Inteligência Artificial e intuição
O algorithm.Roger intuitiva Penrose considerado impossível. Pensar nunca poderia imitar um processo de computador. Ele disse que tanto em seu livro The Emperor's New Mind. Mas, um novo livro, o algoritmo intuitivo, (IA), sugeriu que a intuição é um processo de reconhecimento de padrões. Intuição propulsão informação através de várias regiões neurais como um traço de um raio. Dados mudou de entrada para a saída em uma relataram 20 milissegundos. A mente viu, reconhecido, interpretado e agido. Num piscar de olhos. Processos Myriad convertido luz, som, toque e cheiro instantaneamente em seu impulsos nervosos. Uma região específica reconhecida esses impulsos como objetos e eventos. O sistema límbico, uma outra região, interpretado esses eventos para gerar emoções. A quarta região responderam a essas emoções com ações. A mente percebido, identificados, avaliados e tratados. Intuição got you desligar o forno quente em uma fração de segundo. E poderia estar usando uma simples avaliação holística algorithm.Is instante impossível? O sistema, com mais de cem bilhões de neurônios, processadas as informações de entrada para saída em apenas meio segundo. Todo o seu conhecimento foi avaliado. Walter Freeman, o neurobiólogo famoso, definiu essa incrível habilidade. "Os caras cognitivo acho que é impossível continuar jogando tudo que você entraram no cálculo de cada vez. Mas, isso é exatamente o que o cérebro faz. A consciência é sobre trazer o seu histórico de toda a pressão sobre o seu próximo passo, a sua próxima respiração, o seu próximo momento. "A mente era holística. Ele avaliou todos os seus conhecimentos para a próxima atividade. Como pode tantas informações serão processados tão rapidamente? Sempre que tal conhecimento pode ser armazenado? Crescimento exponencial da procura pathUnfortunately, o reconhecimento da padrões sutis colocado problemas formidáveis para computadores. A dificuldade era um crescimento exponencial do caminho de busca de reconhecimento. Os problemas no diagnóstico de doenças era típico. Normalmente, muitos sintomas comuns foram apresentadas por uma infinidade de doenças. Por exemplo, a dor, febre ou poderia ser indicada para muitas doenças. Cada sintoma apontou para várias doenças. O problema era o reconhecimento de um padrão único entre muitos padrões de sobreposição. Ao pesquisar a doença-alvo, a doença primeiro selecionado com o primeiro sintoma apresentado podia faltar o segundo sintoma. Isto significava frente e para trás buscas, que se expandiu exponencialmente como banco de dados de doenças aumentou de tamanho. Isso fez com que o processo absurdamente longas tiradas? Teoricamente, até mesmo anos de pesquisa, para bancos de dados extensos. Assim, apesar de sua incrível velocidade, reconhecimento de padrões rápida em computadores nunca poderia ser imagined.The intuitivo AlgorithmBut, a indústria de reconhecimento de padrões de força era viável. IA apresenta um algoritmo, que pode instantaneamente reconhecer padrões em bases de dados alargada. O relação de cada membro do banco de dados inteiro foi codificado para cada questão. (Is dor um sintoma da doença?) Disease1Y, Disease2N, Disease3Y, Doença 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 = Yes: N = n: U = Incerto) A chave foi a utilização de eliminação para avaliar o banco de dados, e não de seleção. Cada membro do banco de dados foi codificado individualmente para a eliminação da contexto de cada resposta. (Is dor um sintoma da doença? Resposta: SIM) 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, Doença de 44U, Disease45Y, xxxxxx46N, xxxxxx47N, Doença 48Y (All "N" Doenças eliminados.) Para o reconhecimento da doença, se uma resposta indicou um sintoma, IA eliminadas todas as doenças sem o sintoma. Cada resposta eliminada, reduzindo a busca para alcançar o diagnóstico. (Is dor um sintoma da doença? Resposta: 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, Doença de 44U, xxxxxx45Y, Disease46N, Disease47N, xxxxxx48Y (All "Y" Doenças eliminada.) Se o sintoma estava ausente, IA eliminou todos os doenças que sempre apresentou o sintoma. Doenças, que apresentou o sintoma aleatoriamente foram mantidas em ambos os casos. Assim, o processo tratado incerteza? o "Talvez a resposta", que os programas de computador normal não poderia segurar. (uma seqüência de perguntas se reduz a Disease27 - a resposta.) 