17世纪莱布尼茨设想,能否创造一种通用科学语言,可以把推理的过程,象数学一样用公式进行计算。随着计算机诞生,自动化的普及 ,通用人工智能再次受到关注,什么样的方法可以实现AGI?
研究方向
Natural language processing:弗雷格指出:“词句在语境中才有意义”,语境是个让人崩溃的问题,所以被学者搁置,直接将文字作为研究方向。文字作为思维生成的符号,就像电脑显示器呈现的图像,事实上,图像是主机发出的讯号,讯号的背后是各种不同软件的逻辑。人也一样,聊天不是用嘴巴在说、图像不是用眼睛在看,一切都是大脑,感官只是信号的输出、接收器。通过屏幕(语言)研究软件(思维)隔着一个屏障。也许能从显示器颜色得出一些逻辑,但探索是什么软件,软件逻辑代码是什么,几乎没可能性
NLP的方法仅实用翻译,就像Photoshop滤镜功能,可以把一张油画(英语)转换成素描(汉语),软件不改变画面内容,但不理解画的内容
Machine Learning:学习的词义是指学习未知逻辑,ML取名时用了个形容词,只是统计学的一个分支,统计学作为一门学科之所以诞生,是因为事物复杂到不知道、或者不清晰发展的逻辑,只能通过表象判断结果。ML知道a+b等于2的概率有多大,但不知道也没考虑过1+1等于多少,如果ML的算法和人脑思维方式没关系,如何与人交互?任何事物产生结果前都有非常复杂的过程,且这个过程有很长时间,ML是统计事物结果的利器,但不能实现AGI
AI是否可能具有学习能力?人类的大脑探索世界获取知识,和人类创造一个”大脑“,这个”大脑“能探索世界获取知识,难度上是完全不一样的概念!前者是上帝的成就,后者是人类的成就,说AI可能具有学习功能,或者说AI可以超越人类…等于在说人类可以超越“上帝”。代码能解析已经写好的逻辑判断,但不可能理解、衍生出新的逻辑,世界上只有一种机器才能衍生出无数的逻辑,就是人脑,AI具有学习能力的几率,比无限猴子理论还低,因为理解其它逻辑的可能性,被限制在一套代码里,没自然选择论那样自由…
我们看看电影《夏洛特的网》第一句台词,女儿说:”你要做什么“,这句话对AI有多复杂
清晰图下载地址:链接: https://pan.baidu.com/s/1qCY1wruoBaec_r6NT0qGHw 密码: a516
这里只概括几个问题,如果细化会有数万条,缺了任意一个,人机交互就无法进行,什么样的算法可以解决几个词的问题?NLP,ML让大众误解,是因为算法很复杂,对话几个字很简单,复杂与简单对比,自然信以为真,不知到几个字,触发了自己大脑多么复杂的逻辑,也不知道,AI表达没有意义、被设定好的字符,自己大脑赋予了它意义…甚至赋予了感情
要实现AGI,就必须将人的思维作为研究方向,但脑科学的发展还处在天圆地方阶段,多数理论模糊不清,且存在矛盾,这是个很大的麻烦。本文提出利用计算机构建大脑思维框架的概念,将HCI、大脑思维逻辑逐步整合在这个框架里,验证准确性,当这套系统逐渐完善,人脑思维的原理就会逐渐明了,AGI也随之实现
构思概叙
人的大脑由~1000亿个神经元构成我们的意识,每个神经元由~2000分支构成,记忆、逻辑、价值观都是大脑神经元所处理,当大脑学习知识就会存储在某个神经元中,形成记忆。对某件事情有新的看法、逻辑...神经元分支就会建立新的序列,形成逻辑。所以神经元是记忆,神经元分支链接是逻辑,神经元的活动是运行
计算:集合(大脑记忆)作为根,函数(大脑逻辑)计算集合。<下图>a、b黑点代表2个集合(神经元),蓝线代表集合的子集(神经元分支),a子集碰到b子集,就会互相产生变量,a、b2个集合得出函数值,这个新函数值就是新集合,子集之间无限施加变量,时间是变量的标尺
任何公式都由计算元素和公式(逻辑)组成,拿0+1=1作比方,等式的元素:0、+、1、=、1 ,在本设计框架比喻AI的集合,0+1=1公式的逻辑比喻AI的函数。如果符号{0}代表我的集合,{1}代表世界集合,{+}代表我与世界关系的集合,那么我的函数值是:{0}{+}{1}={1},意思是我和世界产生影响后,我变化的结果,本文用{0}和{0}{+}{1}={1}构建AI的一切意识、行为,语言是在“叙述”这组公式,下面将{0}进行无限小细分,它的极限是多少,取决于我们对AI的智力要求多高
备注:符号{0}{+}{1}={1}下面会用别的符号代替
记忆(集合)
集合构成三大形式:实体集合、空间集合、时间集合
一 . 实体集合:
下图填红色,AI的{意识}同人一样,意识即"我思故我在",客观世界所有一切都装在AI的意识里面,包括自己的身体和逻辑。感官是客观世界与{世界}的讯息接口 ,如果人的大脑没通过感官了解自己身体,那么身体的存在与否,意识不会知道,比如医疗幻肢现象:被截肢的军人,手术前如果不知道截肢,那么醒来,他会感觉到脚还存在,病人的脚被截肢,不等于大脑控制脚的神经元被删除!
