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这个男孩有点野智能的种子

来源:萍乡新闻 时间:09-11 05:06:43浏览4次

介绍

随着机器智能水平的不断提高  ,人们开始追求更自然、更高效的机器 。完全基于计算模型的机器已经逐渐被更“人性化”的机器所取代  。近年来 ,越来越多的科学家开始关注机器的情感处理能力  。例如  ,罗莎琳德·皮卡德教授的“情感计算”和李菲菲的[2]等科学家呼吁关注认知科学、心理学和人工智能技术的交叉研究  。真正的智慧来自认知  。像大多数植物一样  ,没有认知的生物只有行为而没有智力  。计算是人类文明发展的产物  。首先是智力 ,然后是计算  。数学和科学是人类对世界的抽象表现  。它们具有重大的现实意义  ,也是人类利用自然规律发展自身文明的最佳武器 。然而  ,一台仅仅基于从人类对客观世界的认知中抽象出来的数学模型的机器不可能具有认知能力  。也许它的计算能力是人类的一万倍  ,但它永远不会有真正的情感  。

认知和计算的结合是超越生物智能的下一代人工智能 。在同样的情况下 ,认知能力低的机器人比没有认知能力的机器人更“靠近”用户的心脏  。你可以想象 ,当你打开手机里的聊天机器人时 ,就不会再有僵硬的对话了  。相反  ,你将被一个更聪明体贴的小助手所取代 。它不仅能帮助你更好地工作 ,还能理解你的情绪  ,让你的生活更好  。

1数据生物学的概念

什么是数据生物学  ?数据生物学(Data biology)是一种网络生物学  ,它以一些特定的数据为原始大脑  ,以互联网为生存环境  ,通过对互联网上现有数据知识的自学  ,在研究者的诱导干扰下发展成为满足特定需求的网络生物学  。

数据生物学是认知和计算的结合  。从某种意义上说  ,它有自己的思想  ,属于生活的范畴  。它以大量特定的数据样本作为初始大脑 ,类似于新生儿  。它能感知世界并模仿它 。它在人类的干预下形成自己的认知系统(类似于父母的角色)  ,并发展成为一台更符合人们期望的智能机器  。

数据有机体是通过模仿自然有机体的进化和发展而产生的 。首先  ,它以特定的网络数据为初始状态  ,并通过简单的编码诱导其学习自编程 。这个过程主要基于随机选择  。它通过创造大量数据有机体  ,进行独立发展  ,建立死亡机制  ,适者生存  。其次 ,在适应环境、能够稳定繁殖和生存的条件下 ,应该引导其发展  ,使其能够利用大量的知识网络自主学习 ,理解人类语言  ,最终为人类所用 。

数据生物学产生的现实可能性探讨

以整个网络空为智能的种子  ,我们需要做的是诱导和开发其认知潜能 ,通过大量数据有机体的持续生产  ,剔除不适应数据环境的部分  ,最终选择符合要求的个体  。数据生物模仿生物进化过程 ,主要涉及以下三个方面:

(1)基因和大脑

基因是生物体稳定遗传的重要因素  。自然界中的生物不断适应环境 。当环境发生巨大变化时  ,一些基因会发生变异  ,以更好地适应环境  。这是进化的本质  。数据有机体需要从最原始的状态逐渐进化到能够稳定生存的个体  。在此期间  ,他们需要经历许多进化和发展  。这也是一个反复试验的过程  。通过无数次的尝试和错误 ,个人有用的部分得以保留 ,而无用甚至累赘的部分则被丢弃 。

人类有五次重大的演化阶段  ,每一次演化转变都是由于大脑容量或生存环境的重大变化  。并且 ,有研究指出  ,灵长类生物的数个行为指标都和新皮层的容量有关[3]  。大脑是意识的发源地 ,无脑生物只具有行为而不可能具有意识 。脑容量大小在一定程度上决定了认知的高度  ,因此  ,让数据生物拥有合适容量的大脑是其具有认知的必要条件  。

