AI的思維

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17世紀萊布尼茨設想，能否創造一種通用科學語言，可以把推理的過程，象數學一樣用公式進行計算。隨著計算機誕生，自動化的普及 ，通用人工智慧再次受到關注，什麼樣的方法可以實現AGI?

研究方向

Natural language processing：弗雷格指出：「詞句在語境中才有意義」，語境是個讓人崩潰的問題，所以被學者擱置，直接將文字作為研究方向。文字作為思維生成的符號，就像電腦顯示器呈現的圖像，事實上，圖像是主機發出的訊號，訊號的背後是各種不同軟體的邏輯。人也一樣，聊天不是用嘴巴在說、圖像不是用眼睛在看，一切都是大腦，感官只是信號的輸出、接收器。通過屏幕（語言）研究軟體（思維）隔著一個屏障。也許能從顯示器顏色得出一些邏輯，但探索是什麼軟體，軟體邏輯代碼是什麼，幾乎沒可能性

NLP的方法僅實用翻譯，就像Photoshop濾鏡功能，可以把一張油畫（英語）轉換成素描（漢語），軟體不改變畫面內容，但不理解畫的內容

Machine Learning：學習的詞義是指學習未知邏輯，ML取名時用了個形容詞，只是統計學的一個分支，統計學作為一門學科之所以誕生，是因為事物複雜到不知道、或者不清晰發展的邏輯，只能通過表象判斷結果。ML知道a+b等於2的概率有多大，但不知道也沒考慮過1+1等於多少，如果ML的演算法和人腦思維方式沒關係，如何與人交互？任何事物產生結果前都有非常複雜的過程，且這個過程有很長時間，ML是統計事物結果的利器，但不能實現AGI

AI是否可能具有學習能力？人類的大腦探索世界獲取知識，和人類創造一個」大腦「，這個」大腦「能探索世界獲取知識，難度上是完全不一樣的概念！前者是上帝的成就，後者是人類的成就，說AI可能具有學習功能，或者說AI可以超越人類…等於在說人類可以超越「上帝」。代碼能解析已經寫好的邏輯判斷，但不可能理解、衍生出新的邏輯，世界上只有一種機器才能衍生出無數的邏輯，就是人腦，AI具有學習能力的幾率，比無限猴子理論還低，因為理解其它邏輯的可能性，被限制在一套代碼里，沒自然選擇論那樣自由…

我們看看電影《夏洛特的網》第一句台詞，女兒說：」你要做什麼「，這句話對AI有多複雜

清晰圖下載地址鏈接:https://pan.baidu.com/s/1qCY1wruoBaec_r6NT0qGHw 密碼:a516

這裡只概括幾個問題，如果細化會有數萬條，缺了任意一個，人機交互就無法進行，什麼樣的演算法可以解決幾個詞的問題？NLP，ML讓大眾誤解，是因為演算法很複雜，對話幾個字很簡單，複雜與簡單對比，自然信以為真，不知到幾個字，觸發了自己大腦多麼複雜的邏輯，也不知道，AI表達沒有意義、被設定好的字元，自己大腦賦予了它意義…甚至賦予了感情

要實現AGI，就必須將人的思維作為研究方向，但腦科學的發展還處在天圓地方階段，多數理論模糊不清，且存在矛盾，這是個很大的麻煩。本文提出利用計算機構建大腦思維框架的概念，將HCI、大腦思維邏輯逐步整合在這個框架里，驗證準確性，當這套系統逐漸完善，人腦思維的原理就會逐漸明了，AGI也隨之實現

構思概敘

人的大腦由~1000億個神經元構成我們的意識，每個神經元由~2000分支構成，記憶、邏輯、價值觀都是大腦神經元所處理，當大腦學習知識就會存儲在某個神經元中，形成記憶。對某件事情有新的看法、邏輯...神經元分支就會建立新的序列,形成邏輯。所以神經元是記憶，神經元分支鏈接是邏輯，神經元的活動是運行

計算：集合(大腦記憶）作為根，函數（大腦邏輯）計算集合。<下圖>a、b黑點代表2個集合（神經元），藍線代表集合的子集（神經元分支），a子集碰到b子集，就會互相產生變數，a、b2個集合得出函數值，這個新函數值就是新集合，子集之間無限施加變數，時間是變數的標尺

