求高手支撑→面向概念的编程

九夜神尊

面向概念的编程
接下来是我苦想多年的成果，因为技术问题，以及有一丁点东西没想通，在这里希望能有高手相助！我知道我来的是游戏论坛。也许有人会说我是妄想

起名：面向概念的编程
语言：任何语言，当然是在面向对象的语言基础之上。
作用：开发更高智商的人工智能。
使用方法：编写世界规律，以及生物规律，以下会详细描述。


前言：

计算机发展迅速，各种软件也越来越智能。但是这里的智能比起真正的人脑来说，年龄还太小。很多人开发机器人系统，也有的机器人有了学习的功能。我这里的学习方式跟传统的学习方式完全不同。
在上班的闲暇时间我就在想，这个人脑是怎么样运算的。生物是一个进化的过程，既然是由随机进化出来的，那么基程序就不会是很复杂的程序，只不过这个程序很巧妙。因为并没有完全构思出来这个程序，在这里希望高手能一起想一想。

一：记忆曲线（上图）

我想这个曲线大家都见过吧，不少关于记忆的广告都会有这样的图片，这是一个双曲线的右侧部分，大家可以看到，记忆会随着时间推移逐渐变弱。如果一个事情发生，那么就会在最左边插入一个色块，其余色块往右推，长度随着曲线降低。
我们能看到，这里每个色块宽度不同长度随着时间变短，那么面积也会随着时间变小。在这个图像上，红色最多，蓝色最少。
人脑在想东西的时候，就会随机抽取这曲线上的任意一点，就在这图像上可以看到，红色被抽取到的概率最大，因为红色代表的事物是经常发生的而且每次都带来较深的印象。
这个图像可以完美的解释以下现象：
刚发生的事情记忆清楚
经常发生的事情记忆清楚
很重大的事情记忆清楚
偶尔可以想起努力想不起来的事情

通过以上现象，必要的证明人的记忆是这样。如果想尝试，请相信此理论。
概念是什么：


还是这个图，我们来诠释概念是什么。很庆幸汉语中能找到这么合适的一个词来给这个对象命名。
概念也是由一个随机提取的结果。这样说起来太难理解了。
比方说我说水果，水果在大脑里也是一种概念！
那么如果用这个曲线，比方的说，红色代表苹果，绿色代表西瓜，蓝色代表葡萄，黄色代表橘子
当打开红色这个记忆块之后，依旧是这样的一条曲线。
比方说苹果概念里
有红苹果，青苹果，小苹果。
当然不会永远这样细分下去，细分到什么程度，就看这个大脑对某事物理解的深度。
比方说你只是会吃苹果。那么在你的苹果概念里，只能细分到苹果的味道就到头了。如果你是个苹果专家，你可以细分到苹果的品种，以及营养成分！
因此人们对事物的理解，只能理解到他能对这个事物的概念的分析的最底层（这句话多读几遍才能看懂⊙﹏⊙b汗）。
★人们对事物的记忆，就是把这个事物分解成自己所能理解的概念来记忆的。
比方说一个汉字，你看一眼就记住了。你把这个字转换成一个汉字的概念记住；如果是一个哈语的字符，你不不能看一眼就记住，你要记住这上面几个弯，几个点。因为你对哈语的概念没有，你只能转换成形状来记忆。

以上理论可以解释以下现象。
学英越好的，背单词越快。因为人家直接就把一个单词当成一个概念记住，而英语不好的只能分解成几个字母来记。
盲人摸字就能读书，而正常人却很难。因为盲人长期练习，能将手上的触觉细分成文字概念，儿正常人没有练习，只能细分成形状，然后再将形状拼成汉字。
牧羊人能分辨出羊的长相，而普通人看羊都长得一样。因为我们只能细分到羊这个概念。

