L'intelligence artificielle et de l'intuition
Le algorithm.Roger intuitive Penrose a jugé impossible. La réflexion pourrait jamais imiter un processus informatique. Il l'a fait dans son livre, The Emperor's New Mind. Mais, un nouveau livre, l'intuitif Algorithme, (IA), a suggéré que l'intuition est un processus de reconnaissance des formes. Intuition propulsé information à travers de nombreuses régions de neurones comme une traînée de foudre. Données transférées entre l'entrée et de sortie dans un état 20 millisecondes. L'esprit vu, reconnu, interprétés et appliqués. En un clin d'œil. Processus Myriad convertis lumière, le son, le toucher et l'odorat instantanément dans vos impulsions nerveuses. Une région dédiée reconnu ces mouvements comme des objets et événements. Le système limbique, une autre région, a interprété ces événements à générer des émotions. Une quatrième région ont répondu à ces émotions avec des actions. L'esprit perçus, identifiés, évalués et ont agi. Intuition êtes-vous arrivé au large de la poêle chaude en une fraction de seconde. Et il pourrait être l'aide d'une simple évaluation holistique algorithm.Is instant impossible? Le système, avec plus de cent milliards de neurones, traité l'information de l'entrée à sortie en seulement une demi-seconde. Tous vos connaissances ont été évalués. Walter Freeman, le célèbre neurobiologiste, a défini cette capacité incroyable. «Les gars cognitives pense que c'est tout simplement impossible de garder jetant tout ce que vous avez entré dans le calcul à chaque fois. Mais, c'est exactement ce que fait le cerveau. La conscience est mise à votre histoire entière de garder sur votre prochaine étape, votre prochaine respiration, votre prochain mouvement. «L'esprit est holistique. Il a évalué toutes ses connaissances pour la prochaine activité. Comment pourrait-tant d'informations sont traitées si rapidement? Lorsque ces connaissances pourraient être conservés? La croissance exponentielle de la recherche pathUnfortunately, la reconnaissance des dessins subtils posé d'énormes problèmes pour les ordinateurs. La difficulté était d'une croissance exponentielle du chemin de recherche de reconnaissance. Les problèmes dans le diagnostic des maladies est typique. Normalement, de nombreux symptômes communs ont été présentés par une multitude de maladies. Par exemple, la douleur ou la fièvre puisse être indiqué pour de nombreuses maladies. Chaque symptôme a souligné à plusieurs maladies. Le problème était de reconnaître un modèle unique parmi d'autres se chevauchant. Lors de la recherche pour la maladie cible, le mal choisis d'abord avec le premier symptôme présenté pourrait manque le deuxième symptôme. Cela signifiait-et-vient des perquisitions, qui a augmenté de façon exponentielle comme base de données des maladies ont augmenté en taille. Qui a rendu le processus absurdement longue haleine? Théoriquement, même des années de recherche, de vastes bases de données. Ainsi, en dépit de leur vitesse incroyable, la reconnaissance des formes rapides sur les ordinateurs ne pourraient jamais être imagined.The Intuitive AlgorithmBut, la reconnaissance solidité de l'industrie tendance était réalisable. IA introduit un algorithme, ce qui pourrait instantanément reconnaître des modèles de bases de données étendue. Le relation de chaque membre de toute la base a été codée pour chaque question. (La douleur est un symptôme de la maladie?) Disease1Y, Disease2N, Disease3Y, la maladie de 4Y, Disease5N, Disease6N, Disease7Y, Disease8N, Disease9N, Disease10N, Disease11Y, Disease12Y, Disease13N, Disease14U, Disease15Y, Disease16N, Disease17Y, Disease18N, Disease19N, Disease20N, Disease21N, Disease22Y, Disease23N, Disease24N, Disease25U, Disease26N, Disease27N, Disease28U, Disease27Y, Disease30N, Disease31U, Disease32Y, Disease33Y, Disease34U, Disease35N, Disease36U, Disease37Y, Disease38Y, Disease39U, Disease40Y, Disease41Y, Disease42U, Disease43N, Disease44U, Disease45Y, Disease46N, Disease47N, Disease48Y (Y = Oui N = Non: U = incertain) La clé était d'utiliser l'élimination d'évaluer la base de données, pas de sélection. Chaque membre de la base de données était individuellement codé