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星论——人类级视觉:电磁波视觉识别法
当前主流的人工智能视觉识别系统依赖预置的形状结构数据库进行物体匹配,但理论上存在更本质的解决方案。
视觉识别的物理基础在于物体表面反射的电磁波特性——颜色本质上是不同波长的电磁波在人眼或传感器中的映射。因此,真正的自动化视觉识别应遵循自然视觉形成机制:首先通过光谱分析获取物体表面的电磁波波长分布(即颜色信息),继而基于同色区域的像素聚类算法自动提取物体轮廓;甚至有可能通过电磁波的波峰和波谷知晓物体材质,这样更增加了物体识别的可靠性,通过持续积累这些动态生成的形状材质特征数据,系统可自主构建并优化物体材质形状的结构数据库。
这种"感知-学习-积累"的闭环系统摆脱了对人工标注数据库的依赖,使机器能像人类视觉系统一样,通过持续与环境交互实现自我进化。
这种基于物理本质的识别范式,有望突破现有技术的局限性。


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星论——人工智能可控的心理活动:心理活动的本质
人工智能可以模仿人的心理活动。
人的心理活动是由心境作为底色,并由一个个事件牵连一个个心情组成的状态当中。
心境决定人的底色,一个事件和一个心情绑定,事件过去了心情就过去了。
一个事件过去另一个事件又出现,从而带动人从一种心情变换到另一种心情。
因此人的心理活动就是由心境作为底色,并由一个个事件绑定一个个心情而组成的状态。
所以人工智能的心理活动可以模仿人。


2025-07-13 17:35:28
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星论——任务说明书知识库:机器环境交互
人工智能机器人完成任务可拆解为三步:
首先建立任务说明书知识库。由于目标任务能够被穷举,可以把每项任务所需的全部材料、工具以及操作步骤结构化整理成任务清单,存入这个任务说明书知识库。比如"制作咖啡"任务,就包含咖啡豆、滤纸、水杯等材料清单;磨豆机、热水壶等工具列表;以及研磨、冲泡等详细步骤。
当机器人接到任务指令时,直接从任务说明书知识库调取对应任务清单,获取该任务需要的全部材料、工具和操作步骤。接着启动智能寻物功能,在现实环境中快速定位并收集所需材料和工具,例如通过视觉识别找到橱柜里的咖啡豆,或定位充电座旁的热水壶。
最后进入执行阶段,机器人严格按照任务清单中的操作步骤:先研磨咖啡豆,再烧开水,接着过滤冲泡。整个过程实现从任务说明书知识库获取任务清单到物资寻找再到精准执行的闭环,确保任务能被系统化分解和高效完成。


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