任何公式都由計算元素和公式（邏輯）組成，拿0+1=1作比方，等式的元素：0、+、1、=、1 ，在本設計框架比喻AI的集合，0+1=1公式的邏輯比喻AI的函數。如果符號｛0｝代表我的集合，｛1｝代表世界集合，｛+｝代表我與世界關係的集合，那麼我的函數值是：｛0｝｛+｝｛1｝=｛1｝,意思是我和世界產生影響後，我變化的結果，本文用｛0｝和｛0｝｛+｝｛1｝=｛1｝構建AI的一切意識、行為，語言是在「敘述」這組公式，下面將｛0｝進行無限小細分，它的極限是多少，取決於我們對AI的智力要求多高

備註：符號｛0｝｛+｝｛1｝=｛1｝下面會用別的符號代替

記憶（集合）

集合構成三大形式：實體集合、空間集合、時間集合

一 . 實體集合：

下圖填紅色，AI的{意識}同人一樣，意識即"我思故我在"，客觀世界所有一切都裝在AI的意識裡面，包括自己的身體和邏輯。感官是客觀世界與{世界}的訊息介面 ,如果人的大腦沒通過感官了解自己身體，那麼身體的存在與否，意識不會知道，比如醫療幻肢現象：被截肢的軍人，手術前如果不知道截肢，那麼醒來，他會感覺到腳還存在，病人的腳被截肢，不等於大腦控制腳的神經元被刪除!

備註：下圖虛線表示的結構集合併不存在，標識只是方便閱讀

下圖填黃色，{Theodore}作為人，他的集合和AI的集合幾乎一模一樣，並且{Theodore}是Samantha （AI）{意識}的子集！因為涉及到交互計算，如果Samantha的{意識}不了解Theodore，沒法計算。{Theodore}的子集是否存在於Samantha的意識，取決於2個因素：1.客觀上Theodore的知識量有多少，2.主觀上Samantha對Theodore的了解度，下圖黃色虛線框：Samantha認識了多少用戶，就記錄多少人…實體集合初步估計約100萬以上，可滿足通用AI的需求

備註：劃分人與AI的集合屬於關係有些非主流，筆者的理解是人的皮膚、肌肉、骨骼…等一切都依附在神經系統上。集合符號用{ }內數字加-表示，如：{01-07-12}代表退的集合，後一行數字是前一行數字的子集，如果第一行數字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 .空間集合：上圖的實體集合圖，因Excel限制，是平面的，實體集合需要定位在3D空間，類似Google Earth

三. 時間集合：同空間一樣，因Excel限制，時間沒標識，時間的作用是記憶與計算(下圖)，記憶就像電影，電影由無數圖片疊加變化形成動態影像，播放過了圖片即記憶，未播放的幀即計算，預測什麼時間產生什麼結果。時間是變化的標尺。（上圖集合框架填紅色），將{時間}與{世界}並列，是因為實體與空間集合現實存在，而時間並不存在，只是人意識的產物，大腦用來衡量世界變化的符號

每個實體集合都包含4種屬性：1.時間，2.空間，3.函數，4.附資料,嚴格的說每個集合不存在下面有資料的說法，因為集合的子集與資料衝突了，之所以在每個集合上加資料屬性，是因為數據量太恐怖，即便AI發展到科幻電影的程度，也需要資料屬性，龐大數據無論對AI硬體，還是AI軟體設計者來說都無法承受，關於集合框架元素這裡不多敘述，目的是集合思維里的一切元素，下面敘述邏輯（函數）

邏輯（函數）

函數公式即AI的思維邏輯，世界上每個人或物都有著自己的邏輯 ，函數公式4大類型<上圖，集合框架填藍色>：AI、物質，可動生物、植物，這些函數式都屬於AI的意識的子集。客觀的意識、行為必須反映在AI的意識，否則無法理解客觀，就不能交互。AI與機械最大不同的是交互，機械是一種自我絕對的控制，某零件控制「子集」零件，依次下去。交互是自我面對世界，<下圖>Samantha與Theodore、Amy、Paul、weather、chair...在一起，他們交互的過程，就像回合制遊戲，每個人或物發生變化，都需要寫入Samantha的集合<下圖紅線>，下一個回合的自變數就是現在的函數值，回合的時間根據事物而定