通过以上现象，必要的证明人对事物的认知是这样。如果想尝试，请相信此理论。

于是大致结构出来了。概念可以写成一个类。这个类是通过以上曲线随机取点来返回结果的。
当人们看到一个东西时，比方说苹果。
首先就是对这个东西进行一个初步分析（这里是假定程序，实际过程因实际学习不同有所差异。）这东西的形状（方，园，片，角……）→多次抽取得到圆，对比相同→颜色（红，黄，蓝绿……）→多次抽取得到红色对比相同→材质（金木水火土……）→多次对比得到苹果→质量（新鲜，有毒……）多次抽取未得到匹配项，分析结束。得到苹果概念。
当然这个程序是我设想出来的，实际程序并不一定如此，因为人们对实物的理解并不是说像教科书上那样分解的。而是在生活过程中逐渐形成的，在这里我们并不需要深究到底每一次概念都包括些什么，总之能确定的就是它的结构，可以使最快的找到目标概念。

并不是每次看一样东西得到的概念都一定相同。
比方说有一辆车从你身边开过，你看得很清楚。你发现这是一个黑色的车。
过了一段时间，还是开过，你发现它是个三厢车。
又过了一段时间，同样是那辆车，你发现他是个新车。
以上例子别较真
因为每一次概念都是抽取新的概念来对比，所以有可能抽到另外的结果对比相同。
不过一般情况下，关于车，新车绝对不是一个概念底层，你还会分析颜色，以及几厢，也许顺序不同。

过程流
这是一个重要的东西，用来执行一个程序输出的结构。

依旧是这个图，当程序对一个事物理解完毕，它除了记下这个概念以外，还要执行这个概念的过程流。可以简单地理解为，你看到什么，就采取什么样的行动。
在上图中，得到一个概念，要采取的行动也是随机抽取一个点，这个点包含了一个动作过程。比如说走路的动作过程就是迈左脚，迈右脚（假设）。这个过程也许包括新的过程流，因为一个过程流是随机抽取动作过程。因此充满了不确定性。
动作过程里可能会有各种各样的动作，比如说提取目标记忆，获取目标概念，执行动作等等。比方说走路时，我们会要看路，只要一走路，就要看环境。这就是获取目标概念。
获取到目标概念就会结束分析，尽管大脑有能力对该概念进行细分。

记忆流
人们对事物的记忆由一个个记忆流组成还是那个图，还是那个格式一层一层的。
关于记忆流，有一些地方没想明白……

学习方法
完成人工智能的程序设计，就必须有完整的学习机制。这里的学习，绝对不能是程序员给输入代码什么的。
一，生物规律
生物规律是指该生物对事物的判断理解规律，比如说，B和D两个字母的读音相近，“冶”和“治”看起来很像等等。这些接近人的规律都要编写。
电脑能执行哪些事情，这些事情的相互关系。比如小孩还不会说话时，是不可能说出一整句话的。
二，世界规律
世界规律是指电脑所进入的世界的规律，比如让电脑下象棋，就必须编写象棋的规则。

基础程序刚生成时，电脑几乎不会做任何事情。
电脑只有基本的本能和生物规律。比如让电脑聊天。
无论你发任何信息，它一开始都会只回复一个单字。因为最开始，它只能将你的信息细分成文字信息概念，此概念最初只有一个基础过程流，就是随机执行一个动作。当执行的动作是错误时，我们要给电脑平分为负分，正确时为正分。
如果给予高分，则电脑在此次执行后，会加长这个动作的宽度，那么下次遇到同样概念时，被选中该行动的可能会更大，时间长了，就基本上只能选中这一个行动。
此外电脑还有一定的模仿能力。

如果让电脑自学习，那么教学程序就必须编写，其作用是给予电脑一个概念，让它做出反应，然后给予评分。以帮助电脑形成知识。

其实人类也如此，人类无非就是按照自己觉得对的方向去执行一个动作。这些对的方向其实就是在生活中得到一个概念，然后按照自身的规律选择了一个行动，大自然自然就给你了评分，如果说平平常常一件事，这个平份非常低，对你的记忆结构不会造成任何影响，比如说躺着不舒服换了个姿势，这种动作的评分非常低，所以你想不起来每天晚上自己换了几个姿势睡觉。如果这件事给你非常大的影响，如果是好事，那么正高分，如果是很糟糕的事，就是负高分，这次负高分行动如果被下次选中，会直接重选。于是长期的积累就会越来越趋向正确的方法，避开错误的方法。这是符合人类学习的规律的。

