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螺旋熵减理论

螺旋论——一个熵减机理论

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1. 运行环境

> 对比:现实世界整体熵增的,而其内的智能体是熵减的。
> 交互:智能体从现实世界中吸取负熵,以解决现实世界整体的熵增带来的需求。
> 极端:无熵增的世界不需要智能体,而无熵减的世界要智能体也无用。
> 环境:熵增减活跃度越高的环境,越容易孕育智能体。

2. 理论三要素

定义:定义是从无到有,从模糊到相对确切的过程。

  • 如:最初对某知识不够掌握,学习中慢慢变得确切些。

相对:定义之间动静相对。

  • 如:认知与决策相对思维与记忆相对智能体与现实世界相对

循环:相对之间循环协作。

  • 如:内层价值循环中层思维与网络循环外层智能体与现实世界循环

螺旋:定义、相对、循环共同呈现螺旋,生成自然演化的系统。

3. 信息熵减机模型:

熵减机可用于且不限于构建信息熵减系统。

  1. 信息熵减机模型:是熵减机在信息处理系统的模型。
  • 信息熵减机模型可体现出一定的智能,描述如下:
  • 智能:从输入获取规律与其价值,并用于指导输出,将低价规律加工为高价规律的能力。
  1. 熵减机物理模型:暂略。

  • 注1:上图是客观视角模型图,但系统角度应以智能体主观视角来看。
  • 注2:主观视角下的认知与决策双向模型图暂未绘制,可参考代码结构(很简单)。
  • 注3:无论是哪种视角下的模型图,其原理形态类似,不影响模型所表达的意思。

4. 系统:

HE系统内核:he4o是在熵减机理论模型上实践出来的通用人工智能项目,本理论与he4o互相印证,共同形成;

5. 手稿:

手写笔记目录 描述
Note1 流架构
Note2 金字塔架构
Note3 分层抽象
Note4 LOP
Note5 神经网络
Note6 LOP-DataLayer
Note7 神经网络-软件架构设计
Note8 AwarenessLayer-软件架构设计
Note9 思维
Note10 思维与神经网络整合-数据神经网络(归纳结构)的构建
Note11 GNOP之宏微与定义
Note12 GNOP之流程与实践
Note13 相对宏微与循环
Note14 中层循环 & 发布与演示
Note15 小鸟生存演示1-场景/祖母/MIL/MOL/内类比
Note16 小鸟生存演示2-MOL/行为化/迭代输入
Note17 理性思维/向性/理性决策/反思
Note18 测试 & 细节改动 & 训练
Note19 测试 & 细节改动 & 训练
Note20 v2.0版本三测
Note21 v2.0版本四测、五测、六测
Note22 v2.0版本六七八测 & 评价器 & R-模式迭代 & 子任务&ARSTime评价
Note23 v2.0版本九测、十测、十一测
Note24 v2.0版本十二测、思维控制器架构调整
Note25 废弃HN & 分裂:理性反省和感性反省 & 相近匹配 & 强化训练 & 整体兼顾&各线竞争
Note26 逐层宽入窄出 & 快慢思考 & S综合排名 & Analyst
Note27 迭代反思TCRefrection & 思维框架图v4 & 任务失效机制 & 抽象多层多样性 & 不完全时序问题 & 复用相似度与indexDic & canset再类比
Note28 螺旋调教 & TCSolution前段条件满足迭代
Note29 Canset迁移增强

6. 阶段说明:本手稿共分为两个阶段

第1阶段(2018.11之前)

  此阶段是最小版本的形成过程,即he4o系统的逐渐成熟过程;手稿越前期,越多错误之处,如遇错误,结合前后描述进行理解;

第2阶段(2018.11至今)

  此阶段是系统成熟过程,这阶段手稿转向偏实践,且随着越后期,其模型与理论很难从外界获得有益的反馈。系统偏向于成熟化迭代与孤寂的挥刀人。

7. 忠告读者与风险警告:

  在本项目有可能的广为人知之前,不建议读者阅读本项目手稿与源码,因为带来的时间损失风险和掉到这条路的沉坑里来,各位自承担责任。