人工知能および直観
直観的なアルゴリズム
Roger Penrose はそれを不可能考慮した。考えることは決してコンピュータプロセスを模倣できない。彼は彼の本、皇帝の新しい心のその位言った。しかし直観がパターン認識プロセスだった、新刊書、提案される直観的なアルゴリズム、(IA) 。直観は電光縞のような多くの神経の地域によって情報を推進した。データは入力から報告された20 ミリ秒の出力に移った。心は、解釈され、機能されて見たり、確認した。目のきらめき。あなたの神経衝撃への無数プロセス白色光、音、接触および臭い直ちに。熱心な地域は目的及びでき事としてそれらの衝動を確認した。感情を発生させるために辺縁系、別の地域は、それらのでき事を解釈した。第4 地域は行為を用いるそれらの感情に答えた。感知され、識別され、評価され、そして機能される心。直観はほんの一瞬の熱風炉を離れて得た。そしてそれは簡単なアルゴリズムを使用できる。
即刻の全体評価は不可能であるか。
上ののシステムは、100,000,000,000 のニューロン、入力からの秒公正な半分のの出力に情報を処理した。あなたの知識すべては評価された。Walter のFreeman 、有名な神経生物学者は、このすばらしい能力を定義した。"認識人は計算に必ず持つためにすべてを投げ続けることはちょうど不可能であることを考える。しかし、それは頭脳がもの丁度である。意識はあなたの全体の歴史を持って来ることについてあなたの次のステップ、あなたの次の呼吸、あなたの次の時で耐えるためにある。" 心は全体だった。それは次の活動のための知識すべてを評価した。情報はいかにそんなにそうすぐに処理されるでしようか。そのような知識はどこで貯えられるでしようか。
サーチ・パスの指数成長
不運にも、微妙なパターンの認識はコンピュータのための手強い問題を提起した。難しさは認識のサーチ・パスの指数成長だった。病気の診断の問題は典型的だった。普通、多くの共用徴候は多数の病気によって示された。例えば、苦痛、か熱は多くの病気のために示すことができる。各徴候は複数の病気を指した。問題は多くの重複パターン間の単一パターンを確認するべきだった。ターゲット病気を捜すとき、最初の示された徴候の最初の指定疾患は第2 徴候に欠けることができる。これはサイズで高められた病気のデータベースとして指数関数的に拡大した前後の調査を意味した。それは引かれたプロセス不合理に長いの作ったか。論理上、広汎なデータベースのための調査の年。そう、信じられないい速度にもかかわらず、コンピュータの急速なパターン認識は決して想像できない。
直観的なアルゴリズム
しかし、企業の強さパターン認識は実行可能だった。IA は直ちに延長データベースのパターンを確認できるアルゴリズムをもたらした。全データベースの各メンバーの関係は各質問のためにコードされた。
(徴候病気の苦痛はか。ある)
Disease1Y 、Disease2N 、Disease3.Y の病気4Y 、Disease5N 、Disease6.N 、Disease7Y 、Disease8N 、Disease9N 、Disease10N 、Disease11Y 、Disease12Y 、Disease13N 、Disease14.U 、Disease15.Y 、Disease16.N 、Disease17Y 、Disease18N 、Disease19N 、Disease20N 、Disease21N 、Disease22Y 、Disease23N 、Disease24N 、Disease25.U 、Disease26.N 、Disease27N 、Disease28U 、Disease27Y 、Disease30N 、Disease31U 、Disease32Y 、Disease33.Y 、Disease34.U 、Disease35N 、Disease36U 、Disease37Y 、Disease38Y 、Disease39U 、Disease40Y 、Disease41Y 、Disease42.U 、Disease43N 、Disease44.U 、Disease45.Y 、Disease46.N 、Disease47N 、Disease48Y 、
(Y = はい: N = 否: U = 不確か)
キーは除去をデータベースを評価するのに選択ではなく使用するべきだった。データベースのあらゆるメンバーは各答えの文脈で除去のためにそれぞれコードされた。
(苦痛は病気の徴候であるか。答え: はい)
