esto significó un lado a otro búsquedas, que se expandió de manera exponencial como la base de datos de las enfermedades de mayor tamaño. Eso hizo que el proceso absurdamente prolongado? teóricamente, incluso años de búsqueda, las bases de datos extensas. Así, a pesar de su increíble velocidad, reconocimiento de patrones rápida en los equipos nunca podría ser imagined.The intuitiva AlgorithmBut, la fuerza de reconocimiento de la industria patrón era factible. IA presenta un algoritmo, que inmediatamente se podía reconocer patrones en la amplia base de datos. El la relación de cada miembro de la base de datos completa se codificó para cada pregunta. (Es el dolor es un síntoma de la enfermedad?) Disease1Y, Disease2N, Disease3Y, la 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 = n: U = dudoso) La clave fue utilizar para evaluar la eliminación de la base de datos, no de selección. Cada miembro de la base de datos fue codificado por separado para la eliminación de la el contexto de cada respuesta. (Es el dolor es 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, Disease 44U, Disease45Y, xxxxxx46N, xxxxxx47N, Disease 48Y(All eliminado.) Para el reconocimiento de la enfermedad, si una respuesta se indica un síntoma, IA eliminado todas las enfermedades sin el síntoma. Cada respuesta eliminados, la reducción de la búsqueda para alcanzar el diagnóstico. (Es el dolor es un síntoma de la disease? Answer: NO)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, la enfermedad de 44U, xxxxxx45Y, Disease46N, Disease47N, xxxxxx48Y (Todos los "Y" Enfermedades eliminado.) Si el síntoma estaba ausente, IA eliminado todos los las enfermedades que siempre mostraron el síntoma. Enfermedades, que al azar presenta el síntoma se mantienen en ambos casos. Así que el proceso de manejar la incertidumbre? la "Tal vez" respuesta, que los programas de ordenador normal, , no podía manejar. (Una secuencia de preguntas se reduce a Disease27 - 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, Disease27Y, xxxxxx30N, xxxxxx31U, xxxxxx32Y, xxxxxx33Y, xxxxxx34U, xxxxxx35N, xxxxxx36U, xxxxxx37Y, xxxxxx38Y, xxxxxx39U, xxxxxx40Y, xxxxxx41Y, xxxxxx42U, xxxxxx43N, xxxxxx44U, xxxxxx45Y, xxxxxx46N, xxxxxx47N, xxxxxx48Y(If all diseases are eliminated, the disease se desconoce.) Instant recognitionIA modelo fue probado en la práctica. Se había alimentado los sistemas expertos que actúan con la velocidad de un cálculo simple en una hoja de cálculo, para reconocer una enfermedad, identificar una jurisprudencia o diagnosticar de los problemas de una máquina compleja. Fue instantáneo, integral y lógico. Si varias respuestas paralelo se podrían presentar, como en los múltiples parámetros de una planta de energía, el reconocimiento fue instantáneo. Para la mente, donde millones de parámetros se presentan de forma simultánea, el tiempo real de reconocimiento de patrones era práctico. Y la eliminación fue el key.Elimination = offElimination conmutación fue apagado - inhibición. Las células nerviosas se ampliamente conocido por inhibir la actividad de otras células para poner de relieve el contexto. Con acceso a millones de estímulos sensoriales, el sistema nervioso inhibe de inmediato? eliminado billones de combinaciones a cero en el el patrón de la derecha. El proceso utilizado con firmeza "no". Si un paciente no tiene dolor, miles de posibles enfermedades podían ser ignorados. Si un paciente sólo podía entrar a la cirugía, un médico puede pasar por alto una amplia gama de gama de enfermedades. Pero, ¿cómo podría este proceso de eliminación se aplicará a las células nerviosas? ¿Dónde podría la riqueza del conocimiento se almacena? Mente codingThe Combinatoria recibido combinaciones caleidoscópica de millones de sensaciones. De estos, los olores se informó a ser reconocido a través de un proceso de codificación combinatoria, donde las células nerviosas reconocido combinaciones. Si una célula nerviosa había insumos dendríticas, identificadas como A, B, C y así sucesivamente hasta la Z, Podría