回复：浅谈反射算法

就是说，如何反射：就是兴奋吗？

心理学学科，巴普洛夫的研究：简单的条件反射-兴奋，很难对智能的研究带来启示。智能，就是反低级的 条件反射：守株待兔、惊弓之鸟、杯蛇弓影.....，是褒义吗？

作者： 雪刃8888 随便说一个词语：“轮子”，看完这两个汉字的一刹那起，你的脑海中就出现了许多“轮子”的形象特征，...马上就可以想出所有和轮子相关的“事“和”物”来，许多，许多...
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是的，很多值：取那个，就需要计算。

反射仅仅是一个概念，并不构成AI 算法— 如何反射、连续的反射（取值）就是需要给出算法。

通俗的算法不存在，只有自编程、自组织

AI不是像以往碰到的任何一种程序，它是全新的，抛开普通编程书本上那一套思路�

作者： 获取算法 2007-3-17
就是说，如何反射：就是兴奋吗？
心理学学科，巴普洛夫的研究：简单的条件反射-兴奋，很难对智能的研究带来启示。智能，就是反低级的 条件反射：守株待兔、惊弓之鸟、杯蛇弓影.....，是褒义吗？ 
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 你关于反射的看法还很有些问题。在本网吧我有一个主题叫做“新反射论”，叙述了我对反射实验和反射机制的认识。
 它与你的看法的根本不同点在于：
 1、反射的定义是神经间的联系，而不是什么巴甫洛夫条件反射之类的东西！
 2、巴甫洛夫实验仅仅是反射实验中的一个很小的一类，反射实验有很多。巴甫洛夫学说是他和他的信奉者们提出的对对巴甫洛夫实验的解释，其中有些正确，有些是错误的。我们讨论“反射”时不应该与巴甫洛夫的玩意儿间有过多的联想。
 至于什么是反射？反射是怎样一个过程？反射的种类有哪些？反射在神经活动中起什么作用？我就不在此重复了。在那篇文章中已经有几万字在叙述，再说就啰嗦了。

作者： 获取算法 2007-3-17 22:24
反射仅仅是一个概念，并不构成AI 算法— 如何反射、连续的反射（取值）就是需要给出算法。
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 这句话说错了。反射不仅仅是一个概念。它还表示着一系列操作，它表示的操作就是算法。而且是与计算机算法有本质区别的算法。
 反射本身的定义是神经间的联系。
 它分先天性反射和后天性反射两类。
 反射涉及的操作有四个：反射的建立、反射的实现、反射的巩固、反射的退化。它们都是操作，也都是算法。因此不需要在给出其它算法就可以运算。这四个操作就是“反射算法结构”的基础。
 “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。建立后的神经间的联系链叫做反射链。
 这里的“兴奋”是由生物学定义的，没有必要再行定义。我在“浅谈反射算法”里指出，兴奋是反射运算中唯一传递的信息，它与映射毫无关系。
 “实现反射”是在已经建立的反射链上，某一神经部位产生兴奋，就会引起其它反射链上神经部位的兴奋。这种兴奋可以叫连带兴奋。
 “实现反射运算”是大脑智能产生的关键运算。它给出神经网络里除去沿传输神经传递以外的另一种传递兴奋的方式。没有这种运算大脑就不会有智能，有了这种运算，在机体的结构和大脑的容量达到可以产生智能的要求时，智能就会产生。
 “巩固反射”是这样一种操作：靠“多次反复出现”且“在同样的一些神经部位同时出现兴奋”，使反射链上的神经部位间联系稳定。在智能算法中，“巩固反射”运算起着重要的选择作用。它保证了智能与环境的适应。
 “反射退化”是在没有巩固运算的情况下，已经建立的反射链，其神经部位间的联系的消失或部分消失的操作。在智能算法中，“反射退化”运算起着清除数据，优化资源配置的作用。
 先天性反射只有“反射实现”运算方式。
 后天性反射则具有四种反射运算方式。
 反射的类型已知的有四种：巴甫洛夫条件反射、斯金纳工具性条件作用、简化的工具性天作用、多刺激间反射。再一次指出：反射不是巴甫洛夫那个老头儿的专利。他的专利仅仅是条件反射，西方心理学早期叫做刺激——反应——刺激性反射（连条件反射都不肯叫）。

刚看了您的“新反射论：

1.人们从自然现象中认识客观规律，从而建立理论规则。那么，心理学--AI :选择那些研究结果，比如从物理学的结论建立理论，就可能只具有机械的特性，就是说; 定义域会限制论域-函数。

2.反射算法的概念很好， AI 使用什么概念仅有可能是算法上的差别：概念应表达 对象性质-外部关系（作用和功能）、内部关系（结构和程序）。
对 反射算法的外部功能要求解决AI 运算问题；剩下的内部问题就是过程是怎样进行的？ 