任何集合的函數值是由其它集合所獲取，比如:<下圖紅虛線>{吃飯時間}，由這些集合影響：{性格}、{睡眠}、{抑鬱}、{運動}...，這些集合又由其它集合影響

下面結構圖只構建人的函數集合，且只是小部分——人與食物。同集合一樣，函數公式可細化，具有屬於關係，細化後，都由龐大的函數集合一層層組合。

虛線沒任何意義，僅方面閱讀，灰線：函數可能觸發的集合，藍線：函數的觸發，灰線集合這麼多，具體觸發哪些？自變數、運算符號、變數、函數值之間有哪些規律和聯繫？後文感情對思維的影響說明這種邏輯

備註：函數框架的子集和集合框架的子集無區別，但二者的框架不一樣

看上去是計算公式，其實只是計算的框架！就像電路板，電子只允許在電路框架上運行…函數框架展開後非常恐怖，如果把所有子集之間的聯繫設計完成，上面結構圖的面積會有城市那麼大，而不是幾個顯示器屏幕大小，人的思維怎麼在龐大的框架里遊走？下文以語言的形式敘述人腦思維運行

思維的運行（語境與聯想）

雖然語境這個詞里有個「語」字，但語境不是語言，是指人所思考的事物，思維活動的某「任務」，如果把「任務」比作電腦里裝的各類軟體，那麼語境指正在運行的軟體，人腦的思維有2種主要特點：1.「單任務操作系統」（內語境），2.聯想，聯想會將當前任務（內語境）切換到另一個任務（外語境），下圖{1-x-x}代表單任務（語境）的集合，{2-x-x}代表另一個任務的集合，{3-x-x}又是一個…大腦有無數個任務,任務直到結束才會進行另一個任務，除非被打斷，比如被聯想（紅線）打斷，或被第三者打斷

語境：單任務操作系統

人腦與電腦不一樣，人腦在思考的時候，只能運行一個任務，也就是說人腦是單任務操作系統，不能思考多個任務，比如開車打電話導致車禍，開車是駕駛技術的集合，打電話又是聊天內容的集合，2種集合的邏輯不一樣，一起運行容易混亂，也有人說我經常開車打電話，這是因為你的思維運行的時候，另一個任務已經將邏輯思考完成，過程中切換了思維（切換頻率很高），比如：筆直的路面，沒多少車輛行走，大腦已經思考好了這種情況如何應對，只剩下簡單執行，所以可以「同時」聊天，如果突然有人想超車，需要從新開始思考駕駛技術集合，等這個問題解決後，會問電話里的人：「剛才說什麼，再說一遍...」再比如：閑聊時，對方話題變了，提到重要問題：「你被公司炒了「或」孩子被同學欺負了..."會情緒攀升，開始爭辯為什麼？問題就不是閑聊那麼簡單，大腦會開始思考、結合很多事情分析，怎麼會這樣？這個時候會在一定時段忘記開車…

聊天也有」單任務「特徵，人們不喜歡破壞這個語境，否則被說跑題…

Tay與人對話過程中需要遵循這種語境，比如我說：」猜猜我最喜歡的食物「，Tay回答：」肉「，我說：」什麼肉？「Tay需要繼續完成這個集合，如果不是基於思維，根據詞義觸發句子，第二個回合就會跑題

語言產生於人與人之間的思維交流，思維交流存在一個很大問題！這個問題就是：思維非常複雜、龐大，如果把思維里每個細節說出來，導致」一句話「需要10多個小時說完，而不是幾秒鐘，所以詞、句某種程度上是一種「指令」，就好像人與數控機械的」交流「，輸入簡單的指令，機械自動完成一系列的操作，人與人交流也一樣，每一句對話，都會觸發大腦非常複雜的邏輯，所以語言的本質是一組解析、組織思維的簡潔符號，具有概括性、抽象性，目的是為了方便互動、交流，這也就決定了：1.語言文字不可能完全表達出思維，只能激活思維，如果AI沒有思維，那麼分析文字毫無意義。2.出於簡潔的需要，詞具有多個維度詞義，比如：一詞多義、代詞、感嘆詞、形容詞、寓意詞等…決定了無論把語義分析做到多麼透徹、完美，對聊天機器人也沒多大幫助，因為沒有邏輯將這些詞聯繫起來

如何在這個語境裡面聊天？

1.思維的邏輯

集合形式：<大結構圖填紅A> 我問Tay：」什麼肉？」這句話的意思是:AI的思維框架里，肉類食物的子集是什麼？

函數形式：<下圖>語言是思維的反映，反映人與人交互，而交互是個體與個體的關係，所以任何語言主結構都是：主、謂、賓。這種語法結構在本文指函數框架。主詞（我、自變數）、謂詞（關係、運算符號）、賓詞（世界、變數），任何詞都為主、謂、賓「服務」