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 (Se todas as doenças são eliminados, a doença é desconhecido.) Instant padrão recognitionIA foi comprovada na prática. Ele tinha alimentado Expert Systems agindo com a velocidade de um cálculo simples sobre uma folha de cálculo, para reconhecer uma doença, identificar uma jurisprudência ou diagnosticar os problemas de uma máquina complexa. Foi instantâneo, holística e lógico. Se várias respostas paralelas, que podem ser apresentados, como nos vários parâmetros de uma usina, o reconhecimento foi imediato. Para a mente, onde milhões de parâmetros foram apresentados simultaneamente, reconhecimento de padrões em tempo real era prático. Ea eliminação foi o key.Elimination = offElimination Switching foi desligar - inibição. As células nervosas foram amplamente conhecida a inibir as atividades de outras células para destacar o contexto. Com acesso a milhões de estímulos sensoriais, o sistema nervoso imediatamente inibido? eliminados trilhões de combinações para zero em o padrão de direito. O processo utilizado robustamente "Não respostas". Se um paciente não tem dor, milhares de possíveis doenças poderiam ser ignorados. Se um paciente poderia apenas andar na cirurgia, o médico poderia ignorar uma ampla variedade de doenças. Mas, como poderia este processo de eliminação será aplicada às células nervosas? Sempre que pode a riqueza do conhecimento ser armazenados? Mente codingThe Combinatorial recebeu combinações caleidoscópicas de milhões de sensações. Destes, os cheiros foram relatados para ser reconhecido através de um processo de codificação combinatória, onde as células nervosas reconhecido combinações. Se uma célula nervosa tinha entradas dendríticas, identificado como A, B, C e assim por diante até Z, poderia fogo em seguida, quando recebeu as entradas no ABC ou DEF. Reconheceu aquelas combinações. O celular poderia identificar ABC e não ABD. Seria inibido para ABD. Este processo de reconhecimento foi recentemente relatada por ciência para os neurônios olfativos. Na experiência os cientistas relataram que mesmo pequenas mudanças na estrutura química ativada combinações diferentes de receptores. Assim, octanol cheirava a laranjas, mas os semelhantes octanóico composto cheirava a suor. A Prêmio Nobel reconheceu que a descoberta das células nervosas no 2004.Galactic códigos memoriesCombinatorial foram largamente utilizados pela natureza. Os quatro "letras" do código genético? A, C, G e T? Foram utilizados nas combinações para a criação de um número quase infinito de seqüências genéticas. IA discute as profundas implicações desta descoberta de codificação. Animais podem diferenciar entre milhões de cheiros. Cães podem farejar rapidamente algumas pegadas de uma pessoa e determinar com precisão o caminho que a pessoa estava caminhando. O nariz do animal podia detectar a diferença entre a força relativa odor pegadas apenas um poucos metros de distância, para determinar a direção de uma pista. Cheiro foi identificado através de combinações lembrado. Se uma célula nervosa tinha apenas 26 entradas de A a Z, ele poderia receber milhões de combinações possíveis de entradas. O neurônio médio tinha milhares de entradas. IA, milhões de células nervosas pode dar a memórias mente galáctica de combinações, que lhe permite reconhecer padrões sutis no ambiente. Cada célula pode ser uma único membro de um banco de dados, eliminando-se (tornando-se inibido) para combinações não reconhecida do inputs.Elimination o keyElimination foi a chave especial, que avaliou vastas memórias combinatória. Medicina textos informou que a mente tinha uma hierarquia de inteligências, que realizaram tarefas específicas. Por exemplo, houve uma associação região, que reconheceu uma tesoura usando o contexto de seu time. Se você feridos nesta região, que ainda podia sentir a tesoura com os olhos fechados, mas você não iria reconhecê-lo como uma tesoura. Você ainda se sentia o contexto, mas você não iria reconhecer o objeto. Assim, a intuição poderia permitir células nervosas em regiões de associação para usar a percepção de reconhecer objetos. A investigação médica relatou muitos reconhecimento regions.Serial processingA algoritmo de reconhecimento de padrões, intuição habilitado o finito inteligências nas mentes dos seres vivos para responder de forma holística dentro do intervalo de tempo de 20 milissegundos. Estas inteligências agiu em série. A inteligência primeiro convertido o caleidoscópio de combinações sensoriais percepções do ambiente em impulsos nervosos. A inteligência segundo reconheceu esses impulsos como objetos e eventos. A terceira inteligência traduziu os eventos reconhecidos em sentimentos. Um quarto traduzidos sentimentos em movimentações inteligentes. O medo provocado uma unidade de escape. Um cervo delimitada distância. Um pássaro levantou voo. Um peixe nadou fora. Embora as actividades de correr, voar e nadar diferente, eles alcançaram o mesmo objetivo de escapar. Memórias de células nervosas Herdado powered dessas unidades em mente context.The? recognitionHalf seamless um segundo de 100 bilião de células nervosas para usar o contexto para eliminar a irrelevância e entregar a saída do motor. O tempo entre a sombra ea gritar. Assim, da entrada à saída, a mente era uma máquina de costura de reconhecimento de padrões, alimentado pela chave secreta de intuição? eliminação contextual, de maciço adquiridas e herdadas memórias combinatória no nervo cells.Abraham Thomas é o autor do algoritmo intuitivo, um livro, o que sugere que a intuição é um algoritmo de reconhecimento de padrões. Isto leva a uma
Artigo Fonte: Messaggiamo.Com
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