人工智能和直覺
直覺的算法
Roger Penrose 認為了它不可能。認為能從未仿效電腦過程。他說一樣在他的書, 皇帝的新頭腦裡。但, 一本新書, 直覺的算法, (IA), 被建議, 直覺是模式識別過程。直覺推進了資訊通過許多神經系統的地區像閃電條紋。資料行動了從輸入到產品在一被報告的20 毫秒。頭腦看見了, 認出了, 解釋和行動。在眨眼。無數的過程白光、聲音、接觸和氣味立即入您的神經衝動。一個熱忱的區域認可了那些衝動作為對象和事件。limbic 系統, 其它區域, 解釋那些事件引起情感。第四個區域反應了那些情感以行動。頭腦被察覺, 被辨認, 被評估和行動。直覺得到了您熱的火爐在一轉眼工夫。並且它能使用一種簡單的算法。
立即全部評估是不可能的嗎?
系統, 與在一百十億個神經元, 處理了資訊從輸入到產品在正義一半每秒鐘。所有您的知識被評估了。Walter 公民, 著名神經生物學家, 定義了這令人驚訝的能力。"認知人認為它公正無法繼續投擲一切您每次有入計算。但, 那確切地是什麼腦子。知覺是關於帶來您的整個歷史涉及您的下步, 您的下呼吸, 您的下片刻。" 頭腦全部。它評估了所有它的知識為下活動。資訊怎麼能那麼迅速非常被處理? 在哪裡這樣的知識能被存放?
查找路徑的指數增長
不幸地, 微妙的樣式的認識提出了強大的問題為電腦。困難是認識查找路徑的指數增長。問題在疾病診斷是典型的。通常, 許多共有的症狀由一許多疾病提出了。例如, 痛苦, 或熱病能被表明為許多疾病。各種症狀指向了幾種疾病。問題將認可一個唯一樣式在許多重疊的樣式之中。當尋找目標疾病, 第一選擇的疾病以第一被提出的症狀能缺乏第二種症狀。這意味著反覆查尋, 指數地擴展作為疾病資料庫被增加在大小。那做了過程荒謬地長被畫? 理論上, 甚而幾年查尋, 廣泛的資料庫。如此, 竟管他們難以置信的速度, 迅速模式識別在電腦能從未想像。
直覺的算法
但, 產業力量模式識別是可行的。IA 介紹了算法, 能立即認可樣式在延長的資料庫。各名整體資料庫的成員關係對各個問題被編碼了。
(是痛苦每疾病的症狀?)
Disease1Y, Disease2N, Disease3.Y, 疾病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 = 是: N = 沒有: U = 不定)
鑰匙將使用排除評估資料庫, 不是選擇。每名資料庫的成員對排除單獨地被編碼了就各個答復狀況。
(痛苦是疾病的症狀嗎? 答復: 是)
Disease1Y, 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, 疾病44.U, Disease45.Y, xxxxxx46.N, xxxxxx47N, 疾病48Y,
(所有"N" 疾病被消滅。)
為疾病認識, 如果答復表明了一種症狀, IA 消滅了所有疾病無症狀。每個答復被消滅, 使查尋狹窄對到達診斷。
(痛苦是疾病的症狀嗎? 答復: 沒有)
xxxxxx1Y, 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, 疾病44.U, xxxxxx45.Y, Disease46.N, Disease47N, xxxxxx48Y,
(所有"Y" 疾病被消滅。)
如果症狀是缺席的, IA 消滅了總陳列症狀的所有疾病。疾病, 任意地提出症狀被保留了在兩個案件。如此處理被處理的不確定性? ?Maybe? 答復, 正常電腦程式不能處理。
(問題A 序列縮小對Disease29 - 答復。)
xxxxxx1Y, 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 。
(如果所有疾病被消滅, 疾病是未知的。)
立即模式識別
IA 實踐上被證明了得。它供給專家系統動力行動以簡單的重估的速度在報表, 認可疾病, 辨認判例法或診斷一個複雜機器的問題。這是立即, 全部, 和邏輯的。如果幾個平行的答復能被提出, 和在能源廠的多個參量, 認識是立即。為頭腦, 成千上萬參量同時被提出, 實時模式識別是實用的。並且排除是鑰匙。
排除= 開關
排除交換- 禁止。神經細胞知道廣泛地禁止其它細胞的活動突出上下文。以對成千上萬的通入知覺輸入, 神經系統立即禁止了? 組合被消滅的兆關注正確的樣式。過程"沒有" 壯健地使用了答復。如果患者沒有痛苦, 數以萬計可能的疾病能被忽略。如果患者能走入手術, 醫生能俯視大範圍病症。但, 這個排除的過程怎麼能嚮神經細胞被申請? 在哪裡財富知識能被存放?