请指正。

“作者： ruiaijun 兴奋”是由生物学定义的，没有必要再行定义
您瞧，您的反射算法四步运算构成：
1.建立反射”操作是在同时、多次兴奋的条件下...
2.实现反射”是在已经建立的反射链上，某一神经部位产生兴奋...
3.巩固反射”是这样一种操作：靠“多次反复出现”且“在同样的一些神经部位同时出现兴奋...
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四步中有 三处使用兴奋，兴奋显然是一个重要的变量。
对重要的变量不作定义，兴奋在您的神经数学 中如何作用？

机器不是生物，您的程序根据什么说它的兴奋不是神经质的？

我在90、91、97、98 楼 四次都在请教：问题不针对反射，而是怎样兴奋？

如果我们是在研究狗的行为输出，则知道它必为食物等兴奋；

我们需要人造物为人工作，如何使它兴奋？

1.人们从自然现象中认识客观规律，从而建立理论规则。那么，心理学--AI :选择那些研究结果，以生物学做研究对象的 反射试验，和皮亚杰 对人的认知心理过程用数学表示的研究结果，其揭示的事物规律

和可作为规则启示的价值是不一样的。比如从物理学的结论建立理论，就可能只具有机械的特性，就是说; 定义域会限制论域-函数。

而作为初始条件的底层规则，会限制高级机制的形成：就象猩猩尽管已存在四百万年了（新浪）。以前我们也讨论过：基于同构，怎样证明 反射理论生成的不是狼的智能。

因此，您的反射理论，需要补充内函数的缺陷。

我要提问，RUI老师96楼说“兴奋是反射运算中唯一传递的信息”

那么我要试问
1、大脑皮层中发现的总数占神经细胞五分之一抑制性神经元，它们的作用是什么呢？

2、难道脑中只需要兴奋性的联系，抑制性神经元存在的意义是什么呢？

3、反射就没有抑制性的反射么？

作者： 获取算法 2007-3-18 09:04
四步中有 三处使用兴奋，兴奋显然是一个重要的变量。 
对重要的变量不作定义，兴奋在您的神经数学 中如何作用？
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 兴奋并不是反射算法的变量，也不必在反射算法、神经数学中定义。

 以一个比喻来说明。我们笔算的算法是用笔写出的笔划在纸上写出数字的，它可以写出各种运算方式，包括逻辑运算方式，也可以写出运算的详细过程。但是它的基本操作基础——什么是笔划？在数学中却没有定义。它可以在语言学中定义，却不比在数学中定义。
 反射算法的数据是神经间的联系起来的反射链（详细解释在“反射意味着什么”主题中），兴奋在反射算法中起的作用就是笔划的作用。建立反射时，兴奋起写出数据的作用，实现反射时，兴奋起找到数据的作用。因此，它能够在生物学中得到定义，却不必再反射算法和神经数据中得到定义！
 不知这个解释是否满意？

作者： 获取算法 2007-3-18 09:14
我在90、91、97、98 楼 四次都在请教：问题不针对反射，而是怎样兴奋？ 
如果我们是在研究狗的行为输出，则知道它必为食物等兴奋； 
我们需要人造物为人工作，如何使它兴奋？ 
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 你的这个问题提得就不好！
 作为人工智能的研究者或爱好者，你势必了解很多算法。例如遗传算法，你首先关心的应该是这个算法的具体内容，而不是关心这个算法如果得到某种细胞的遗传基因。
 计算机学习理论的遗传算法，其真正的目标并不是研究细胞是如何遗传的，而是采用遗传变异的方式寻求问题的解。它与实际的细胞的遗传变异没有什么关系。
 如果用计算机模拟反射算法，其真正目标也不是研究计算机遇到食物会如何兴奋，而是为了使用这种模拟的反射算法解决模拟人类智能问题。实际上模拟反射算法与计算机见到食物能否兴奋也没有什么关系。
 这个回答不知你是否能够接受得了？

To 获取算法
 感觉你在第97楼的叙述不够清晰，不知如何回复�

作者： aimuu 2007-3-18 09:21
对于狗进食，存在很多问题。我相信现在没有人能说自己能模拟出自然狗进食的整个过程，其实就是写出了虚拟狗的智能程序。识别食物，就很复杂；其次输出动作的时候，对动作序列的不停反馈修正，学习，记忆，都是一连串的问题。如果要单独解释一个神经元的兴奋，大家都知道。关键的不是单个兴奋，而是组织。大量的神经元之间的组织。 
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 我同意你的这个分析。
 但是，用模拟反射技术和反射算法，是可以写出狗的进食程序的。