인공 지능 및 직관
직관적인 산법
RogerPenrose은 그것을 불가능했던 여겼다. 생각은 결코 컴퓨터 과정을 모방할 수 있지 않았다. 그는 그의 책, 황제 새로운 마음안에 그와같이 말했다. 그러나 직관이 본 승인 과정 이던 것과, 신간 서적, 건의되는 직관적인 산법, (IA). 직관은 번개 조흔 많은 신경 지구로 정보를 추진했다. 자료는 입력에서 보고한20밀리세컨드안에 산출으로 이동했다. 마음은, 해석하고 행동해 보고, 인식했다. 순간안에. 너의 신경 충동으로 무수한 과정 공정한 판단, 소리, 접촉 및 냄새 즉시에. 열성적인 지구는 목표와 사건으로 그 전류를 인정했다. 정서를 생성하기 위하여 변연 체계, 다른 지구는, 그 사건을 해석했다. 제 4 지구는 활동에 그 정서에 반응했다. 감지되고, 확인되고, 평가되고 행동되는 마음. 직관은 순식간안에 뜨거운 난로떨어져 너를 얻었다. 그리고 그것은 간단한 산법을 사용할 수 있었다.
즉시 전체론 평가는 불가능한가?
에에 체계는, 백십억개의 신경, 입력에서 초 정당한 반안에 산출에 정보를 가공했다. 모든 너의 지견은 평가되었다. Walter자유민, 고명한 신경생물학자는, 이 굉장한 능력을 정의했다. 모두를 던진 유지하는것은 "계산으로 언제나 가지고 있기 위하여 다만 불가능하다 너 것 을 인식 녀석은 생각한다. 그러나, 저것은 엄정하게 두뇌가 것 이다. 너의 다음 단계, 너의 다음 흡입, 너의 다음 순간을 관계가 있기 위하여 의식은 너의 전체 역사를 가져오기에 관하여 이다." 마음은 전체론 이었다. 그것은 다음 활동을 위해 모든 그것의 지견을 평가했다. 정보는 어떻게 이렇게 빠른가 순전히 가공되는가 수 있었는가? 그런 지견은 어디에 저장되는가 수 있었는가?
수색 경로의 지수 성장
불운하게, 미묘한 본의 승인은 컴퓨터를 위해 강한 문제를 제기했다. 곤란은 승인 수색 경로의 지수 성장 이었다. 질병의 진단안에 문제는 전형적 이었다. 정상적으로, 많은 나눈 증후는 질병의 군중에의해 선물되었다. 예를 들면, 고통, 또는 발열은 많은 질병을 위해 지적될 수 있었다. 각 증후는 몇 질병에 조준했다. 문제는 많은 부분적으로 덮는 본사이에 단순한 본을 인정한것을 이었다. 표적 질병을 위해 찾을 때, 첫번째 선물한 증후에 첫번째 선정한 질병은 제 2 증후를 결여될 수 있었다. 이것은 크기안에 증가한 질병의 데이타베이스로 지수로 확장한 앞뒤로 움직이는 수색을 의미했다. 저것은 당긴 과정 황당하게 길었던 것 만들었다? 이론으로, 광대한 데이타베이스를 위해 수색의 조차 년. 이렇게, 그들의 속도에도 불구하고, 컴퓨터에 급속한 본 승인은 결코 상상될 수 있지 않았다.
직관적인 산법
그러나, 공업 힘 본 승인은 가능했다. IA은 즉시에 장시간 데이타베이스안에 본을 인정할 수 있은 산법을 도입했다. 전체 데이타베이스의 각 일원의 관계는 각 질문을 위해 암호로 했다.
(질병의 증후 고통은 이다?)
Disease1Y,Disease2N,Disease3즎의 질병4Y,Disease5N,Disease6즀,Disease7Y,Disease8N,Disease9N,Disease10N,Disease11Y,Disease12Y,Disease13N,Disease14즇,Disease15즎,Disease16즀,Disease17Y,Disease18N,Disease19N,Disease20N,Disease21N,Disease22Y,Disease2 3N,Disease24N,Disease25즇,Disease26즀,Disease27N,Disease28U,Disease27Y,Disease30N,Disease31U,Disease32Y,Disease33즎,Disease34즇,Disease35N,Disease36U,Disease37Y,Disease38Y,Disease39U,Disease40Y,Disease41Y,Disease42즇, Disease43N,Disease44즇,Disease45즎,Disease46즀,Disease47N,Disease48Y,
(Y=그렇다: N=아니오: U=미심쩍은)
선택 는 아니고 열쇠는 제거를 데이타베이스를 평가하는 이용하 도록 이었다. 데이타베이스의 각 일원은 각 응답의 문맥안에 제거를 위해 개인적으로 암호로 했다.
