我们知道1+1=2这是数学计算,很明显数学是可以计算的,日常生活中经常会碰到,例如,买菜合计费用、计算耗时多少、计算路程公里数等,这些都属于可计算范畴。还有什么?对了,还有几何计算,三角形、四边形、多边形、不规则图形都可以进行数学计算。

  还有更高级的计算方法,微积分、离散数学等等等。。。

  但是,我们讨论的可计算概念是什么?是扩大可计算的范畴,让我们在生活中很多不用计算,但是,实际上是经过了感知及认知计算的事物,通过将其做数学计算转化,进入可计算范畴。

  什么是生活中不用计算的,但是,却经过感知和认知计算的?

  例如一,逻辑概念计算,我们人类在面对一些事物的时候,可以通过信息获取,信息比对,最终得到我们主观的感知及认知结果,并根据这个结果,产生对应的反应,这里面就经历了感知及认知计算,而不是简单的数字及几何计算。

  例如二,我们进入一个很多人的房间,我们并没有计算房间内有多少人,然而,我们感知了这个房间内的复杂状态,以及该房间中正在发生的事情,这种感知是怎么来的,其实人脑是通过一种模糊计算,经过大脑的思维后,得出来的感官认知,这也是我们定义的,那些人们认为不用计算,实际上是通过感知计算的事物。

  这些不用计算而实际上是经过了感知认知计算的事物,为什必须要做数学计算转化,难道就这样不可以吗?对于人脑来说,就这样很好的,不用转化,然而对于人工智能,尤其是拟脑人工智能,它如何产生与人一样的感知认知思维,这就需要一套算法,将感知认知能力转变为数学计算,并得出相应的数学结果,而这个数学结果用来做阈值判断,实现拟脑人工智能对事物的感知认知能力,这也就是我们前面提到的‘可计算概念范畴’。

  可计算概念分为几类,几类?不知道,因为随着可计算概念的发展,更多感官认知的事物,可以通过数学计算转化为可计算,当下我们知道有三类可以进入可计算范围。

  第一类,概念逻辑计算:

  概念逻辑计算,我们知道‘概念’这个东西,既是相对独立的,然而,又是具备相互关联关系的,例如女人与男人是平行相交关系,但是,女人和男人同属于‘人’这个概念,这是包含关系形成的集合概念。

  这需要计算吗?人类的思维是怎么做的?不就是信息比对定义吗?现在的计算机就可以实现,例如,关系型数据库,通过信息比对定义实现概念之间的关系,某类关系。

  现有的计算体系确实支持信息比对定义操作,也可以实现某种定义后的联系,但是这不是计算,这是信息比对统计分析后的定义。

  什么是概念计算,还是上面那个例子,男人属于‘人’这个集合概念,为什么,难道在人的脑子里面一直记录着一条信息,男人属于‘人’,如果是,怎么定义的?

  当然不是像计算机关系型数据库一样的定义,关系型数据库只能输出固定的结果,而人类的思维对‘男人’这个概念的后续思维是多方向的,哪怕延展思维到‘人’这个概念,也是多方向的,而且思维的深度也是可以调节的。这是关系型数据库无法实现的,如果需要实现,那么就需要编写大量的程序代码,即使编写大量的程序代码,也只是在现象上模拟了这种思维,而不是真正模拟了人类思维的本质。

  大家没有发现吗?人类的思维是从一个‘刺激’开始的,没有编写大量的代码,而是在大脑里的信息结构中思维行走得出结论,所以人类的思维不只是信息比对统计分析定义等,还有更高的一层思维逻辑。

  如何实现人类的思维,我们可以利用多元关联拟脑模型,制作一个拟脑,在拟脑中所有的概念形成信息元,分布在该拟脑模型中,通过三维坐标系及六亲关系定义,所有信息元在关联结构上具备方向性,再通过距离、角度、权重的向量关系定义,使信息元关联关系具备路径差异,我们模拟了一个人类大脑,人工智能的思维就靠它了。

