인공 지능 및 직관
직관적인 산법.
Roger Penrose는 그것을 불가능했던 고려했다. 생각은 컴퓨터 과정을 결코 모방할 수 있지 않았다. 그는 그의 책, 황제의 새로운 마음에서 그와 같이 말했다. 그러나 직관이 패턴 인식 과정이었다는 것을, 신간 서적, 건의되는 직관적인 산법, (IA). 직관은 번개 조흔 같이 많은 신경 지구를 통해 정보를 추진했다. 자료는 입력에서 보고한 20 밀리세컨드에 있는 산출로 움직였다. 마음은, 해석하고 행동해 보고, 인식했다. 순간에서. 당신의 신경 충동으로 무수한 과정 공정한 판단, 소리, 접촉 및 냄새 즉시. 열성적인 지구는 목표와 사건으로 그 전류를 인식했다. 변연계, 다른 지구는, 그 정서를 생성하기 위하여 사건을 해석했다. 제 4 지구는 활동을 가진 그 정서에 반응했다. 감지되고, 확인되고, 평가되고 행동되는 마음. 직관은 일부에 있는 뜨거운 난로 떨어져 당신에게 초를 얻었다. 그리고 그것은 간단한 산법을 사용할 수 있었다.
즉시 전체론 평가는 불가능한가?
에와 더불어 체계는, 백십억개의 신경, 입력에서 초 다만 반에 있는 산출에 정보를 가공했다. 당신의 지식은 전부 평가되었다. Walter Freeman, 고명한 신경생물학자는, 이 굉장한 능력을 정의했다. "인식 녀석은 계산으로 언제나 가지고 있기 위하여 모두를 던지는 것을 계속하는 것은 다만 불가능하다는 것을 당신 생각한다. 그러나, 그것은 정확하게 두뇌가 무슨이다. 의식은 당신의 전체 당신의 다음 단계, 당신의 다음 흡입, 당신의 다음 순간을 관계가 있기 위하여 역사를 가져오기에 관하여 이다." 마음은 전체론 이었다. 그것은 다음 활동을 위한 그것의 지식을 모든 평가했다. 정보는 어떻게 순전히 이렇게 빨리 가공될 수 있었는가? 그런 지식은 어디에 저장될 수 있었는가?
수색 경로의 지수 성장
불행히도, 미묘한 본의 승인은 컴퓨터를 위한 강한 문제를 제기했다. 어려움은 승인 수색 경로의 지수 성장이었다. 질병의 진단에 있는 문제는 전형적이었다. 정상적으로, 많은 공동 증후는 질병의 군중에 의해 선물되었다. 예를 들면, 고통, 또는 발열은 많은 질병을 위해 나타날 수 있었다. 각 증후는 몇몇 질병을 가르켰다. 문제는 많은 부분적으로 덮는 본 중 단 하나 본을 인식하기 위한 것이었다. 표적 질병을 찾을 때, 첫번째 선물한 증후를 가진 첫번째 선정한 질병은 두번째 증후가 결여될 수 있었다. 이것은 질병의 데이타베이스가 크기로 증가했는 만큼 급격하게 확장한 앞뒤로 움직이는 수색을 의미했다. 그것은 당겨진 과정 황당하게 길었던 것 만들었는가? 이론적으로, 광대한 데이타베이스를 위한 수색의 년 조차. 따라서, 그들의 믿을 수 없는 속도에도 불구하고, 컴퓨터에 급속한 패턴 인식은 결코 상상될 수 있지 않았다.
직관적인 산법
그러나, 기업 힘 패턴 인식은 가능했다. IA는 즉시 장시간 데이타베이스에 있는 본을 인식할 수 있던 산법을 소개했다. 전체적인 데이타베이스의 각 일원의 관계는 각 질문을 위해 암호로 했다.
(질병의 증후 고통은 이다?)
Disease1Y, Disease2N, Disease3Y 의 질병 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 = 그렇습니다: N = 아니오: U = 미심쩍은)
열쇠는 제거를 데이타베이스 선택는 아니고를 평가하기 위하여 이용하기 위한 것이었다. 데이타베이스의 각 일원은 각 응답의 환경에서 제거를 위해 개인적으로 암호로 했다.
