回复：浅谈反射算法

作者： 获取算法 2007-3-18 23:18
1.兴奋,显然在你的四步机制中起到重要的转换作用--即运算。 
 但您认为生物学上概念在实验上已经证明，而无需在计算科学上解释， 
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 我在第103楼已经回复，兴奋不是运算，只是标记反射的符号，它不属于计算科学的范畴。建议你针对那个帖子讨论这个问题。

作者： 获取算法 2007-3-18 23:54
您认为是否事先 存在一个符合科学方法论的公理、标准、方法， 可以用来判断你的 八个机制+大脑算法是否合理？
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 我不认为有那样一种标准，应该由我们程序的成功运行作最后的检验。我现在能够做到的是，尽量使它的论证看上去很合理。
 吧主曾经把我的这个回答成为诡辩。他指出，程序目前又没有编出来，这样说，无非是说对错无法判断了。
 但是考察科学发展史，很多理论在发展过程中并不是先有标准化体系，再产生理论的。有时理论要先行一步，等待技术的实现。
 如果有一种理论，可以在现有理论的基础上建立，可以依据现有的公理化体系推证。那么这种理论自然比较牢靠些。但是没有科学实验的最终证明，仅仅靠理论推证出的理论，仍旧不能算是成功的理论。但是人们对已有理论的信任，使人们本能的要求新理论是在已有理论基础上建立的，是能够由已有的公理化体系推证的。
 其实在科学史上，也有很多不能在现有理论上建立，不能依据现有的公理化体系推证的理论出现。它们有的成功了，有的失败了，被证伪了。这都是科学发展的正常现象。科学的思维不能仅仅沿着有限的思路走。那些就不可能有所突破。
 我现在的工作是一种对传统思路突破的尝试。它很艰难，很不为人所理解，也不能马上得到证实，但是研究起来很令人振奋。

作者： 花蝴蝶一只 2007-3-19 01:57
你的系统和算法根本就做不到“数据的不移动”！而这正是你所说的“反射生成智能”的关键点上！这个问题不解决。其他都是空谈！ 
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 你后面的一句话说得对。
 但是前面一句说得不对，你怎么能够断定我的系统和算法根本做不到数据不移动呢？

作者： 获取算法 2007-3-18 23:18 
1.兴奋,显然在你的四步机制中起到重要的转换作用--即运算。 
 但您认为生物学上概念在实验上已经证明，而无需在计算科学上解释， 
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 昨天晚上太困了，对这个问题只做了简单的回复。
 为什么我坚持认为“兴奋不是运算，只是标记反射的符号”呢？
 这个问题实际正是大脑反射算法结构的关键。
 在现在计算机结构中，它的数据传输和它的信息传递都是用电脉冲信号，即我们常说的“0”和“1”。但是实际上电脉冲信号与“0”和“1”还是有区别的。前者是电子学概念，后者是计算机概念。在计算机数学理论中只定义“0”和“1”，而不必定义电脉冲信号。
 但是计算机有一个特点，它采用的是“传输数据”与“传递信息”合一的方式，它传递的信息就是它移动的数据。也就是说，它传递的信息与它传递的数据都是有同样的信号表示的。
 由于计算机采用的是“传输数据”与“传递信息”合一的方式，因此我们才把电脉冲信号与“0”和“1”等同看待，并且不追究电脉冲信号在计算机数学理论中有没有定义。
 但是在反射算法中，数据与传递的信息是分开的，它不用传递的信息表示数据。很多问题的研究方法就不一样了。

（续上）
 那么，反射算法的数据是什么样子呢？它比较难于理解，我们要再次强调一下。
 反射算法的数据就是反射链。也就是由反射算法结构形成的神经部位间的联系。
 如果再不好理解。我们可以以具体例子帮助理解。例如著名的望梅止渴的故事，在人体里不过是一个复杂反射链的兴奋与连带兴奋。这个反射链简单的描绘就是：听到梅子——看见梅子——梅子的酸味——吃酸梅子引起的口水分泌。望梅止渴的现象就是由这条反射链产生的。
 如果用神经网络图来描绘这个反射链，它不过是以一些神经部位为节点的“图（图论中的图）”——一条带分叉的曲线。
 这个实际存在于大脑神经网络中的图，就表示了一个大脑的数据。用语言方式描述这个数据（相当于一个小文件），那就是：“听到谈论梅子，就好像看到梅子的形象，就会由此想到梅子的酸味，就会被酸味引出口水。”
 这种数据表示方法不是计算机算法结构使用的，因此人们很难对照计算算法结构加以理解。它的数据不是以“0”和“1”为基础编写的。它是以神经部分的实际功能和这些功能间的联系为基础编写的。这种数据表示方法，是以反射链的形式固定下来的。用数学的方式描述，应该用图论来描述，它就是神经网络中的一个以神经部位为节点的复杂的“图”。
 要想了解反射算法或想了解大脑神经网络的数据形式，首先要仔细消化这个数据表示法。要明白大脑数据与计算机数据的本质区别。
 请注意，在这种数据表示方法中，我们现在还看不到兴奋的作用。

