回复：浅谈反射算法

　　作者： 123.198.74.* 2007-12-8 14:32
　　传递如何解决，应该是这个算法的重点。
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　　我有些明白你的想法了。
　　你是用人工神经网络的观点来看反射算法，甚至想把反射算法纳为人工神经网络的一部分。或者是想通过人工神经网络的方法理解反射算法。
　　人工神经网络理论确实是从信息传输的角度构造网络功能的，它的数学模型也是那样建立的。但是它能够解决的问题离模拟人类智能差得很远。我认为它再发展，也不能产生类似于人的智能。我的设计对它是不屑一顾的。你不可能在它们之间找到共同之处。
　　反射算法的基础是神经间的联系，忽略其传输过程。人工神经网络的基础才是神经元间信息的传输，它的神经元间的联系是人为的，即它是靠人造网络模型实现传输的。与我的设计完全不是一码事！

看来人脑是几十亿个cpu了（每个神经元是一个），
每一个都能独立存储并处理信息吧，
现在的疑问是真正的大脑是什么功能，
就是相当于计算机cpu的那个。
也不知道，人脑是如何影响自己的思维的，
比如：告诉自己c++考试时注意先写#include<.h> ,
还有我是怎样回忆我的学号的。
谢谢，（还是名学生）

　反射算法的基础是神经间的联系，忽略其传输过程。人工神经网络的基础才是神经元间信息的传输，它的神经元间的联系是人为的，即它是靠人造网络模型实现传输的。与我的设计完全不是一码事！ 
 
 
 作者： ruiaijun 2007-12-9 12:57 　 
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你说的神经元间的联系是非人为的。是被忽略了传输过程的。
这样我想我又回到了泥潭里， 你是在操作，或是建立这个非人为过程。那么我的问题就变成，你是怎么实现这个的。请不要让我自己去看你前面的论述自己找答案，因为我没有找到。

而且，正如你说的，我最初提问，是因为，对于反射的算法，是神经网络不可忽视的一个环节。你说了1 然后说了7，8，9 。我想知道的2，3，4，5，6。你说他们是系统自行完成的。所以我困惑。这个系统是如何来完成的。你是在说系统具有智能以后，他就完成了这些操作，还是你让系统来完成。这个是我一直想要的答案。

223楼 你的解答 确实和我想要解答不一样，你说 根部不用考虑传递过程，只关心结果就可以了。那么这个过程我不问你它是怎么实现的，我问你谁来实现的？你告诉我是谁，我去问他好了。

222楼的解答，汇编对存储地址的管理和操作是直接的，但是他解释复杂关系的时候同样需要一个过程，一个方法。你只能提高完成这个过程的速度，但是你没有办法简化这个复杂关系，这是我想说的。

　　作者： 202.223.127.* 2007-12-9 22:06
　　你说的神经元间的联系是非人为的。是被忽略了传输过程的。 
这样我想我又回到了泥潭里， 你是在操作，或是建立这个非人为过程。那么我的问题就变成，你是怎么实现这个的。请不要让我自己去看你前面的论述自己找答案，因为我没有找到。
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　　我在回复你的时候，就想象到你会有回到泥潭的感觉。
　　不知你是否学过人工神经网络理论，但是看得出你与它的思路同出一脉。你是把大脑看成一个传输系统，认为是传输信息使大脑产生了诸多功能。例如在神经网络理论中，就是根据输出信息与出入信息的计算，得出它的分类功能的。
　　然而反射算法不认为这个思路是正确的。它认为如何传输并不重要，重要的是大脑各个神经部位建立了联系。这个联系表达了信息。大脑的功能是由这种联系表达的信息产生的。
　　观点不同，处理方法截然不同，人工神经网络理论能够假设输入信号的形式，能够根据人为的网络模型建立微分方程，能够计算出输出信号。有一个完美的数学形式。但是很遗憾，它没有模拟出人类大脑的工作能力。是个好看的花架子。
　　反射算法认为反射链就是信息编码。在本主题前面有叙述：在巴甫洛夫实验中，狗的非条件反射“看见食物流唾液”（看见食物与流唾液两个神经部位的联系）。就表达了“狗看见食物想吃”的信息。在建立起条件反射后，狗看到灯光就流唾液（看到灯光与流唾液两个神经部位的联系），就表达了“狗看见灯光也想起吃”的信息。
　　反射算法认为，人类再复杂的思想信息，也是有这种神经联系表达的。因此大脑要处理得是这种联系，而不是信息的传输。
　　由你的思路出发，你当然很难同意反射算法的思路，但是你如果要追究反射算法，就要理解它的思路。否则你只能是掉到泥潭里。