(고통은 질병의 증후 이는가? 응답: 그렇다)
Disease1Y의xxxxxxN,Disease3즎,Disease4Y,xxxxxx5N,xxxxxx6즀,Disease7Y,xxxxxx8N,xxxxxx9N,xxxxxx0N,Disease11Y,Disease12Y,xxxxxx13N,Disease14즇,Disease15즎,xxxxxx16즀,Disease17Y,xxxxxx18N,xxxxxx19N,xxxxxx20N,xxxxx x21N,Disease22Y,xxxxxx23N,xxxxxx24N,Disease25즇,xxxxxx26즀,xxxxxx27N,Disease28U,Disease27Y,xxxxxx30N,Disease31U,Disease32Y,Disease33즎,Disease34즇,xxxxxx35N,Disease36U,Disease37Y,Disease38Y,Disease39U,Disease40Y,Dise 앗어41Y,Disease42즇,xxxxxx43N의 질병44즇,Disease45즎,xxxxxx46즀,xxxxxx47N의 질병48Y,
(삭제되는 모든 "N" 질병.)
질병 승인를 위해, 응답이 증후를 지적하면,IA은 증후가 모든 질병을 삭제했다. 삭제되는 각 응답, 진단을 도달하기 위하여 수색을에 좁힌.
(고통은 질병의 증후 이는가? 응답: )
,Disease2N,xxxxxx3즎,xxxxxx4Y,Disease5N,Disease6즀,xxxxxx7Y,Disease8N,Disease9N,Disease10N,xxxxxx11Y,xxxxx12Y,Disease13N,Disease14즇,xxxxxx15즎,Disease16즀,xxxxxx17Y,Disease18N,Disease19N,Disease20N,Disease21N, xxxxxx22Y,Disease23N,Disease24N,Disease25즇,Disease26즀,Disease27N,Disease28U,xxxxxx27Y,Disease30N,Disease31U,xxxxxx32Y,xxxxxx33즎,Disease34즇,Disease35N,Disease36U,xxxxxx37Y,xxxxxx38Y,Disease39U,xxxxxx40Y,xxxxxx41Y, Disease42즇,Disease43N의 질병44즇,xxxxxx45즎,Disease46즀,Disease47N,xxxxxx48Yxxxxxx1Y,
(삭제되는 모든 "Y" 질병.)
증후가 결석하면,IA은 항상 증후를 전시한 모든 질병을 삭제했다. 무작위로 증후를 선물한 질병, 양쪽 케이스안에 유지되었다. 이렇게 가공 취급되는가 불확실? ?Maybe? 취급할 정상적인 컴퓨터 프로그램이 응답.
(질문의A순서는Disease29- 응답에 아래로 좁힌다.)
,xxxxxx2N,xxxxxx3즎,xxxxxx4Y,xxxxxx5N,xxxxxx6즀,xxxxxx7Y,xxxxxx8N,xxxxxx9N,xxxxxx10N,xxxxxx11Y,xxxxxx12Y,xxxxxx13N,xxxxxx14즇,xxxxxx15즎,xxxxxx16즀,xxxxxx17Y,xxxxxx18N,xxxxxx19N,xxxxxx20N,xxxxxx21N,xxxxxx22Y, xxxxxx23N,xxxxxx24N,xxxxxx25즇,xxxxxx26즀,xxxxxx27N,xxxxxx28U,Disease29Y,xxxxxx30N,xxxxxx31U,xxxxxx32Y,xxxxxx33즎,xxxxxx34즇,xxxxxx35N,xxxxxx36U,xxxxxx37Y,xxxxxx38Y,xxxxxx39U,xxxxxx40Y,xxxxxx41Y,xxxxxx42즇,xxxxxx43N ,xxxxxx44즇,xxxxxx45즎,xxxxxx46즀,xxxxxx47N,xxxxxx48Yxxxxxx1Y.
모든 질병이 삭제되면 (, 질병은 불명하다.)
즉시 본 승인
IA은 실제로는 시험되었다. 그것은 질병을 행동하는 인정하나, 노련한 체계를 관례법을 확인하나 복잡한 기계의 문제를 진단하기 위하여 스프레트시트에 간단한 재계산의 속도에, 강화했었다. 즉시, 전체론, 그리고 논리적 이었다. 몇 평행한 응답이 선물될 수 있으면, 발전소의 다각 매개변수안에것과 같이, 승인은 즉시 이었다. 곳에 매개변수의 수백만이 동시로 선물된 마음를 위해, 순간 본 승인은 실제적 이었다. 그리고 제거는 열쇠 이었다.
떨어져의 제거=엇바꾸기
제거는 떨어져 - 금지를 전환하고 있었다. 문맥을 강조하기 위하여 광대하게 다른 세포의 활동을 금하 도록 신경 세포는 알고있었다. 감각 입력의 수백만에 접근에, 신경계는 즉시에 금했다? 우측 본에 안으로 영점규정할 것이다 조합의 삭제된 조. 과정은 단단하게 "아니" 응답을 사용하지 않았다. 환자는 고통이 있지 않으면, 가능한 질병의 수천은 묵살될 수 있었다. 환자가 수술으로 다만 걸을 수 있으면, 닥터는 병의 광범위를 바라볼 수 있었다. 그러나, 어떻게 제거의 이 과정은 신경 세포에 적용되는가 수 있었는가? 어디에 지견의 부는 저장되는가 수 있었는가?