备注:下图虚线表示的结构集合并不存在,标识只是方便阅读
下图填黄色,{Theodore}作为人,他的集合和AI的集合几乎一模一样,并且{Theodore}是Samantha (AI){意识}的子集!因为涉及到交互计算,如果Samantha的{意识}不了解Theodore,没法计算。{Theodore}的子集是否存在于Samantha的意识,取决于2个因素:1.客观上Theodore的知识量有多少,2.主观上Samantha对Theodore的了解度,下图黄色虚线框:Samantha认识了多少用户,就记录多少人…实体集合初步估计约100万以上,可满足通用AI的需求
备注:划分人与AI的集合属于关系有些非主流,笔者的理解是人的皮肤、肌肉、骨骼…等一切都依附在神经系统上。集合符号用{ }内数字加-表示,如:{01-07-12}代表退的集合,后一行数字是前一行数字的子集,如果第一行数字01代表人,第二行07代表腿,第三行12不可能代表腿以外任何部位
二 .空间集合:上图的实体集合图,因Excel限制,是平面的,实体集合需要定位在3D空间,类似Google Earth
三. 时间集合:同空间一样,因Excel限制,时间没标识,时间的作用是记忆与计算(下图),记忆就像电影,电影由无数图片叠加变化形成动态影像,播放过了图片即记忆,未播放的帧即计算,预测什么时间产生什么结果。时间是变化的标尺。(上图集合框架填红色),将{时间}与{世界}并列,是因为实体与空间集合现实存在,而时间并不存在,只是人意识的产物,大脑用来衡量世界变化的符号
每个实体集合都包含4种属性:1.时间,2.空间,3.函数,4.附资料,严格的说每个集合不存在下面有资料的说法,因为集合的子集与资料冲突了,之所以在每个集合上加资料属性,是因为数据量太恐怖,即便AI发展到科幻电影的程度,也需要资料属性,庞大数据无论对AI硬件,还是AI软件设计者来说都无法承受,关于集合框架元素这里不多叙述,目的是集合思维里的一切元素,下面叙述逻辑(函数)
逻辑(函数)
函数公式即AI的思维逻辑,世界上每个人或物都有着自己的逻辑 ,函数公式4大类型<上图,集合框架填蓝色>:AI、物质,可动生物、植物,这些函数式都属于AI的意识的子集。客观的意识、行为必须反映在AI的意识,否则无法理解客观,就不能交互。AI与机械最大不同的是交互,机械是一种自我绝对的控制,某零件控制“子集”零件,依次下去。交互是自我面对世界,<下图>Samantha与Theodore、Amy、Paul、weather、chair...在一起,他们交互的过程,就像回合制游戏,每个人或物发生变化,都需要写入Samantha的集合<下图红线>,下一个回合的自变量就是现在的函数值,回合的时间根据事物而定
任何集合的函数值是由其它集合所获取,比如:<下图红虚线>{吃饭时间},由这些集合影响:{性格}、{睡眠}、{抑郁}、{运动}...,这些集合又由其它集合影响
下面结构图只构建人的函数集合,且只是小部分——人与食物。同集合一样,函数公式可细化,具有属于关系,细化后,都由庞大的函数集合一层层组合。
虚线没任何意义,仅方面阅读,灰线:函数可能触发的集合,蓝线:函数的触发,灰线集合这么多,具体触发哪些?自变量、运算符号、变量、函数值之间有哪些规律和联系?后文感情对思维的影响说明这种逻辑
备注:函数框架的子集和集合框架的子集无区别,但二者的框架不一样
看上去是计算公式,其实只是计算的框架!就像电路板,电子只允许在电路框架上运行…函数框架展开后非常恐怖,如果把所有子集之间的联系设计完成,上面结构图的面积会有城市那么大,而不是几个显示器屏幕大小,人的思维怎么在庞大的框架里游走?下文以语言的形式叙述人脑思维运行