作者： 61.171.64.* 2007-3-19 11:41
把婴儿扔到狼堆里长大，能够生成与狼相同，甚至是超过狼的智能，但是人把小狼仔养大，却不可能产生人的智能，他们学习环境中的群体的生理结构都与他们不同，为什么人能够跟上狼的智能，但是狼却跟不上人的智能呢？ 
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 这个问题问得很好。
 我在第112楼介绍加德纳夫妇对大猩猩的实验时，就已经部分地回答了这个问题。那里讲得是大猩猩的喉咙不适合发出人的声音。狼就更不能发出人的声音，也不能学会写字，因此狼就无法形成人类的语言思维能力。也无法由人类的语言知识中获得智力。显然由此狼的智力就会比人类低很多。
 我在第114楼的回复里也提到狼的先天性活动能力问题。狼是天生爬行的，它用惯用撕咬、扑的行为活动。因此就是让狼长期生活在人类环境中，也只能获得这些行为方式能够获得的行为经验。不能获得人类活动方式的行为经验。例如用手操作的经验。而人类用手操作获得的行为经验，可以内化为人类的很多思维经验。狼无法获得类似的行为经验，也就无法内化出相应的思维经验。因此在同样的环境中，狼的智力就会比人类低很多。
 显然，先天能力的差别，造成狼与人后天智力的绝对差别。这是狼永远无法弥补的差别。
 不知这个解释你是否满意？

作者： 58.37.124.* 2007-3-19 13:27
画几张示意图吧，胜过千言万语，文字有时候表达不清你的思想，或者看的人悬乎不之所以然。 
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 在我的主题“模拟人类智能的整体结构”里有反射链表示数据的示意图。
 反射算法好像不能用示意图表示。

作者： 获取算法 2007-3-19 17:52
是什么手（机制）在使用这支笔？ ： 从 反射--兴奋（笔）-- 手？ 让我们一直寻找事物后面的机制！ 即内函数。 
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 你不是要把手也定义到数学里吧？这就不是内函数了，而是无关函数了。
 如果按你的推理，图灵定义自动机时，应该把自己也定义到自动机里面去，因为“图灵本人”就相当于画出自动机的手，没有“图灵”这个你所谓的“内函数”，自动机是定义不出来的。
 尽管他在后来提出人工智能设想时也把自己看成是一种自动机。但是，图灵并没有把自己——这个“画出”自动机的手，也作为内函数定义到自动机理论中去。因为图灵知道如何定义“图灵自己”与自动机理论无关，它不是内函数，而是无关函数。

作者： 61.171.64.* 2007-3-19 18:21
大猩猩不能说人类语言，那么聋子也不能说人类的语言，但是为什么猩猩就没办法达到聋子的智力水平呢 
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 你这个问题问得不好！
 第一、聋子不能说人类的语言，并不意味着聋子不能掌握人类的语言。聋子可以掌握除语音以外的大部分人类语言，并由此获得人类的全部智能知识。经过训练的大猩猩仅仅能掌握几百个词汇，与人类进行简单的交流，完全不能掌握人类的知识。
 第二、大猩猩与人类的天生行为方式不同，我在第125楼指出，这样会使它们不可能积累与人类同样的行为经验，也就不会由行为经验内化出于人类一样的思维方式。
 看来你对于这两点理解起来都十分困难！

作者： 获取算法 2007-3-19 22:23
好吧，只问是什么手（机制）在使用这支笔？ ：
从 反射--兴奋（笔）-- 手？ 让我们一直寻找事物后面的机制！ 
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 你还在想定义“自动机后面的图灵”吗？
 你的找“后面机制法”是错误的！
 图灵与自动机不是一个系统，他虽然是在自动机后面的机制，但是与自动机系统无关。
 手与用手写出的运算也是两个系统，虽然运算是用手写出的，但是运算系统与手无关。
 兴奋是大脑的生物功能，智能是大脑的信息处理功能。生物功能于信息处理功能也是两个系统。虽然信息处理功能要靠生物功能写出数据来，但是运算功能与生物功能无关！

 如果你想由生物功能一直通到信息处理功能，那你就上了“由下往上”构建智能的理论的当了！
 生物功能是一个底层系统，信息处理功能是一个上层系统。上层系统由底层系统构成时，功能会发生突变。也就是系统论指出的，系统的性能不等于系统各部分性能之和。由于有这种突变，由底层是无法通道上层的，“由下往上”是无法实现的。