　　（接２２７楼）
　　你继续追问的“你如何做到这个”，与其说是因为你没有找到答案，还不如说你是“视若罔闻”。
　　“建立反射”过程就可以做到呀！这可是在回复你的帖子里说的。
　　你如果问“如何得到刺激？”那要看你的系统外设如何了。你就用家庭计算机，那刺激只能来自键盘和鼠标。你如果安装了摄像头和图像处理软件，那刺激就来自摄像头了。你如果安装了话筒和声音处理软件，那刺激就来自话筒了。你如果在系统软件里设计了需要机制、内部感觉机制、脑神经内感觉机制，那么刺激就来自这些机制。
　　反射算法适应于各种不同的设备，它不考虑你具体由何处得来刺激。只要你给它刺激、反应等机制，它就为你建立反射。而你如何传输来的，它也不会考虑的。
　　反射算法考虑得是：建立反射、实现反射、复制反射，以及在此基础上产生思维功能，在此基础上产生意识。
　　还有什么问题？或者更是一头雾水？

　　作者： 202.223.127.* 2007-12-9 22:06
　　222楼的解答，汇编对存储地址的管理和操作是直接的，但是他解释复杂关系的时候同样需要一个过程，一个方法。你只能提高完成这个过程的速度，但是你没有办法简化这个复杂关系，这是我想说的。
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　　不知你是否真了解底层程序与上层程序的区别？
　　模拟反射的反射表能够采用的高级语言形式，我也多番考虑过。只有数组变量比较适合它。但是高级语言设置的数组变量格式太死板，使用它编程反而要增加很多步骤。
　　这样，同样的算法（反射表和它的读写），高级语言实现它反而比底层语言复杂了。

　　（接２２８楼）
　　由反射产生思维和意识，是一种无数学（起码是无当前数学形式的方式）形式的过程，它符合大脑的无数学形式实际。因此它比人工神经理论更能实现类似于人类的智能。
　　人工神经网络理论，用精美的数学形式描述人为的神经网络信息传输，违背了大脑无数学形式的事实，因此尽管理论上被人崇拜，但是不可能实现模拟类似于人类的智能。
　　反射算法简单实用，但是外表粗糙难看。人工神经网络数学形式精美绝伦，但是中看不中用！

我对神经网络没有认真的学习过,只有一个大体上的了解,因为工作关系,对其中的几个信息传递方面的算法的实现左右一些调查而已,所以我没有办法评论你对神经网络的看法.
恕我学疏才浅,无数学 这个词我是第一听到,该如何理解,没有规律可循?还是复杂度太大? 大脑的无数学形式,什么时候变成的事实?谁证明的?因为我是最近才开始对人工智能有了兴趣,对这个事实不是很了解.至少我现在翻越的书籍里没有提到这个.

至于底层程序和上层程序,这个说法,说实话,我也是看文知意.没有听说过这两个名词你的这种用法。但是你的解释和我说的一样,汇编可以减少步骤,这是提高速度,但是对于复杂关系的处理是变不了的.比如说,对hash的处理，当你需要大量检索调用存储空间地址，做复杂的操作的时候，同样需要一个有效率的方法，我觉得这个方法叫做算法。不使用读，写，就可以完成的。而不管你用汇编，还是高级语言，解决这个问题的步骤也不同，但是思路是不会有什么大的不同的。