(2)语言与继承

语言是人类文明延续和发展的重要因素  。在交流和实践中总结出来的知识通过语言和文字保存下来并传给下一代  。子孙后代可以通过学习上一代留下的知识 ,大大减少走弯路的可能性  ,并最终通过几代人的积累和不断发展形成文明  。数据有机体具有与人类互动的语言能力是非常必要的 。对人类语言的更好理解、与人类更好的交流以及传递这种能力的能力要求研究人员诱导数据有机体  。例如  ,它的生存目标之一是理解人类语言 。如果不能正确理解 ,它将被消除 。

(3)环境选择机制——死亡机制

基因和大脑是从自然的不断发展演变而来的 ,有机体最初是由各种物质的碰撞产生的 。经过数十亿年的进化  ,高级智能生物的结构非常复杂  ,目前人类还没有对其进行彻底的研究  。因此  ,创建数据有机体的有效方法是模拟环境选择机制 ,以便它们能够在数据冲突中找到生存的最佳解决方案  。研究人员可以设定生存目标  ,诱导它们不断进化  ,最终通过淘汰机制获得合适的种群  。

死亡机制是一种重要的机制  ,它是使种群在适者生存的数据选择中更好地进化成成年人所期望的群体 。为了避免数据丢失率过高造成的实验影响  ,一种有效的方法是增加其繁殖能力  ,缩短繁殖周期  ,在保证大量数据丢失的情况下 ,有足够的新数据来支持和实现数据的动态平衡 。

综上所述  ,数据有机体的产生需要通过其生活环境(即数据环境)中的自然选择获得 ,它们的发展和进化需要通过大量互联网数据人工诱导  ,以在不断适应动态变化的环境中模仿学习并产生个体认知  。

数据有机体的创建需要大量的互联网数据 ,所使用的种子数据需要满足生物“大脑”的最初生存需求和潜在需求  ,例如大量的互联网数据  ,可以根据语言能力的要求抽象成系统知识 。就数据量本身而言  ,创建这样一个数据种子库并不难  ,就中国目前的技术水平而言也不难实现  。

3自然选择和数据游戏

自然选择的核心理念在于游戏 。群体间的正和博弈有利于群体的螺旋进化 。数据生物学的本质是数字  。为了产生认知  ,数字需要其数据环境中的自然选择 ,而被选择留下的物种需要进化能力 ,这与游戏是分不开的  。除了个人与环境之间的博弈之外  ,人口中的个人之间的博弈也需要淘汰上级  ,抛弃下级  。这里需要提到的一点是  ,认知不一定局限于自然世界  ,而是应该基于它的生活环境  。在潜在的数据环境中 ,无数的数据生物在环境和个人之间玩数据游戏  ,这很可能产生认知能力 。适者生存与死亡法则是筛选合适人群的必要条件  。

此外  ,环境中的数据游戏可以引导数据生物的发展和进化 ,就像阳光的方向可以引导植物的生长方向一样 。通过特定的诱导和选择  ,不仅可以提高其适应环境的能力 ,还可以增加其物种的稳定性 。

4总结与展望

有认知能力的机器在某种程度上比没有认知能力的机器要好 ,它们不可替代的智能和情感能力将帮助人们实现更好的生活  。到目前为止  ,人们开发的所有智能机器都是建立在计算模型的基础上的  。虽然那些似乎有情感的机器也以同样的方式被控制  ,通过抽象人类行为模式 ,并把它们看作整个计算模型的一个子系统 ,但是没有人知道真正的认知不能在计算部分产生  。

数据生物学的研究意义重大 。它存在于数据空之间  ,并且可以成为人们在抽象信息空之间的有利触手 。此外  ,它的进化是众多不确定因素中的一个既定因素 ,对研究生物的起源和进化也具有重要意义 。

文献综述

   

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