pour élimination dans la contexte de chaque réponse. (La douleur est un symptôme de la maladie? Réponse: OUI) Disease1Y, xxxxxxN, Disease3Y, Disease4Y, xxxxxx5N, xxxxxx6N, Disease7Y, xxxxxx8N, xxxxxx9N, xxxxxx0N, Disease11Y, Disease12Y, xxxxxx13N, Disease14U, Disease15Y, xxxxxx16N, Disease17Y, xxxxxx18N, xxxxxx19N, xxxxxx20N, xxxxxx21N, Disease22Y, xxxxxx23N, xxxxxx24N, Disease25U, xxxxxx26N, xxxxxx27N, Disease28U, Disease27Y, xxxxxx30N, Disease31U, Disease32Y, Disease33Y, Disease34U, xxxxxx35N, Disease36U, Disease37Y, Disease38Y, Disease39U, Disease40Y, Disease41Y, Disease42U, xxxxxx43N, la maladie de 44U, Disease45Y, xxxxxx46N, xxxxxx47N, la maladie de 48Y (Tous les "N" Maladies éliminée.) Pour la reconnaissance des maladies, si une réponse a indiqué un symptôme, IA éliminé toutes les maladies sans symptôme. Chaque réponse éliminé, la réduction de la recherche pour arriver sur le diagnostic. (La douleur est un symptôme de la maladie? Réponse: NON) xxxxxx1Y, Disease2N, xxxxxx3Y, xxxxxx4Y, Disease5N, Disease6N, xxxxxx7Y, Disease8N, Disease9N, Disease10N, xxxxxx11Y, xxxxx12Y, Disease13N, Disease14U, xxxxxx15Y, Disease16N, xxxxxx17Y, Disease18N, Disease19N, Disease20N, Disease21N, xxxxxx22Y, Disease23N, Disease24N, Disease25U, Disease26N, Disease27N, Disease28U, xxxxxx27Y, Disease30N, Disease31U, xxxxxx32Y, xxxxxx33Y, Disease34U, Disease35N, Disease36U, xxxxxx37Y, xxxxxx38Y, Disease39U, xxxxxx40Y, xxxxxx41Y, Disease42U, Disease43N, la maladie de 44U, xxxxxx45Y, Disease46N, Disease47N, xxxxxx48Y (Tous les "Y" Elimination de maladies.) Si le symptôme est absent, IA éliminé tous les maladies qui ont toujours montré le symptôme. Maladies, qui a présenté les symptômes de façon aléatoire ont été retenues dans les deux cas. Ainsi, le processus manipulé l'incertitude? la «Peut-être" en réponse, dont les programmes d'ordinateur normal pourrait pas gérer. (une séquence de questions se réduit à Disease27 - la réponse.) xxxxxx1Y, xxxxxx2N, xxxxxx3Y, xxxxxx4Y, xxxxxx5N, xxxxxx6N, xxxxxx7Y, xxxxxx8N, xxxxxx9N, xxxxxx10N, xxxxxx11Y, xxxxxx12Y, xxxxxx13N, xxxxxx14U, xxxxxx15Y, xxxxxx16N, xxxxxx17Y, xxxxxx18N, xxxxxx19N, xxxxxx20N, xxxxxx21N, xxxxxx22Y, xxxxxx23N, xxxxxx24N, xxxxxx25U, xxxxxx26N, xxxxxx27N, xxxxxx28U, Disease27Y, xxxxxx30N, xxxxxx31U, xxxxxx32Y, xxxxxx33Y, xxxxxx34U, xxxxxx35N, xxxxxx36U, xxxxxx37Y, xxxxxx38Y, xxxxxx39U, xxxxxx40Y, xxxxxx41Y, xxxxxx42U, xxxxxx43N, xxxxxx44U, xxxxxx45Y, xxxxxx46N, xxxxxx47N, xxxxxx48Y (Si toutes les maladies sont éliminées, la maladie les problèmes d'une machine complexe. Il a été immédiate, globale et logique. Si plusieurs réponses parallèle pourrait être présenté, comme dans les paramètres multiples d'une centrale électrique, la reconnaissance a été immédiate. Pour l'esprit, où des millions de paramètres ont été présentées simultanément, réelle reconnaissance en temps tendance était pratique. Et l'élimination est la key.Elimination = offElimination manoeuvres ont été éteindre - inhibition. Les cellules nerveuses ont été largement connus pour inhiber l'activité d'autres cellules de mettre en évidence le contexte. Avec un accès à des millions d'entrées sensorielles, le système nerveux instantanément inhibé? milliers de milliards de combinaisons éliminé de se concentrer sur le schéma de droite. Le processus utilisé vigoureusement "Non" réponses. Si un patient n'a pas de douleur, des milliers de possibles maladies pouvaient être ignorées. Si un patient pouvait à peine marcher dans la chirurgie, un médecin ne pouvait négliger une large série de maladies. Mais, comment cela pourrait-il procéder par élimination être appliquée à des cellules nerveuses? Où pouvait la richesse du savoir être conservé? Esprit codingThe Combinatorial reçu combinaisons kaléidoscopiques de millions de sensations. Parmi ceux-ci, les odeurs ont été signalées à être reconnu à travers un processus de codage combinatoire, où les cellules nerveuses reconnu combinaisons. Si une cellule nerveuse avait intrants dendritiques, identifiées A, B, C et ainsi de suite jusqu'à Z, Elle pourrait alors le feu, quand elle a reçu des contributions à l'ABC ou DEF. Il a reconnu ces combinaisons. La cellule pourrait identifier