조합 코딩
마음은 감각의 수백만의 변화 무쌍한 조합을 받았다. 이들의, 냄새는 곳에 신경 세포가 조합을 인정한 조합 코딩 과정으로 인정되라고 보고되었다. 신경 세포에는 모수석 입력이 있으면,A,B,C으로 확인하고ABC에 입력을 받을 때, 이렇게 위에Z,에 또는DEF그때 발사할 수 있었다. 그것은 그 조합을 인정했다. 세포는ABC과 아니다ABD을 확인할 수 있었다. 그것은ABD을 위해 금할텐데. 이 승인 과정은 후각 신경을 위해 과학에의해 최근에 보고되었다. 실험안에 화학 구조안에 동등한 경미한 변화가 수용체의 다른 조합을 활성화한 것과 과학자는 보고했다. 따라서, XX단올은 오렌지, 그러나 땀 냄새맡은 유사한 합성octanoic산 냄새맡았다. 노벨상은2004년에 저 발견을 인정했다.
은하 신경 세포 기억
조합 부호는 광대하게 본래 사용되었다. 4개은 유전 암호안에 "" 써 넣는다? A,C,G및T? 유전 순서의 가깝게 무한한 수의 창조를 위해 조합안에 사용되었다. IA은 이 코딩 발견의 더 깊은 연루를 토론한다. 동물은 냄새의 수백만사이에 분화할 수 있었다. 개는 빠르게 방법에 의하여 사람 걷고 있던 사람의 약간 발자국을 코를 킁킁거리, 정확하게 결정할 수 있었다. 가신의 방향을 결정하기 위하여 동물 코는, 발자국사이 관계되는 냄새 힘 다름을 격세했 단 약간 발 검출할 수 있었다. 냄새는 생각된 조합으로 확인되었다. 신경 세포에는A에서Z에 다만26의 입력이 있으면, 입력의 가능한 조합의 수백만을 받을 수 있었다. 평균 신경에는 입력의 수천이 있었다. IA를 위해, 신경 세포의 수백만은 마음에게 조합을 위해 은하 기억을 줄 수 있어, 환경안에 미묘한 본을 인정하는 그것을 가능하게 한. 각 세포는 입력의 인식되지 않는 조합을 위해 (금하는 된) 삭제해 데이타베이스의 단순한 일원 이을 수 있어.
제거 열쇠
제거는 광막한 조합 기억을 평가한 특별한 열쇠 이었다. 마음에는 열성적인 업무를 이행한 정보의 계층구조가 있은 것과 의학 원본은 보고했다. 예를 들면, 그것의 느낌의 문맥을 사용하여 가위 인정한 협회 지구 있었다. 너가 이 지역을 손상되면, 너는 아직도 감는 너의 눈에 가위를 느낄 수 있었다, 그러나 너는 가위로 그것을 인정하지 않을텐데. 너는 아직도 문맥을 느꼈다, 그러나 너는 목표를 인정하지 않을텐데. 목표를 인정하기 위하여 이렇게, 직관은 협회 지구안에 신경 세포를 지각을 이용하는 가능하게 할 수 있었다. 의료 연구는 많은 것에게 그런 승인 지구를 보고했다.
연속되는 가공
본 승인 산법, 직관은20밀리세컨드 시간안에holistically반응하는 생물의 마음안에 유한 정보를 가능하게 했다. 이 정보는 연속되 행동했다. 첫번째 정보는 신경 충동으로 환경에서 감각 지각의 변화 무쌍한 조합을 개조했다. 제 2 정보는 목표와 사건으로 이 전류를 인정했다. 제 3 의 정보는 감각으로 인정한 사건을 번역했다. 제 4 지적인 드라이브로 감각을 번역했다. 도주 드라이브가 공포에 의하여 방아쇠를 당겼다. 사슴은 멀리 도약했다. 새는 비행을 가지고 갔다. 물고기는 떨어져 수영했다. 달리고는, 날는 수영의 활동이 틀리는 동안, 도주의 동일한 목적을 달성했다. 상속한 신경 세포 기억은 문맥안에 그 드라이브를 강화했다.
마음? 본 승인
부적절을 삭제하, 모터 산출을 전달하기 위하여 문맥을 이용하는 100십억개의 신경 세포를 위해 초 반. 그림자와 비명사이 시간. 이렇게, 입력에서 산출에, 마음은 직관의 중요한 비밀에의해 강화된 본 승인 기계 이었다? 신경 세포안에 다량 취득하고 상속된 조합 기억에서 문맥상 제거.
저자에 관하여:
Abraham토마스는 직관적인 산법의 저자, 직관은 본 승인 산법 이는 것과 건의하는 책 이다. ebook버전은 인도에서http://www.intuition.co.in.The 책 에 유효하다 단 구매될지도 모른다. 아이디어를 설명하기 위하여 웹사이트는, 자유로운 영화 및 도보를 처음부터 끝까지 제공한다.
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