天马星空的人工智能语言--让机器拥有情感(2)
最近几天重新思考了一下,为何当前的算法不能实现强人工智能或者是智能的问题,我冒昧的猜测最终的问题就是机器的理解最终都不能统一的问题。本篇就这个问题对其分析并提出解决方案
我发现了现如今网上基本上所有的所谓人工智能都是没有经过像人类一样系统学习过知识的,要是创造一种能像人类一样学习和归纳总结的算法又当如何,哪怕学习的效率比人低万倍,那这种算法在电脑上也是永生,因此若有此种算法效率即使不如人,但总能经过时间来弥补最终变成一个万能智能。
上篇曾经说到机器表达情感的问题,也就是所说的人工智能语言的那个想法的本质是表达统一的过程,比如 20个 这个词对于人来说,这非常容易理解,无非就是表达有20个什么东西而已。而想让机器理解的话似乎是非常困难,即使在机器上定义了20这样的一个数,但始终还是人定义的,不是机器本身说理解的,现在看到这里肯定有人会认为咱定义的不就是机器理解了吗?但其实这二者尚且还有区别。
人能识别物体,能知道事物的含义,机器不能,这是为何?即使一个人不懂语言,并且在后天不给他接触语言的机会,这个人只要得到的经验多了,依旧能明白事物的运转,及其拥有自己对事情的决策(其他动物都是如此)。
猜想在人的脑海深处,理解事物的必然有一种统一表达的“语言”。这个结论是通过下面的分析推断出来的。这种“语言”与人所创造的语言不同的是,他能存储任一形式的数据作为一种统一存储的方式,(并建立多级联想即对应关系?),即我们对事物的理解和认知。例如一个人 眼睛看到一个熟悉的人,耳朵听到这个熟悉的人的声音,这两者都能在心中唤起同样的决策,这个人是谁。
今天早上,我再次将自己代入到机器中,假装自己是一个新生儿,啥也不懂,如何才能够从这我们一无所知的世界中获取信息呢?
最主要的是机器需要有主动思考的能力,因为机器需要从外部获取信息。但是机器不能获取全部的外部信息,因为机器如果获取全部的外部信息他就会失去思考的能力,因此作为机器要有取舍地获取,这种能力是人的本能,而对机器来说必须就得有决策的依据。换句话来说,外部的任何信息都学习的话,要是人看到有人自杀都还依照仿照之学习的话那断然是万万不可的。所以人都是有取舍的学习的,这种学习是首先判断是否满足自身利益的,只有符合自身利益的东西才会被仿照,而无益处的那些东西则会被当成经验存储(可以是自身推断或者道听途说亦或自身经历)。
控制
那机器如何要有判断哪些东西要学习呢,所以其要有判断哪些东西对本身有益处,既然要对本身有益处,那肯定有外部条件对这种智能的学习有所影响,因为有了这个才能控制对应智能思考事情对自身的益处,因此在这里引入了一个能决定这种算法生死的外部条件,即饥耐值。
饥耐值定义:对于该智能而言 高愈生,低趋死,0则死,且会随着时间的推移逐渐减小(让其自动寻找事情)
在定义饥耐值的同时,考虑到该智能同属人类智能可能会超脱人类掌控
因此添加人类对智能控制的绝对权限(外部接口):人决定其生死,奖惩,任务下达(包含设立奖励饥耐值,任务完成时本体可申请奖励,人能决定最终本体完成后给多少奖惩),饥耐值扩充,经验赋予
但仔细分析后发现,若是基于函数式的编程上述的权限控制无法完全实现,因为若该智能成立,则其会自己编写相关奖励函数从而达到控制自己的行为。因此上面的函数不能是编程式的函数,只能是外部接口的物理设备控制。
学习定义
既然要定义机器对外部的理解,(如人对外部世界的认知),那必须要有一个机器中的语言,这种语言表达意思不能有歧义从而能用作机器理解的依据。像上篇文章所说的人工智能语言应该是其中的一种,或者咱们平时编程所用的编程语言也可能是一种,但编程语言表达含义过于具体与认知理解差异过大可能并不适用做此语言。
本质:好生,怕死