ABC et non ABD. Il serait inhibée pour ABD. Ce processus de reconnaissance a été récemment rapportée par la science pour les neurones olfactifs. Dans l'expérience rapportée scientifiques que même de légers changements dans la structure chimique activé différentes combinaisons de récepteurs. Ainsi, l'octanol sentait comme les oranges, mais le similaires l'acide octanoïque composé sentait la sueur. Un prix Nobel a reconnu que la découverte de cellules nerveuses dans 2004.Galactic codes memoriesCombinatorial ont été largement utilisés par la nature. Les quatre «lettres» dans le code génétique? Un, C, G et T? ont été utilisés dans des combinaisons pour la création d'un nombre presque infini de séquences génétiques. IA discute des implications plus profondes de cette découverte de codage. Les animaux pouvaient se différencier entre des millions de odeurs. Chiens pourrait rapidement sniff a quelques traces d'une personne et déterminer avec précision de quelle manière la personne qui était à pied. Le nez de l'animal peut détecter la différence entre l'odeur de la force relative des empreintes seulement un quelques pieds d'intervalle, pour déterminer la direction d'un sentier. Odeur a été identifié au moyen de combinaisons mémoires. Si une cellule nerveuse avait seulement 26 entrées de A à Z, il pourrait recevoir des millions de combinaisons possibles d'intrants. Le neurone en moyenne ont eu des milliers d'entrées. Pour les IA, des millions de cellules nerveuses pourrait donner à l'esprit les souvenirs galactique de combinaisons, ce qui lui permet de reconnaître les configurations subtiles de l'environnement. Chaque cellule peut être une seul membre d'une base de données, éliminant lui-même (de plus en stabilisé) pour des combinaisons non reconnue de inputs.Elimination la keyElimination a été la clé spéciale, qui a évalué vastes souvenirs combinatoire. Medical textes ont indiqué que l'esprit avait une hiérarchie des intelligences, qui ont exécuté des tâches spécifiquement dédié. Par exemple, il était une région d'association, qui a reconnu une paire de ciseaux à l'aide du contexte de son toucher. Si vous blessé cette région, on pouvait encore sentir les ciseaux avec les yeux fermés, mais vous ne voudriez pas le reconnaître comme des ciseaux. Vous avez encore ressenti le contexte, mais vous ne reconnaîtrait pas l'objet. Donc, l'intuition peut permettre cellules nerveuses dans les régions association à utiliser la perception de reconnaître les objets. La recherche médicale ont rapporté de nombreuses cette reconnaissance regions.Serial processingA algorithme de reconnaissance des formes, l'intuition permis le fini intelligences dans l'esprit des vivants pour répondre de manière holistique au sein de la durée de 20 millisecondes. Ces intelligences agi en série. L'intelligence d'abord converti les combinaisons kaléidoscopique de sensorielles les perceptions de l'environnement en impulsions nerveuses. La seconde intelligence reconnu ces impulsions comme des objets et des événements. Le troisième intelligence traduit les événements constatés dans les sentiments. Un quatrième traduit sentiments en variateurs intelligents. La peur a déclenché une campagne de s'échapper. Un cerf bondit. Un oiseau a pris son envol. A la nage de poissons au large. Bien que les activités de course, battant et la natation différaient, ils ont obtenu les mêmes objectif de s'échapper. Hérité souvenirs cellule nerveuse alimenté ces lecteurs à l'esprit context.The? recognitionHalf seamless pattern d'une seconde pour un 100 milliards de cellules nerveuses à utiliser le contexte pour éliminer la pertinence et offrir de sortie du moteur. Le délai entre l'ombre et le cri. Ainsi, à partir d'entrées-sorties à l'esprit est une machine parfaite reconnaissance des formes, alimenté par la clé secrète de l'intuition? contextuelle d'élimination, de massive acquises et héréditaires souvenirs combinatoire dans cells.Abraham nerf Thomas est l'auteur de l'algorithme intuitif, un livre, ce qui suggère que l'intuition est un algorithme de reconnaissance de formes. Cela conduit à une
Source D'Article: Messaggiamo.Com
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