(고통은 질병의 증후인가? 응답: 그렇습니다)
Disease1Y 의 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,
질병 44U, Disease45Y, xxxxxx46N, xxxxxx47N 의 질병 48Y
(삭제되는 모든 "N" 질병.)
질병 승인을 위해, 응답이 증후를 나타낸 경우에, IA는 증후 가 없던 모든 질병을 삭제했다. 삭제되는 각 응답, 진단을 도달하기 위하여 수색을 좁히기.
(고통은 질병의 증후인가? 응답: 아니오)
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,
질병 44U, xxxxxx45Y, Disease46N, Disease47N, xxxxxx48Y
(삭제되는 모든 "Y" 질병.)
증후가 경우에, IA는 항상 증후를 전시한 모든 질병을 삭제했다. 무작위로 증후를 선물한 질병, 양쪽의 경우에 유지되었다. 따라서 가공 취급된 불확실? "어쩌면" 응답하십시오, 취급할 정상적인 컴퓨터 프로그램이 수 없던.
(질문의 A 순서는 Disease27 - 응답에 한정한다.)
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
모든 질병이 삭제되는 경우에 (, 질병은 불명하다.)
즉시 패턴 인식
IA는 실제로는 입증되었다. 그것은 질병을 행동하는 인식하거나, 노련한 체계를 관례법을 확인하거나 복잡한 기계의 문제를 진단하기 위하여 스프레트시트에 간단한 재계산의 속도로, 강화했었다. 즉시, 전체론, 그리고 논리적이었다. 몇몇 평행한 응답이 선물될 수 있던 경우에, 발전소의 다수 매개변수에서 것과 같이, 승인은 즉시 이었다. 매개변수의 수백만이 동시에 선물된 마음을 위해, 순간 패턴 인식은 실제적이었다. 그리고 제거는 열쇠이었다.
제거 = 떨어져 엇바꾸기
제거는 - 금지를 떨어져 전환하고 있었다. 신경 세포는 광대하게 다른 세포의 문맥을 강조하기 위하여 활동을 금하도록 알려지다. 감각 입력의 수백만에 접근으로, 즉시 금하는 신경계? 적당한 본에 초점을 맞출 것이다 조합의 삭제된 조. 과정은 단단하게 응답을 "아니" 사용하지 않았다. 환자는 고통이 없어 경우에, 가능한 질병의 수천은 묵살될 수 있었다. 환자가 수술로 다만 걸을 수 있던 경우에, 닥터는 병의 광범위를 바라볼 수 있었다. 그러나, 어떻게 제거의 이 과정은 신경 세포에 적용될 수 있었는가? 어디에 지식의 부는 저장될 수 있었는가?
조합 코딩
마음은 감각의 수백만의 변화 무쌍한 조합을 받았다. 이들의, 냄새는 신경 세포가 조합을 인식한 조합 코딩 과정을 통해 인식되기 위하여 보고되었다. 신경 세포에는 모수석 입력이 있던 경우에, ABC에 입력을 받을 때, A로, B, Z, 에 C 또는 DEF 그 때 발사할 수 있었다 etc로 확인된. 그것은 그 조합을 인식했다. 세포는 ABC와 ABD를 아닙니다 확인할 수 있었다. 그것은 ABD를 위해 금할 것입니다. 이 승인 과정은 후각 신경을 위한 과학에 의해 최근에 보고되었다. 실험에서 과학자는 화학 구조에 있는 경미한 변화 조차 수용체의 다른 조합을 활성화했다는 것을 보고했다. 따라서, octanol는 오렌지, 그러나 땀 같이 냄새난 유사한 합성 octanoic 산 같이 냄새맡았다. 노벨상은 2004년에 그 발견을 인정했다.