陌生事物初次见储:对陌生事物(判断饥耐值)的兴趣,事物的归属状态,若完全对应经验的判断则饥耐值增加,对生死的趋避判断,饥耐值分多阶段对本体有多种情况的影响,低于一定范围能激发求生欲,最终的饥最终的饥耐值变化情况才是经验。若不对可以请求上司经验,上司可以不给经验或者基于经验赋予函数,不懂之处可以询问。
事情执行顺序:多种情况下,则考虑何种顺序执行对自己的饥耐值增长最高,按照此种执行顺序执行。任务下达必执行,但是最终完成状态如何,人可根据本体的完成情况给与相应的奖惩,根据任务给与的悬赏奖励相差的多少,然后本体获得对应的经验。
悬赏机制:当完成某种任务的时候,若无惩罚,则奖励饥耐值多少。根据完成情况上司将通过外部设备接口给予对应的饥耐值,通过此饥耐值同任务悬赏的饥耐值的差异判断自身完成质量并存储到经验中。
概括实现
陌生事物初次见储->核心(特征)->主体印象(往后若有多次不符合即可修正目标,动态调整)
修正:还能根据想法推断实体之间联系而非实时
含义分解:实体上<->空间上<->顺序上<->逻辑上 <->概念上
信息来源:来源+信息->同时刻的另外来源加信息 联想
思维方式:A+B=C
基本属性:本体 外部 生存法则(生趋 死避)
执行:趋避性执行
有了上述的简单分析后,继续从一个机器婴儿开始,现在出生在世界的某一个角落,这个机器婴儿拥有上述所定义的一切属性。现在他见到世界第一眼,本能在脑海中搜索了对应的经验发现毫无经验,因此第一眼看到这个世界的时候,他所看到的全部都属于在脑海中毫无经验的陌生事物,因此一切第一眼看到的东西都被婴儿所学,机器婴儿第一眼看到的是眼前的父母,与将第一眼看到的图片存储不同的是,他眼睛接受到的事物特征将转化成本能语言存储在经验中,例如婴儿看到的图片有父母,有墙壁,但是婴儿不认识,他甚至都还不知道什么是颜色,他首先知道的其实是 【微绿】【浅白】【棕黄】【淡蓝】这些颜色作为概念,因为不曾有经验,本能将其分解为原子知识存储在经验中了,然后将对应上此时父母高兴的【声】音同作为概念,此刻的颜色和声音及其他们的对应关系已经记录在脑海中了,或许这个婴儿以后会对这些颜色相对敏感吧,等画面一动的时候【动】作为概念也存储在脑海中。在此一瞬间,婴儿获取了知识数不胜数,但是这些知识大多是重复的,当转化成“语言”发现重复的时候,这些知识就不会再被存储了,因为脑袋容量远没想象那么大,也就说明了人对于事情我们总是不能完全回忆,我们对事情记住更甚的部分是我们在某事所做的关注点或专注的那部分。
当拥有了第一份知识之后,就开始对世间万物的判断有了第一份概念上的经验。上面用【】包括起来的事物是学习的本体事物,最终都会转换成本能语言来进行存储,而本能语言要能表示我们所想的任何信息而不能有歧义,其包含内容应该有以下的几个方面用以表示人类所能想的一切信息。
实体上<->空间上<->顺序上<->逻辑上 <->概念上
实体上:能表示如 我 你,他的这些含义,某某人,某某事物等等这些含义
空间上:能表示所处位置,环境等等
顺序上:包括从小到大,从大到小,一半从小到大,随机等等课表示顺序信息的这类
逻辑上:大于,小于,等于,非常稍微,稍微,很,非常,几乎没有,特别大,无穷大,无穷小等等表示逻辑一类
概念上(动态增):时间,颜色,动,等规则,概念一类的(可在后天增添)
例如上述的【浅白】,若用之前的形势存储的话,则可能存储的是一个具体的值,然而如果转换为本能语言的话则是【逻辑:稍微+概念:颜色(白)】
根据这种描述可以发现同样符合计算机和人之间辨别颜色的区别,当前计算机辨别颜色是根据具体数值是否相等来判断颜色是否相同的,对颜色变化极度敏感。而人对于颜色的辨别则不是太过于明显,例如两次给一个人差别不大的浅蓝隔一段让这个人看并让他说说是否有区别,这个过程这个人印象中也仅是记忆了浅蓝这种颜色,要让他隔一段时间后辨别颜色的区别他大概也是说不上来。大致地也就说明了人的内心深处是有一种本能语言存储着信息的。
未完待续