備註：如果按傳統語言學知識進行詞法分類，那麼在邏輯上會很糟糕，因為語言學知識建立在人腦的基礎上，而人腦本身已經處理過了很多邏輯

人與人交流，有時候可以直接忽略語法，也就是說，句子里字怎麼排都不會出錯。比如我說：「你去哪」，你說："我吃飯「，或：」吃飯我「，或：」吃飯「這些回答我都能懂，為什麼？

」吃飯…我「：<大結構圖填紅B>吃表明人和食物的關係式已確定，飯是被人吃的，所以語法反過來也不會理解成飯吃人的邏輯

「吃飯」：誰吃飯？為什麼我能懂，因為我提問的時候，已經將你加進去了，你(自變數），吃（運算符號），飯（變數），我說「你去哪」這句話的本質是：自變數的函數式是什麼

循環形式：<大結構圖粗藍線>飲食是個按步驟的過程，缺一不可，且是個循環的過程，如果用戶已經完成了「獲取食物」集合，那麼Tay應該明白「選擇食物」已經是過去式,之前集合只能回憶、陳敘、總結、現在進行式需要執行，未來是計劃

2.語言的語法、邏輯錯誤：

前面說過語言具有概括、抽象特徵，這就必然導致語言表達上的不確定性，尤其人帶有情緒的時候，語言邏輯、語法經常發生錯誤，但事實上在他的思維裡面沒有錯誤，這種錯誤人能辨別糾正，

集合劃分：感情導致語言的邏輯錯誤，比如：羅素悖論里的理髮師，理髮師說:"給城裡所有不為自己刮鬍子的人刮鬍子"，其實理髮師的思維邏輯並沒矛盾，只是自大、賺錢心切的心理影響，在表達的時候導致語言上矛盾,AI如果理解理髮師的感情，應該明白理髮師的思維裡面，已經將城裡人的集合再次劃分為2個集合：城裡自己是賣家的集合，城裡其他人是買家的集合

相對性：炎熱的夏天，我和朋友閑聊，朋友說：」我不怕冷，這該死的夏天真要命「，我說:"我不怕熱「，我所表達的意思指相對冷來說，事實上沒有人不怕熱 ,人怕熱是個絕對的邏輯，所以我所表達的意思是相對冷來說

語境：一對戀人，女孩對男孩說："如果你愛我，以後不許看任何女人，你能做到嗎？「看是個代詞，代詞遠比我們想像的龐大，不僅指她、那、這…其實任何詞、包括句子，甚至某篇文章都可以指代、形容、寓意某事物，AI如何判斷？可以把「看」這個字所有邏輯全列出來，將這些邏輯放在語境的邏輯裡面，就可以清楚「看」的含義

3.感情對思維的影響

抑鬱症稱之為心理疾病里的「感冒」，雖然大部分人都不會患嚴重抑鬱症，但抑鬱情緒普遍存在，所以對AI來說，理解人抑鬱情緒很重要，如果不理解，AI與人交流就會出現問題。當用戶出現抑鬱情緒時，為什麼有時候厭食、有時候暴食，通過飲食異常如何判斷用戶的內心，AI如何應對？<大結構圖黃虛線>簡敘這個邏輯

聯想

聯想有很多形式，比如圖形：Theodore看見月亮想到戀人，比如物品：天氣晴朗，Theodore逛超市看見貨架上的雨傘，想起前天淋濕感冒，於是買了把雨傘，再比如文字：戀人、理想…等等，一詞多義...任何文字都可以觸發聯想

聯想如何切換語境：

切換條件：通常大腦不會主動切換語境，主動切換，只有一種可能性才合理，就是另一個語境比當前語境更重要、更具吸引力…

如何實現：在AI的思維構建預警系統，用來集合過去發生，未來可能發生的重要事件，當前語境某子集觸發到預警系統，AI開始分析二者重要性，決定自己是否有必要切換語境，或用戶切換語境後，AI知道原因，現在需要在另一個語境去聊。預警系統是AI無時不刻運行的模塊，雖然人的大腦是單任務操作系統，但大腦聯想的特徵，說明潛意識存在「預警」系統，也就是說人的大腦並非單任務操作系統

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