　　作者： 222.227.73.* 2007-12-10 11:34
　　恕我学疏才浅,无数学 这个词我是第一听到,该如何理解
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　　无数学，确实是以前人工智能较少提到的。特别是人工神经网络竟把神经连接用微分方程的方式表达并推导，而且它的实用程序解决了一些以前没解决了得难题。使人工智能研究者们被数学方式迷倒。这才出现遇到编程必然要有数学模型的现象。
　　其实，我所谓的无数学，也不是绝对不要数学，只是因为目前的数学没有合适的表达工具，才不使用目前的数学构建模型。
　　我认为，大脑结构和功能本身很可能就意味着一种很完美的数学形式，但是它是超越目前数学范围的数学形式，我们只能去摸索这种形式。如果把大脑结构和功能用目前的数学形式限制死，反而影响大脑智能的模拟和数学的发展。
　　无数学是相对的，是对目前数学形式的否定和排斥。是对目前人工智能思路的突破。而数学将来的发展，会把无数学的相对状态，转变为有数学的。

　　作者： 222.227.73.* 2007-12-10 11:34
　　当你需要大量检索调用存储空间地址，做复杂的操作的时候，同样需要一个有效率的方法，我觉得这个方法叫做算法。不使用读，写，就可以完成的。
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　　你好象对计算机的基本知识很缺乏。大量检索和调用存储器，不可能不用读、写。一台计算机没有什么本事，它的基本能力就是读写存储器和进行小位数（目前是６４位）的运算。其它的功能全是靠软件编出来的。
　　你说的基本思路不会变没有错。但是对于存储区管理来说，读、写就是它的基本算法。高级语言最终还是要通过底层语言的读、写完成上述任务的。不用，只不过是你没有用，计算机还是必须使用的。

　　（接２３３楼）
　　在给你补一点计算机读、写的常识。
　　你知道你是如何从计算机显示器上看到美丽的图片的么？那就是程序写显存的结果。当程序按照要显示图像的要求，把相应的色彩点一一写入显示存储器后，显卡的ＣＰＵ就把它转变成显示器上的点信号，你就看到图像了。
　　你知道你点一下鼠标为什么计算机会知道如何操作么？那就是程序读显存的结果。你移动鼠标时，相应的软件就为我们写显示存储器，使我们看到鼠标的位置。当你在某处点击一下鼠标后，程序便从显示存储器读出鼠标的位置，经过对位置的计算处理，知道你要干什么。
　　我曾长时间的玩过直接对显示存储器的读、写，自己控制显示器，很好玩的！
　　现在用高级语言编程，你很难直接跟显示存储器直接打交道了。相应的算法也都被一个函数（或一个命令）代替了。

链路驱动和神经反射恐怕具有本质的差别。所以在你研究反射的时候不妨思考一下神经系统的工作原理。
基于链路驱动和神经反射构造出的模型具有决定性差别�

　　作者： 生命智能 2007-12-10 16:34
　　链路驱动和神经反射恐怕具有本质的差别。
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　　所以人工神经网络一定不能发展出类似于人类的智能来，而模拟反射一定能够发展出类似于人类的智能来�

你好象对计算机的基本知识很缺乏。大量检索和调用存储器，不可能不用读、写。一台计算机没有什么本事，它的基本能力就是读写存储器和进行小位数（目前是６４位）的运算。其它的功能全是靠软件编出来的。 

作者： ruiaijun 
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这个我要为我的错别字而道歉。“不使用读，写，就可以完成的。”我想的是“不是用读，写，就可以完成的”。谢谢对计算机基础知识的教诲。


所以人工神经网络一定不能发展出类似于人类的智能来，而模拟反射一定能够发展出类似于人类的智能来。

作者： ruiaijun 
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这两个一定，一点科学精神都没有。你凭什么这么肯定，以什么来证明？。
你说神经网络违背了你的大脑无数学的实事，反过来你说无数学是因为复杂度太大无法用现在的数学来解释。但是神经网络也一直在讨论复杂度的问题，现在还在讨论。
而你的模拟反射，你忽略了相对复杂的过程，只去关注结果。你对复杂度的观点如何？你从哪个角度来说他一定可以发展类人智能。

　　作者： 222.227.73.* 2007-12-11 10:19
　　你用数学解释不了,你用什么证明?
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　　难道就只有数学有证明么？