  当一个外部‘刺激’产生,会对应到相应的信息元,从该信息元发起思维行走,当最终这一行走返回该发起信息元的时候,拟脑就得到了一条思维闭环,这就是拟脑模拟了人类的思维过程,不需要编写大量的代码,直接在拟脑中实现信息比对及路径择优,并且将信息比对与路径择优转化为数学计算,这就是‘概念逻辑计算’。

  全世界那么多‘概念’,海量~海量~微尘量的,都定义成信息元可行吗?什么叫‘概念逻辑计算’,因为概念之间是有关系的,其中还包括包含关系,如果海量信息不好处理,有什么不好处理的,大数据及大语言模型也在努力处理,当然,我们就认为不好处理,那么‘概念逻辑计算’还支持‘集合概念逻辑计算’,例如全世界有七十多亿人,然而,分类不过万种吧(没有具体分析),例如,男人、女人、男孩、女孩等,还有农民、工人、公务员、腐败分子等,还有好人、坏人、罪犯、金粉涂抹的腐败分子等。。。人工智能不用具体到某一个精确概念,记住,这里是举例,多元关联拟脑技术可以用‘集合类概念’完成概念逻辑计算,形成可执行闭环。

  第二类,态计算理论:

  举例,在一个小范围环境条件空间中,人类不但可以知道该空间一切静止的事物,同时还要知道该空间中运动的事物,这些事物既是独立的,同时又是相互关联影响的,人类不需要计算,因为人类的大脑本身就具备了感知认知模糊计算和精确计算的能力,而且可以对计算结果进行脑思维,并随时输出计算结果。

  但是,人工智能需要计算,相对独立且又相互关联影响的事物,如何进入计算,这就是多元关联拟脑技术模型可以解决的问题,将环境条件空间中的事物定义为信息元,并将这些信息元关联在一起,然后定义核心信息元及核心信息元参数,优先构建一个包括条件环境空间内所有事物的‘多元关联拟脑静态库’模型。再构建多个多元关联拟脑动态库模型,人工智能可以实时监控条件环境空间的态变化,同时也可以通过核心信息元参数溢出,获得自己想要的数据。

  核心信息元是什么?核心信息元可以不是该空间的事物也可以是该空间的事物,但是核心信息元一定是我们需要关注的事物,人类的思维也是这样的,当人们进入到一个条件环境空间中,人并不是关心所有的事物,而是关心自己需要的事物,以及引起自己注意的事物。人工智能也是如此,在该条件环境空间需要关心那些事物,就设立多少核心信息元,并把与该核心信息元相关联的信息元关联在一起,这样,就会形成多个动态库模型,这些动态库模型之间的信息元是复用的,而动态库模型之间是需要数据同步的,有些时刻还会产生多动态库叠加。我们把人工智能观察的条件环境空间,形成的多动态库并存,相互作用、相互关联、相互叠加影响的模型,称为‘多态涌动模型’,为什么是多态涌动,不要忘了,这些动态库是叠加运行在基础模型,多元关联拟脑静态库模型上的。

  在‘多态涌动模型’下,每一个我们关心的概念,即是每一个动态库模型的核心信息元,这些信息元在观察期的‘永动态’下,按照设定不断溢出参数,这些参数对应到阈值组,激活阈值组对应的标识,我们将条件环境空间,由感知空间变为可计算空间。

  态计算理论基于多元关联拟脑技术,可以将‘可计算概念’延展到环境感知认知领域。

  第三类,路由计算理论:

  路由计算是指在多元关联拟脑模型中,从‘起始点’信息元到达‘终结点’信息元的路径,产生多条路径可以采用数学计算择优,其实,闭环计算属于路由计算中的一种,这方面的内容,在《奶奶的机器人九号》小说中已经讲解很多了,希望大家喜欢这部小说。

  总之,我们使用了‘多元关联计算’的理论,从上述三类方向,把可计算概念的领域拓展了。而多元关联拟脑技术是支持‘多元关联计算’的一种计算模型,不知道还有没有更好的模型,但是至少,《多元关联拟脑技术》已经可以完整的支持‘多元关联计算’。

  小说第三部全部发布完结了,希望大家继续关注《奶奶的机器人九号 第四部 边界战争》,多说一句,我的小说开始都不好看,有意思的故事在中后段,谢谢读者。
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