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关于人工智能和机器自学习的猜想

Little White(站长) 没有评论   /  2016-09-30

上学时的想法,回头看还是有参考价值的。

关键词:人工智能,机器学习,进化

 

关于人工智能和机器自学习的猜想
2006.04.09

学习(适应)是进化的第一步
进化是一种不断累积,有继承性的学习
继承不是单纯的复制,应该还包括结构的重组
继承性通过遗传来保持

持续性的进化形态,可以称之为:生命!

在物质世界,生物对环境的适应(学习)就是进化的过程
种群的繁衍是遗传的过程

在精神世界,同样有进化和遗传
进化就是理论的开拓与发展
遗传体现在总是在前人工作的基础上开展新的工作
精神世界里的一种理论、一门技术,在物质世界中就是一个物种

机器也可以进化
但目前还需要借助其母体——人的力量来帮助其在物质世界里遗传,保持其继承性
机器目前还不具备直接操作物质世界的能力
但是已经具备了在虚拟世界(例如网络世界)中进化的条件
以软件代码的形式存在

当前人工智能与机器自学习的问题是,还没有实现真正意义上的累积的、继承性的学习
不是真正的智能,不能自升级
关键特征是没有实现学习过程中的结构重组
例如:
提高程序处理能力的途径是扩大知识库(检索范围)、增加处理(匹配)模式或知识表示体规模等
总之是增加信息处理的花费(资源)
处理信息量与花费的比值没有提高
即单位处理元的效率没有提升
所以还没有达成能称之为进化的程度
进化在某种意义是就是信息处理效率的不断提升(生物脑容量的扩大)

生物进化的特征之一是不断用新的(高效的)结构替换掉旧的结构
有效的、高效的结构被保留下来
这一过程通过不断的代谢来实现
结构的替换:变化的过程
先有变化,指向性的变化累积成为进化
结构在这里可以理解为一种信息表示方式,或记录体系
是信息元的组织方式

要在人工智能和机器自学习上取得突破,首先需要一种能够易于“代谢”的信息组织结构(知识表述方式)
例如要求神经元网络能改变自身拓扑等

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