Intelligenza artificiale e intuizione
L'intuitiva algorithm.Roger Penrose ritenuto impossibile. Pensare non potrebbe mai imitare un computer processo. Egli ha affermato nel suo libro "The Emperor's New Mind. Ma, un nuovo libro, L'intuitivo Algoritmo, (IA), suggerito che l'intuizione è un processo di riconoscimento del modello. L'intuizione di propulsione informazioni attraverso molte regioni neurali come un fulmine striscia. I dati spostati da input per la produzione in una segnalati 20 millisecondi. La mente visto, riconosciuto, interpretato e agito. In un batter d'occhio. Una miriade di processi di conversione luce, il suono, il tatto e l'olfatto istantaneamente nel tuo impulsi nervosi. Una regione dedicato riconosciuto come tali impulsi e gli oggetti eventi. Il sistema limbico, un'altra regione, interpretato quegli eventi per generare emozioni. Una quarta regione risposto a quelle emozioni con le azioni. La mente percepito, ha individuato, valutato e deliberato. L'intuizione si è al largo della stufa in una frazione di secondo. E si potrebbe con un semplice algorithm.Is istantanei olistico valutazione impossibile? Il sistema, con oltre un centinaio di miliardi di neuroni, le informazioni elaborate da input per appena uscita in mezzo secondo. Tutte le vostre conoscenze è stata valutata. Walter Freeman, il famoso neurobiologo, ha definito questa straordinaria capacità. "I ragazzi pensano cognitiva è solo impossibile mantenere buttare tutto ciò che vi ho il calcolo è in ogni tempo. Ma, che è esattamente ciò che il cervello funziona. La coscienza è di portare l'intera storia a sopportare il tuo prossimo passo, il prossimo respiro, il prossimo momento. "La mente è stata olistico. E 'valutato tutte le sue conoscenze per la prossima attività. Come potrebbe essere tanto informazioni trasformati così in fretta? Se tali conoscenze potrebbero essere memorizzati? Esponenziale crescita della ricerca pathUnfortunately, il riconoscimento di modelli sottili poste formidabili problemi per i computer. La difficoltà è stata una crescita esponenziale del riconoscimento percorso di ricerca. I problemi nella diagnosi delle malattie è stato tipico. Normalmente, molti comuni sintomi sono stati presentati da una moltitudine di malattie. Ad esempio, il dolore, febbre o potrebbe essere indicato per molte malattie. Ogni sintomo segnalato a varie malattie. Il problema è stato quello di riconoscere un modello unico tra i molti modelli di sovrapposizione. Durante la ricerca per la malattia, la malattia prima selezionata con il primo sintomo potrebbe mancanza presentato il secondo sintomo. Ciò significa avanti e indietro le ricerche, che ampliato esponenzialmente come la banca dati delle malattie di maggiore dimensione. Che ha reso il processo assurdamente lungo? teoricamente, anche di anni di ricerca, per l'ampio database. Così, nonostante la loro incredibile velocità, rapido pattern recognition il computer non potrebbe mai essere imagined.The intuitiva AlgorithmBut, l'industria di forza del modello di riconoscimento è stato possibile. IA introdotto un algoritmo, che potrebbe riconoscere istantaneamente modelli esteso database. Il rapporto di ciascun membro di tutto il database è stato codificato per ogni domanda. (dolore è un sintomo della malattia?) Disease1Y, Disease2N, Disease3Y, malattie 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 = Sì: N = No: U = Incerto) La chiave è stato quello di utilizzare per valutare l'eliminazione del database, non la selezione. Ogni membro della banca dati è stata singolarmente codificati per l'eliminazione in contesto di ogni risposta. (dolore è un sintomo della malattia? Risposta: SI) 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, 44U malattie, Disease45Y, xxxxxx46N, xxxxxx47N, malattie 48Y (All 'N' Malattie eliminati.) Per il riconoscimento della malattia, se una risposta di un sintomo, IA eliminate tutte le malattie privo del sintomo. Ogni risposta eliminato, restringendo la ricerca per raggiungere la diagnosi. (Dolore è un sintomo della malattia? Risposta: NO) 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, malattie 44U, xxxxxx45Y, Disease46N, Disease47N, xxxxxx48Y (Tutti i "Y" Malattie eliminati.) Se il sintomo è assente, IA eliminate tutte le malattie che sempre esposto il sintomo. Malattie, che casualmente ha presentato i sintomi sono state conservate in entrambi i casi. Quindi il processo di incertezza manipolati? il "Forse" risposta, che le normali programmi per computer 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 (Se sono state eliminate tutte le malattie, la malattia non è noto.) Instant recognitionIA modello è stato dimostrato nella pratica. Essa aveva alimentato Sistemi Esperti che agiscono con la velocità di un semplice calcolo su un foglio di lavoro, per riconoscere una malattia, individuare una giurisprudenza o diagnosticare i problemi di una macchina complessa. E 'stata immediata, olistico, e logico. Se più parallelo risposte potrebbero essere presentata, come nel più parametri di una centrale elettrica, il riconoscimento è stato immediato. Per la mente, in cui milioni di parametri sono stati presentati simultaneamente, in tempo reale motivo è stato il riconoscimento