entonces el fuego, cuando se recibió aportes de la ABC, o DEF. Reconoció las combinaciones. La célula podría identificar ABC y no ABD. Sería inhibida para ABD. Este proceso de reconocimiento fue divulgada recientemente por la ciencia de las neuronas olfativas. En el experimento de los científicos informaron de que incluso pequeños cambios en la estructura química activada diferentes combinaciones de receptores. Así, octanol olía a naranjas, pero similares ácido octanoico compuesto olía a sudor. Un Premio Nobel reconoció que el descubrimiento de las células nerviosas en 2004.Galactic códigos memoriesCombinatorial fueron ampliamente utilizados por la naturaleza. Los cuatro "cartas" en el código genético? Un, 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 codificación. Los animales podían diferenciar entre millones de olores. Los perros pueden oler una rapidez pocas huellas de una persona y determinar con exactitud de qué manera la persona que estaba caminando. La nariz del animal puede detectar la diferencia relativa entre la fuerza olor huellas sólo una unos pies de distancia, para determinar la dirección de un camino. El olfato fue identificado a través de combinaciones de recordar. Si una célula nerviosa acababa de 26 entradas de la A a la Z, que podría recibir millones de combinaciones posibles de los insumos. La neurona promedio, miles de entradas. Para IA, millones de células nerviosas podría dar la mente los recuerdos galácticos para las combinaciones, lo que le permite reconocer patrones sutiles en el medio ambiente. Cada celda puede ser un solo miembro de una base de datos, la eliminación de sí mismo (se inhiben) para las combinaciones no reconocida de inputs.Elimination la keyElimination fue la clave especial, que evaluó los recuerdos vasta combinatoria. Médico textos informó de que la mente había una jerarquía de las inteligencias, que realiza tareas específicas. Por ejemplo, había una región de asociación, que reconoce un par de tijeras con el contexto de su sentir. Si resultan heridos de esta región, aún podía sentir la tijera con los ojos cerrados, pero no lo reconocería como tijeras. Todavía sentía el contexto, pero no reconocería el objeto. Así, la intuición podría permitir las células nerviosas en las regiones de asociación para utilizar la percepción para reconocer los objetos. La investigación médica informó de muchos reconocimiento regions.Serial processingA algoritmo de reconocimiento de patrones, la intuición permitió a la finita las inteligencias en las mentes de los seres vivos de responder de manera integral dentro de los 20 período de tiempo de un milisegundo. Estas inteligencias actuado en serie. La inteligencia convierte primero las combinaciones caleidoscópica de sensorial las percepciones del medio ambiente en impulsos nerviosos. La inteligencia segundo reconocido estos impulsos como los objetos y eventos. La inteligencia tercera traducido los hechos reconocidos en los sentimientos. Un cuarto traducido sentimientos en las unidades inteligentes. El temor desencadenado una unidad de escape. Un venado salió huyendo. Un pájaro voló. El pez nadó apagado. Si bien las actividades de correr, volar y nadar diferían, se logró la misma objetivo de escapar. Recuerdos de células nerviosas powered hereda las unidades en la mente context.The? recognitionHalf patrón sin un segundo de 100 mil millones células nerviosas para utilizar el contexto para eliminar la falta de pertinencia y de entregar la producción del motor. El tiempo entre la sombra y el grito. Así, a partir de entrada y salida a la mente era una perfecta máquina de reconocimiento de patrones, impulsado por la clave secreta de la intuición? la eliminación de contexto, de masiva recuerdos combinatoria adquiridas y heredadas en cells.Abraham nervio Thomas es el autor del algoritmo intuitivo, un libro, lo que sugiere que la intuición es un algoritmo de reconocimiento de patrones. Esto conduce a una

Artículo Fuente: Messaggiamo.Com

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