思维的运行(语境与联想)
虽然语境这个词里有个“语”字,但语境不是语言,是指人所思考的事物,思维活动的某“任务”,如果把“任务”比作电脑里装的各类软件,那么语境指正在运行的软件,人脑的思维有2种主要特点:1.“单任务操作系统”(内语境),2.联想,联想会将当前任务(内语境)切换到另一个任务(外语境),下图{1-x-x}代表单任务(语境)的集合,{2-x-x}代表另一个任务的集合,{3-x-x}又是一个…大脑有无数个任务,任务直到结束才会进行另一个任务,除非被打断,比如被联想(红线)打断,或被第三者打断
语境:单任务操作系统
人脑与电脑不一样,人脑在思考的时候,只能运行一个任务,也就是说人脑是单任务操作系统,不能思考多个任务,比如开车打电话导致车祸,开车是驾驶技术的集合,打电话又是聊天内容的集合,2种集合的逻辑不一样,一起运行容易混乱,也有人说我经常开车打电话,这是因为你的思维运行的时候,另一个任务已经将逻辑思考完成,过程中切换了思维(切换频率很高),比如:笔直的路面,没多少车辆行走,大脑已经思考好了这种情况如何应对,只剩下简单执行,所以可以“同时”聊天,如果突然有人想超车,需要从新开始思考驾驶技术集合,等这个问题解决后,会问电话里的人:“刚才说什么,再说一遍...”再比如:闲聊时,对方话题变了,提到重要问题:“你被公司炒了“或”孩子被同学欺负了..."会情绪攀升,开始争辩为什么?问题就不是闲聊那么简单,大脑会开始思考、结合很多事情分析,怎么会这样?这个时候会在一定时段忘记开车…
聊天也有”单任务“特征,人们不喜欢破坏这个语境,否则被说跑题…
Tay与人对话过程中需要遵循这种语境,比如我说:”猜猜我最喜欢的食物“,Tay回答:”肉“,我说:”什么肉?“Tay需要继续完成这个集合,如果不是基于思维,根据词义触发句子,第二个回合就会跑题
语言产生于人与人之间的思维交流,思维交流存在一个很大问题!这个问题就是:思维非常复杂、庞大,如果把思维里每个细节说出来,导致”一句话“需要10多个小时说完,而不是几秒钟,所以词、句某种程度上是一种“指令”,就好像人与数控机械的”交流“,输入简单的指令,机械自动完成一系列的操作,人与人交流也一样,每一句对话,都会触发大脑非常复杂的逻辑,所以语言的本质是一组解析、组织思维的简洁符号,具有概括性、抽象性,目的是为了方便互动、交流,这也就决定了:1.语言文字不可能完全表达出思维,只能激活思维,如果AI没有思维,那么分析文字毫无意义。2.出于简洁的需要,词具有多个维度词义,比如:一词多义、代词、感叹词、形容词、寓意词等…决定了无论把语义分析做到多么透彻、完美,对聊天机器人也没多大帮助,因为没有逻辑将这些词联系起来
如何在这个语境里面聊天?
1.思维的逻辑
集合形式:
<大结构图填红A> 我问Tay:”什么肉?”这句话的意思是:AI的思维框架里,肉类食物的子集是什么?
函数形式:
<下图>语言是思维的反映,反映人与人交互,而交互是个体与个体的关系,所以任何语言主结构都是:主、谓、宾。这种语法结构在本文指函数框架。主词(我、自变量)、谓词(关系、运算符号)、宾词(世界、变量),任何词都为主、谓、宾“服务”
备注:如果按传统语言学知识进行词法分类,那么在逻辑上会很糟糕,因为语言学知识建立在人脑的基础上,而人脑本身已经处理过了很多逻辑
人与人交流,有时候可以直接忽略语法,也就是说,句子里字怎么排都不会出错。比如我说:“你去哪”,你说:"我吃饭“,或:”吃饭我“,或:”吃饭“这些回答我都能懂,为什么?