Disease1Y のxxxxxxN 、Disease3.Y 、Disease4Y 、xxxxxx5N 、xxxxxx6.N 、Disease7Y 、xxxxxx8N 、xxxxxx9N 、xxxxxx0N 、Disease11Y 、Disease12Y 、xxxxxx13N 、Disease14.U 、Disease15.Y 、xxxxxx16.N 、Disease17Y 、xxxxxx18N 、xxxxxx19N 、xxxxxx20N 、xxxxxx21N 、Disease22Y 、xxxxxx23N 、xxxxxx24N 、Disease25.U 、xxxxxx26.N 、xxxxxx27N 、Disease28U 、Disease27Y 、xxxxxx30N 、Disease31U 、Disease32Y 、Disease33.Y 、Disease34.U 、xxxxxx35N 、Disease36U 、Disease37Y 、Disease38Y 、Disease39U 、Disease40Y 、Disease41Y 、Disease42.U 、xxxxxx43N の病気44.U 、Disease45.Y 、xxxxxx46.N 、xxxxxx47N の病気48Y 、
(除去されるすべての"N" の病気。)
病気の認識のために、答えが徴候を示したら、IA は徴候に欠けている病気すべてを除去した。除去されるあらゆる答え診断に達するために調査をに狭くする。
(苦痛は病気の徴候であるか。答え: 否)
、Disease2N 、xxxxxx3.Y 、xxxxxx4Y 、Disease5N 、Disease6.N 、xxxxxx7Y 、Disease8N 、Disease9N 、Disease10N 、xxxxxx11Y 、xxxxx12Y 、Disease13N 、Disease14.U 、xxxxxx15.Y 、Disease16.N 、xxxxxx17Y 、Disease18N 、Disease19N 、Disease20N 、Disease21N 、xxxxxx22Y 、Disease23N 、Disease24N 、Disease25.U 、Disease26.N 、Disease27N 、Disease28U 、xxxxxx27Y 、Disease30N 、Disease31U 、xxxxxx32Y 、xxxxxx33.Y 、Disease34.U 、Disease35N 、Disease36U 、xxxxxx37Y 、xxxxxx38Y 、Disease39U 、xxxxxx40Y 、xxxxxx41Y 、Disease42.U 、Disease43N の病気44.U 、xxxxxx45.Y 、Disease46.N 、Disease47N 、xxxxxx48Y xxxxxx1Y 、
(除去されるすべての"Y" の病気。)
徴候が不在、IA は常に徴候を表わした病気すべてを除去した。任意に徴候を示した病気、両方の場合で保たれた。そうプロセス扱われた不確実性か。?Maybe か。正常な扱う計算機プログラムがことができなかった答え。
(質問のA 順序はDisease29 - 答えに。狭くなる)
、xxxxxx2N 、xxxxxx3.Y 、xxxxxx4Y 、xxxxxx5N 、xxxxxx6.N 、xxxxxx7Y 、xxxxxx8N 、xxxxxx9N 、xxxxxx10N 、xxxxxx11Y 、xxxxxx12Y 、xxxxxx13N 、xxxxxx14.U 、xxxxxx15.Y 、xxxxxx16.N 、xxxxxx17Y 、xxxxxx18N 、xxxxxx19N 、xxxxxx20N 、xxxxxx21N 、xxxxxx22Y 、xxxxxx23N 、xxxxxx24N 、xxxxxx25.U 、xxxxxx26.N 、xxxxxx27N 、xxxxxx28U 、Disease29Y 、xxxxxx30N 、xxxxxx31U 、xxxxxx32Y 、xxxxxx33.Y 、xxxxxx34.U 、xxxxxx35N 、xxxxxx36U 、xxxxxx37Y 、xxxxxx38Y 、xxxxxx39U 、xxxxxx40Y 、xxxxxx41Y 、xxxxxx42.U 、xxxxxx43N 、xxxxxx44.U 、xxxxxx45.Y 、xxxxxx46.N 、xxxxxx47N 、xxxxxx48Y xxxxxx1Y 。
病気すべてが除去されれば(、病気は未知。である)
即刻パターン認識
IA は実際に証明された。それは病気を機能する確認するか、エキスパートシステムに事例法律を識別するか、または複雑な機械の問題を診断するために展開表の簡単な検算の速度と、動力を与えた。それは即刻、全体、及び論理的だった。複数の平行答えが示されることができれば発電所の多数変数にように、認識は即刻だった。何百万の変数が同時に示された心のために、実時間パターン認識は実用的だった。そして除去はキーだった。
除去= 切換え