은하 신경 세포 기억
조합 부호는 광대하게 본래 사용되었다. 유전 암호에서 4개의 "편지"? A, C, G 및 T? 유전 순서의 거의 무한한 수의 창조를 위해 조합에서 사용되었다. IA는 이 코딩 발견의 더 깊은 연루를 토론한다. 동물은 냄새의 수백만 사이에서 분화할 수 있었다. 개는 빨리 방법에 의하여 사람 걷고 있던 사람의 약간 발자국을 코를 킁킁거리고 정확하게 결정할 수 있었다. 동물의 코는, 발자국 사이 관계되는 냄새 힘 가신의 방향을 결정하기 위하여 다름을 따로따로 단지 검출할 수 있었다 약간 발. 냄새는 기억된 조합을 통해 확인되었다. 신경 세포에는 A에서 Z에 다만 26의 입력이 있던 경우에, 입력의 가능한 조합의 수백만을 받을 수 있었다. 평균 신경에는 입력의 수천이 있었다. IA를 위해, 신경 세포의 수백만은 마음에게 조합을 위한 은하 기억을 줄 수 있어, 환경에 있는 미묘한 본을 인식하는 그것을 가능하게 한. 각 세포는 입력의 인식되지 않는 조합을 위해 (금하는 되기) 삭제해 데이타베이스의 단 하나 일원일 수 있어.
제거 열쇠
제거는 광대한 조합 기억을 평가한 특별한 열쇠이었다. 의학 원본은 마음에는 열성적인 업무를 이행한 정보의 계층구조가 있었다는 것을 보고했다. 예를 들면, 그것의 느낌의 문맥을 사용하여 가위를 인식한 협회 지구가 있었다. 당신이 이 지구를 손상된 경우에, 당신은 아직도 감긴 당신의 눈을 가진 가위를 느낄 수 있었다, 그러나 당신은 가위로 그것을 인식하지 않을 것입니다. 당신은 아직도 문맥을 느꼈다, 그러나 당신은 목표를 인식하지 않을 것입니다. 따라서, 직관은 협회 지구에 있는 신경 세포를 목표를 인식하기 위하여 지각을 이용하는 가능하게 할 수 있었다. 의료 연구는 많은 것에게 그런 승인 지구를 보고했다.
연속되는 가공
패턴 인식 산법, 직관은 20 밀리세컨드 시간 안에서 전체론으로 반응하는 살아있는 것의 마음에 있는 유한 정보를 가능하게 했다. 이 정보는 연속으로 행동했다. 첫번째 정보는 신경 충동으로 환경에서 감각 지각의 변화 무쌍한 조합을 개조했다. 두번째 정보는 목표와 사건으로 이 전류를 인식했다. 제 3 의 정보는 감각으로 인식한 사건을 번역했다. 제 4 지적인 드라이브로 감각을 번역했다. 공포는 도주 드라이브를 방아쇠를 당겼다. 사슴은 멀리 도약했다. 새는 비행을 가지고 갔다. 물고기는 떨어져 수영했다. 달리고는, 날고 수영의 활동이 다른 동안, 도주의 동일한 목적을 달성했다. 상속한 신경 세포 기억은 문맥에 있는 그 드라이브를 강화했다.
마음? 이음새가 없는 패턴 인식
부적절을 삭제하고 모터 산출을 전달하기 위하여 문맥을 이용하는 100십억개의 신경 세포를 위한 초 반. 그림자와 비명 사이 시간. 따라서, 입력에서 산출에, 마음은 직관의 중요한 비밀에 의해 강화된 이음새가 없는 패턴 인식 기계 이었는가? 신경 세포에 있는 다량 취득하고 상속된 조합 기억에서 문맥상 제거.
아브라함 토마스는 직관적인 산법의 저자, 직관은 패턴 인식 산법다는 것을 건의하는 책이다. 이것은 당신의 마음을 통제하는 강력한 힘의 이해로 이끌어 낸다. ebook 버전은 http://www.intuition.co.in에 유효하다. 책은 인도에서서만 구매될지도 모른다. 웹사이트는, 자유로운 영화 및 아이디어를 설명하기 위하여 도보를 처음부터 끝까지 제공한다.
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