pratico. Ed è stato l'eliminazione key.Elimination = Cambio offElimination era spegnimento - inibizione. Le cellule nervose sono stati ampiamente noti per inibire l'attività di altre cellule per evidenziare contesto. Con l'accesso a milioni di input sensoriali, il sistema nervoso istantaneamente inibita? eliminato trilioni di combinazioni a zero sul il diritto del modello. Il processo utilizzato stoutly "No" le risposte. Se un paziente non ha dolore, migliaia di possibili malattie potrebbero essere ignorate. Se un paziente poteva solo a piedi in chirurgia, un medico può trascurare una vasta gamma di malattie. Ma, come potrebbe questo processo di eliminazione da applicare alle cellule nervose? Dove può il patrimonio di conoscenze essere conservati? Combinatorial codingThe mente ricevuto caleidoscopico di milioni di combinazioni sensazioni. Di questi, gli odori sono stati segnalati per essere riconosciuta attraverso un processo di codifica combinatorio, in cui le cellule nervose riconosciuto combinazioni. Se una cellula nervosa ha dendritiche ingressi, individuate come A, B, C e così via alla Z, potrebbe quindi il fuoco, quando ha ricevuto contributi a ABC, o DEF. E 'riconosciuto tali combinazioni. La cella potrebbe non identificare ABC e ABD. Sarebbe inibita per ABD. Questo processo di riconoscimento è stato recentemente segnalato da scienza per i neuroni olfattivi. In questo esperimento gli scienziati hanno riferito che anche lievi variazioni nella struttura chimica attivato diverse combinazioni di recettori. Pertanto, il coefficiente di ripartizione ottanolo smelled come le arance, ma simili composto acido ottanoico smelled come sudore. Un premio Nobel ha riconosciuto che la scoperta delle cellule nervose nel 2004.Galactic codici memoriesCombinatorial sono stati ampiamente utilizzati dalla natura. I quattro "lettere" del codice genetico? Un, C, G e T? sono stati utilizzati in combinazione per la creazione di un numero pressochè infinito di sequenze genetiche. IA discute le implicazioni più profonde di questa codifica scoperta. Gli animali potrebbero distinguere tra milioni di odori. I cani possono fiutare rapidamente a pochi orme di una persona e determinare con precisione in che modo la persona è a piedi. L'animale del naso potrebbe rilevare la relativa forza odore differenza tra orme solo una pochi metri oltre, al fine di determinare la direzione di un percorso. L'olfatto è stato identificato attraverso ricordare combinazioni. Se una cellula nervosa aveva appena 26 ingressi dalla A alla Z, potrebbe ricevere milioni di possibili combinazioni di fattori produttivi. La media neurone ha avuto migliaia di ingressi. Per IA, milioni di cellule nervose potrebbe dare l'idea galattica per combinazioni di memorie, che le consente di riconoscere sottili modelli per l'ambiente. Ogni cella può essere un solo membro di una banca dati, eliminando la stessa (sempre inibito) per non riconosciuti combinazioni di inputs.Elimination la keyElimination è stata la chiave speciale, che valutata vasto combinatoria ricordi. Medicina i testi hanno riferito che la mente ha una gerarchia di intelligenze, che ha eseguito dedicato compiti. Ad esempio, vi è stato un associazione regione, che ha riconosciuto un paio di forbici con il contesto del suo sentire. Se si feriti questa regione, si può ancora sentire le forbici con gli occhi chiusi, ma non si riconoscono come forbici. Hai ancora sentito il contesto, ma non riconoscere l'oggetto. Quindi, l'intuizione potrebbe consentire cellule nervose, in associazione alle regioni di utilizzare la percezione di riconoscere gli oggetti. La ricerca medica riportati molti tale riconoscimento regions.Serial processingA algoritmo di pattern recognition, intuizione ha consentito alla finiti intelligenze nella mente di vivere le cose per rispondere olistico ai 20 millisecondi di tempo. Queste intelligenze agito in serie. Il primo di intelligence convertito il caleidoscopico combinazioni di sensoriali da percezioni l'ambiente in impulsi nervosi. Il secondo l'intelligence riconosciuto questi impulsi come oggetti ed eventi. Il terzo di intelligence tradotto riconosciuto eventi in sentimenti. Un quarto tradotti sentimenti in unità intelligente. Paura innescato una fuga unità. Un cervo delimitate distanza. Un uccello ha preso il volo. Un pesce nuotarono off. Mentre l'attività di esecuzione, di volo e di nuoto diversa, hanno realizzato lo stesso obiettivo di scappare. Ereditato cellule nervose memorie alimentato tali unità context.The in mente? senza soluzione di modello recognitionHalf per un secondo di 100 miliardi di cellule nervose da utilizzare per eliminare contesto e irrilevanza esprime il motore della produzione. Il tempo tra l'ombra e il grido. Così, da input per la produzione, la mente era una perfetta macchina di pattern recognition, alimentato da la chiave segreta di intuizione? contestuale eliminazione, da massiccia acquisito ereditato combinatoria e memorie nel nervo cells.Abraham Thomas è l'autore di La Algoritmo intuitiva, un libro, il che fa pensare che l'intuizione è un algoritmo di pattern recognition. Questo porta a un
Fonte dell'articolo: Messaggiamo.Com
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