除去は- 阻止を転換していた。文脈を強調するために広く他の細胞の活動を禁じると神経細胞は知られていた。何百万の感覚的な入力へのアクセスと、神経系は直ちに禁じたか。右のパターンで0 点規正するべき組合せの除去された兆。プロセスは丈夫に答えを"" 使用しなかった。患者に苦痛がなかったら、たくさんの可能な病気は無視されてもよい。患者が外科にちょうど歩くことができたら医者は病気の広範囲を見落としてもよい。しかし、いかに除去のこのプロセスは神経細胞に適用されるでしようか。どこで知識の富は貯えられるでしようか。
組合わせのコーディング
心は何百万の感覚のkaleidoscopic 組合せを受け取った。これらの、臭いは神経細胞が組合せを確認した組合わせのコーディングプロセスによって確認されるために報告された。神経細胞に樹木状の入力があったら、A 、B 、C として識別し、ABC で入力を受け取った、またはDEF ときにそうZ のにそれから発射してもよい。それはそれらの組合せを確認した。細胞はABC 及びないABD を識別できる。それはABD のために禁じられる。この認識プロセスは嗅覚ニューロンのための科学によって最近報告された。実験で科学者は化学構造の均一でわずかな変更が受容器の異なった組合せを活動化させた報告した。従って、オクタノールはオレンジ、汗のようにかがれた同じような混合のオクチル酸のように臭いがした。ノーベル賞は2004 年にその発見を認めた。
銀河の神経細胞の記憶
組合わせコードは性質によって広く使用された。4 つは遺伝コードで"" 文字を入れるか。A 、C 、G およびT か。遺伝順序のほぼ無限数の作成のために組合せで使用された。IA はこのコーディングの発見のより深い含意を論議する。動物は何百万の臭いの間で区別できる。犬はすぐに方法が人歩かせていた人の少数の足跡をくんくんかぎ、正確に定まることができる。道の方向を定めるために動物の鼻は足跡間の相対的な臭気の強さの相違を別検出できる少数のフィートただ。臭いは覚えることができる組合せによって識別された。神経細胞にA からのZ にちょうど26 の入力があったら、何百万の入力の可能な組合せを受け取ってもよい。平均ニューロンにたくさんの入力があった。IA のために、何百万の神経細胞は心に組合せのための銀河の記憶を与えることができ環境の微妙なパターンを確認することをそれが可能にする。各細胞は入力の認識されない組合せのためのそれ自身を(禁じられるようになる) 除去しているデータベースの単一のメンバーであることができ。
除去キー
除去は広大な組合わせの記憶を評価した特別なキーだった。医学のテキストは心に熱心な仕事を行った知性の階層があった報告した。例えば、組の感じの文脈を使用してはさみを確認した連合の地域があった。この地域を傷つけたら、まだ閉まるあなたの目が付いているはさみを感じてもよいがはさみとしてそれを確認しない。まだ文脈を感じたが、目的を確認しない。目的を確認するのにそう、直観は連合の地域の神経細胞が認識を使用することを可能にすることができる。医学研究は多数にそのような認識の地域を報告した。
逐次処理
パターン認識のアルゴリズム、直観は20 ミリ秒の時間の内でholistically 答える生きている事の心の有限な知性を可能にした。これらの知性は連続的に機能した。最初の知性は神経衝撃に環境からの感覚的な認識のkaleidoscopic 組合せを変えた。第2 知性は目的及びでき事としてこれらの衝動を確認した。第3 知性は感じに確認されたでき事を翻訳した。第4 理性的なドライブに感じを翻訳した。恐れは脱出ドライブを誘発した。シカは区切た。鳥は飛行を取った。魚は泳いだ。動き、飛び、そして水泳の活動が異なる間、脱出の同じ目的を達成した。受継がれた神経細胞の記憶は文脈のそれらのドライブに動力を与えた。
心か。継ぎ目が無いパターン認識
irrelevance を除去し、モーター出力を伝えるのに文脈を使用する100,000,000,000 の神経細胞のための秒半分の。影と叫び間の時間。そう、入力から出力への、心は直観の主秘密によって動力を与えられた継ぎ目が無いパターン認識機械だったか。神経細胞の大きい得られ、受継がれた組合わせの記憶からの文脈上の除去。
著者について:
アブラハムトマスは直観的なアルゴリズムの著者、直観はパターン認識のアルゴリズムである提案する本である。ebook 版はインドでだけ http://www.intuition.co.in.The の 本で利用できる購入されるかもしれない。考えを説明するためにウェブサイトは、自由な映画および歩行を提供する。
記事のソース: Messaggiamo.Com
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