以上对人工智能的诠释已经有一个大概的程序理念。

暗夜荆棘—佩恩

但是人工智能不断完善最后导致的结果可想而知。。。现在机器运行最大的限制就是限制智能拓展，不然其结果是无法预想的……

电子最终龙

想讓電腦通過學習獲得一個新的實物概念，只要定義一個【概念】的類就可以了
學習的過程就是給類的實例化和賦值而已
難點在於讓電腦自己生成一個新的分類用於歸納
可以通過比對兩個實例，找出屬性相同的部份，然後把實例化一個【種類】的類，共通屬性賦值給類的屬性，非共通屬性則為空

【使用】某個事物可以看做是類方法

人工智能中【狀態機】是最基本的模型，達到某個觸發條件，則執行對應方法
比如 感冒了要吃藥，【感冒】就是觸發【吃藥】的條件

外部環境也可以加入作為觸發條件的參數
比如 上街打醬油，商店關門了，去超市買
【商店】的狀態就是觸發【去超市】的條件
進一步的互動，則是環境反饋
比如 商店關門了，砸門進去，店主出來揍人

比較麻煩的是讓電腦自己根據已有狀態模型組合出新的行為，不過也是可以實現的
真正不可能的是讓電腦做【已有方法無法實現】的事情
電腦有執行【邁左腿】和【邁右腿】的方法，電腦可以【學會】走路
但是沒有【蹬腿】的方法，電腦就做不到【跳躍】

yagami

一张jpg里有个长散发的女人  jpg的压缩会造成周围很多躁点  如果再搭配上复杂的背景 让计算机知道这是个女人 哪些部分是头发 如果从基础的 点 线 圆等等具体分析 那得消耗多大的性能。。。

IamI

面向概念的编程

于是大致结构出来了。概念可以写成一个类

年轻人多上上网没什么不好的。

fux2

配置要求太高不说容量也得很惊人。

7408

人工智能啊？很感兴趣...
LZ的想法我觉得很多人也想过的，不过，计算机要根据程序和记忆将目前获取到的新概念自动分析得出一个合理的判断程序储存到记忆中，这目前还办不到的吧- -
比如，机器人要学一个屏幕上的一个教程，要判断出眼前的是屏幕，内部处理一下图像获取出信息，根据记忆判断信息的内容，然后猜测尝试理解文字，再用自己的语言储存为程序方便下次调用。（这异常地复杂啊- -）
而且，机器人基本的生理程序就已经很庞大了，而且学习装置需要的空间也相当之大。。机器人要像我们人脑一样在异常庞大的数据库中读取程序来运算，效率可能- -b

纸鸢

给楼主推荐一个R剧：
Azogi （orzFly，短7）：神作！我给跪了，非常有勇气，非常有创意 By 论坛助理 ...min

这是一个很怪诞的作品，当初我一直以为打开方式错了，事实上是故事似乎按照某种规律产生剧情，不同人看到的世界/故事是不同的。
楼主提到“面向概念的编程”，在这个作品中“世界规律”被异化成一种难以捉摸的存在。具体是什么楼主不妨自己去看一看这个连论坛助理都不知道如何定位的作品。

与其求人不如多看些书充实自己：
推荐楼主一本书， 《哥德尔 艾舍尔 巴赫：集异璧之大成》，里面虽不见得有你找寻的答案，但是里头很多的提法非常有启发性。

天使喝可乐

基程序很简单 但是人也是由简单的生物进化的 现在的科学却无法创造这种简单的生命
lz希望的智能是具有自我学习能力的AI 就和创造一个小孩然后教他知识一样
生物规律可不是这么容易能写出来的...如果可行 目测早就有成品了吧

九夜神尊

天使喝可乐 发表于 2014-2-2 23:42
基程序很简单 但是人也是由简单的生物进化的 现在的科学却无法创造这种简单的生命
lz希望的智能是具有自我 ...

对哦，最难的就是生物规律。要把本来是一些符号的东西，要转换成对生命的影响。就比如说XX给你带来的影响是舒服！