組合編制程式
頭腦接受了成千上萬的kaleidoscopic 組合感覺。這些, 氣味被報告被認可通過一個組合編制程式過程, 神經細胞認可組合。如果神經細胞有樹狀輸入, 辨認了作為A, B, C 等等對Z, 它能然後射擊, 當它接受了輸入在ABC, 或DEF 。它認可了那些組合。細胞能辨認ABC 和不是ABD 。它會被禁止為ABD 。這個認識過程由科學最近報告了為溴覺神經元。在實驗科學家報告, 輕微的變化在化學結構上激活了感受器官的不同的組合。因而, 辛醇嗅到了像桔子, 但相似的複合octanoic 酸嗅到像汗水。2004 年諾貝爾獎承認了那個發現。
太空星群的神經細胞記憶
組合代碼天生廣泛地被使用了得。四"在上寫字" 在基因代碼? A 、C 、G 和T? 被使用了在組合為基因序列的一個幾乎無限數字的創作。IA 談論這個編制程式發現的更加深刻的涵義。動物能區分在成千上萬氣味之間。狗能迅速嗅方式人走人的幾個腳印和準確地確定。動物的鼻子能查出相對氣味力量區別在腳印之間唯一幾隻腳單獨, 確定足跡的方向。氣味被辨認了通過記住的組合。如果神經細胞有26 輸入從A 到Z, 它能接受成千上萬輸入的可能的組合。平均神經元有數以萬計輸入。為IA, 成千上萬神經細胞能給頭腦太空星群的記憶為組合, 使它認可微妙的樣式在環境裡。各個細胞能是資料庫的一名唯一成員, 消滅(成為禁止) 為輸入的未被認出的組合。
排除鑰匙
排除是特別鑰匙, 評估浩大的組合記憶。醫療文本報道, 頭腦有智力階層, 執行熱忱的任務。例如, 有協會區域, 認可一對剪刀使用它的感受上下文。如果您傷害了這個區域, 您能仍然感覺剪刀與您的眼睛閉上, 但您不會認可它作為剪刀。您仍然感覺上下文, 但您不會認可對象。如此, 直覺能使神經細胞在協會地區使用悟性認可對象。醫學研究報告了許多這樣認識地區。
串行處理
模式識別算法, 直覺使能有限智力在生存事的頭腦裡holistically 反應在20 毫秒時間之內。這些智力連續地行動了。第一智力轉換了知覺悟性的kaleidoscopic 組合從環境成神經衝動。第二智力認可了這些衝動作為對象和事件。第三智力翻譯被認可的事件成感覺。四翻譯感覺成聰明的驅動。恐懼觸發了逃命驅動。鹿跳起了。鳥採取了飛行。魚游泳。當跑, 飛行和游泳的活動不同, 他們達到了同樣目標逃脫。被繼承的神經細胞記憶供給那些驅動動力在上下文。
頭腦? 無縫的模式識別
一半每秒鐘使一個100 十億神經細胞使用上下文消滅不相干和提供馬達產品。時間在陰影和尖叫之間。如此, 從輸入到產品, 頭腦是一個無縫的模式識別機器, 由直覺關鍵秘密供給動力? 上下文排除, 從巨型的被獲取的和被繼承的組合記憶在神經細胞裡。
關於作者:
亞伯拉罕・托馬斯是直覺的算法的作者, 書, 建議直覺是模式識別算法。ebook 版本是可利用的在 http://www.intuition.co.in.The 書也許被購買只在印度。網站, 提供一部自由電影和步行通過解釋想法。
文章來源: Messaggiamo.Com
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