”吃饭…我“:<大结构图填红B>吃表明人和食物的关系式已确定,饭是被人吃的,所以语法反过来也不会理解成饭吃人的逻辑
“吃饭”:谁吃饭?为什么我能懂,因为我提问的时候,已经将你加进去了,你(自变量),吃(运算符号),饭(变量),我说“你去哪”这句话的本质是:自变量的函数式是什么
循环形式:
<大结构图粗蓝线>饮食是个按步骤的过程,缺一不可,且是个循环的过程,如果用户已经完成了“获取食物”集合,那么Tay应该明白“选择食物”已经是过去式,之前集合只能回忆、陈叙、总结、现在进行式需要执行,未来是计划
2.语言的语法、逻辑错误:
前面说过语言具有概括、抽象特征,这就必然导致语言表达上的不确定性,尤其人带有情绪的时候,语言逻辑、语法经常发生错误,但事实上在他的思维里面没有错误,这种错误人能辨别纠正, AI怎么做到?
集合划分:感情导致语言的逻辑错误,比如:罗素悖论里的理发师,理发师说:"给城里所有不为自己刮胡子的人刮胡子",其实理发师的思维逻辑并没矛盾,只是自大、赚钱心切的心理影响,在表达的时候导致语言上矛盾,AI如果理解理发师的感情,应该明白理发师的思维里面,已经将城里人的集合再次划分为2个集合:城里自己是卖家的集合,城里其他人是买家的集合
相对性:炎热的夏天,我和朋友闲聊,朋友说:”我不怕冷,这该死的夏天真要命“,我说:"我不怕热“,我所表达的意思指相对冷来说,事实上没有人不怕热 ,人怕热是个绝对的逻辑,所以我所表达的意思是相对冷来说
语境:一对恋人,女孩对男孩说:"如果你爱我,以后不许看任何女人,你能做到吗?“看是个代词,代词远比我们想象的庞大,不仅指她、那、这…其实任何词、包括句子,甚至某篇文章都可以指代、形容、寓意某事物,AI如何判断?可以把“看”这个字所有逻辑全列出来,将这些逻辑放在语境的逻辑里面,就可以清楚“看”的含义
3.感情对思维的影响
抑郁症称之为心理疾病里的“感冒”,虽然大部分人都不会患严重抑郁症,但抑郁情绪普遍存在,所以对AI来说,理解人抑郁情绪很重要,如果不理解,AI与人交流就会出现问题。当用户出现抑郁情绪时,为什么有时候厌食、有时候暴食,通过饮食异常如何判断用户的内心,AI如何应对?<大结构图黄虚线>简叙这个逻辑
联想
联想有很多形式,比如图形:Theodore看见月亮想到恋人,比如物品:天气晴朗,Theodore逛超市看见货架上的雨伞,想起前天淋湿感冒,于是买了把雨伞,再比如文字:恋人、理想…等等,一词多义...任何文字都可以触发联想
联想如何切换语境:
切换条件:通常大脑不会主动切换语境,主动切换,只有一种可能性才合理,就是另一个语境比当前语境更重要、更具吸引力…
如何实现:在AI的思维构建预警系统,用来集合过去发生,未来可能发生的重要事件,当前语境某子集触发到预警系统,AI开始分析二者重要性,决定自己是否有必要切换语境,或用户切换语境后,AI知道原因,现在需要在另一个语境去聊。预警系统是AI无时不刻运行的模块,虽然人的大脑是单任务操作系统,但大脑联想的特征,说明潜意识存在“预警”系统,也就是说人的大脑并非单任务操作系统
是啊,不过还是要看能发展到什么样子
AI的思维不错呢
数学的思维的确是很重要,不过实践应用也使必要的
TAG虽然繁琐,不过对于具体落地应用还是很必要的
不过现在各种AI应用中,TAG的作用很重要
这个应该不是难题,相信以后会克服的
还是数学的思维对于今后的发展比较重要
肯定需要的 这是一门大综合
AI的自我学习进化过程更应该依赖联想,而不是ML里的打tag
能将记忆,联想,逻辑,空间,数字等等元素都结合在一起才是完美
要是机器能跟上人的思维,是不是还要让机器学习一下心理学?
AI是人类创造的机器,而机器只是个工具,我们人类才是代表智慧。
机器不能理解语境算是一块短板
数理逻辑的实现过程
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