作者： 获取算法 2007-3-19 23:07
您上述的第一句：“在建立反射时，兴奋起确定在哪些神经部位间建立反射”，兴奋--根据什么确定在哪些神经部位间建立反射? 
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 这个问题问得并不好，因为它在前面已经有答案。
 我在第96楼里指出“‘建立反射’操作是在同时、多次兴奋的条件下，神经部位间就会建立联系。”这里已经给除了兴奋确定哪些神经部位间建立反射的依据。
 依照你对理论的严谨态度，我认为你不会“因为没看到这段话”而追问这个问题。
 因此我想你会继续追问，兴奋是如何确定的？它在“确定”时不就是一种运算么？等等问题。
 后面的这些问题就转化为生物系统的工作原理问题了。它的解答已经超出“反射算法”讨论的论域了。
 因此我在第135楼回复道，“兴奋是大脑的生物功能，智能是大脑的信息处理功能。生物功能与信息处理功能也是两个系统。”并且接着指出，“生物功能是一个底层系统，信息处理功能是一个上层系统。上层系统由底层系统构成时，功能会发生突变。......由底层是无法通到上层的”
 你没有回应这个回复，看来你没有理解这个回复与你的问题的关系。我觉得我可以理解你提问时的心情，你以为你的问题是“反射算法”论域内的问题，因此你认为我的回复是转移了话题，因此不做回应，并坚持在原方向上提问。甚至，你现在还理解不了。为什么我在答复时又扯上“由下往上”的问题。
 而你需要补充的内函数，实质上并不是智能系统（信息处理系统）的内函数，它是生物系统的函数、运算，它的运算规则已经不归“反射算法”的讨论“管”了。
 显然你的追问是“由上往下”在追问，追问后的系统构造必然是由“下（你想要得内函数）”往“上（智能体系）”的。这就是想构建一个由生物系统直通智能系统的结构。即“由下往上”的结构。
 我在第135楼第二句话就说：“你的‘找后面机制法’是错误的！”已经不重视你的问题的本身答案了，因为它的答案对于“反射算法”没有什么意义。
 为此，我开出另一个主题“智能的四大支柱——答截获算法”。希望我们在那里继续你的问题。

作者：温尔刚　回复日期：2007-3-27　23:43:24
　“神经元间的兴奋”如何表示？无论是采用数字信号还是模拟信号，其本质还是数据传递吧？
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 这个问题早该有人提出，兴奋是一种信号，但是信号本质还不是数据，传递信号也不等于传递数据。这应该是常识性的认识，但是对计算机越熟悉的人，越无法理解这一点。
 用信号表示数据，必须赋予信号一定表示规则（例如计算的数据、指令、地址等），然后按这套规则表示数据。这实际就是信息的编码过程。用信号传递数据要保证信号按编码规则进行，并在传递过程中极大地避免干扰。这实际就是信息在信道的传递过程。接收到移动的数据后，信宿要能够把数据从传递状态转变为储存状态或处理状态。这实际就是信息在信宿的解码过程。
 但是信号也可以不表示数据，而信号可以传递是不争的事实。不表示数据的信号就没有必要按一定规则编码，也不必按一定规则传递，更不必按一定规则解码。“不表示数据的信号”可以单独的，无组织的，无规则的传递，信宿根本不必知道它是什么。它们与数据可以毫不相干。
 这个问题我在二楼讨论“大脑能否采用计算机的数据结构”时就已经涉及到了。
 “不表示数据的信号”是存在的，只是很多人陷在计算机的“信号都是用来表示数据的”的封闭思维中，无法想象而已。

作者： 61.141.252.* 2007-5-14 02:55 
“浅谈发射算法”此贴结束了吗？ 
恐怕还没吧？
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 确实没有写完，因为有几个关键问题我尚未想出解决的方法，所以暂时停下来了�

作者： 61.141.252.* 2007-5-14 02:55 
我现在想要知道的是： 
比如说神经元有很多个突触，而兴奋是由突触传播的。 
现在要问的是：兴奋从另外一个突触传到现在这个的时候，兴奋将由哪（些）个突触传播出去？神经元又有什么变化，它保存的数据是怎样变化的，为什么这样变化？ 
反射算法怎么模拟这一切？ 
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 反射算法不是人工神经网络算法，也不是模拟神经网络的算法。它的算法基础建立在神经部位的联系上，而不是建立在模拟神经元的基础上，因此它不考虑模拟你提出的“突触如何传递兴奋”问题。 
 在反射算法中，数据是以神经部位的联系链图来表示的，反射的不断建立或退化，自然引起这些图的变化，从而导致数据的变化。因此这些变化也不比我们可以模拟。