人工智能和直覺
直觀的algorithm.Roger彭羅斯認為這是不可能的。思維永遠無法模仿一台計算機的過程。他表示，由於在他的著作很多，國王的心。但是，一本新書，直觀的算法，（IA）的， 建議直覺是一個模式識別的過程。直覺走神經的信息通過許多地區，如閃電般的連勝紀錄。數據已經從輸入到輸出的報告20毫秒。心靈 看到承認，解釋和採取行動。在閃爍的眼睛。無數的光轉換過程，聽覺，觸覺和嗅覺立刻到您的神經衝動。一個專門的區域確認這些衝動的對象和 事件。邊緣系統，另一個地區，解釋這些事件，以激發人們的情感。第四個區域響應這些情感與行動。心靈感知，發現，評估和採取行動。直覺了你 關閉熱風爐在幾分之一秒。它可以使用一個簡單的algorithm.Is即時的整體評價是不可能？該系統，有超過1千億元，信息處理從輸入到 輸出只有0.5秒。您所有的知識進行了評價。沃爾特弗里曼，著名的神經生物學家，定義這個驚人的能力。 “認知球員認為這是不可能的一切讓你扔 到了每次計算。但是，這正是大腦。意識就是把你的整個歷史上承擔你的下一個步驟，你的下一個呼吸，你的下一個時刻。“思想是全面的。 它評估了所有的知識，為下一個活動。怎麼會這麼多的信息處理得這麼快？這種知識在哪裡可以儲存？指數增長的搜索pathUnfortunately的承認 微妙的模式存在嚴重問題的計算機。困難是一個指數增長的識別搜索路徑。這些問題在診斷疾病是典型的。通常情況下，許多共同的症狀 提交了由多種疾病。例如，疼痛或發燒可以顯示多種疾病。每個症狀指出，若干種疾病。問題是要認識到一個單一的模式，在眾多 重疊模式。在搜索目標的疾病，首先選擇與第一病症狀可能提出的第二個缺乏症狀。這意味著來回搜索，這急劇擴大 作為數據庫的疾病增加的大小。這使該進程荒謬的漫長？理論上，甚至幾年的搜索，對龐大的數據庫。因此，儘管他們不可思議的速度，快速模式識別 電腦永遠不會imagined.The直觀AlgorithmBut，工業實力模式識別是可行的。保險業推出的算法，可立即識別圖案，並延長了數據庫。那個 每個成員的關係對整個數據庫編碼的每個問題。（是痛苦症狀的疾病？）Disease1Y，Disease2N，Disease3Y，疾病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 =是：N =否：吳=不確定）關鍵是要消除使用評價數據庫，而不是選擇。每個成員的單獨編碼數據庫，為消除在 背景下的答案。（是痛苦症狀的疾病？答：是的）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，疾病44U，Disease45Y，xxxxxx46N，xxxxxx47N，疾病48Y（所有的“N”病 淘汰。）對病的認識，如果一個答案顯示出症狀，消除所有疾病保險業缺乏的症狀。每一個答案淘汰，縮小搜索範圍達到診斷。（是痛苦的症狀 疾病？答：NO）的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，疾病44U，xxxxxx45Y，Disease46N，Disease47N，xxxxxx48Y（所有的“Y”病消滅。）如果症狀缺席，消除了所有保險業 疾病，它總是表現出症狀。疾病，隨機贈送的症狀還留在這兩種情況。由此可見，整個過程處理的不確定性？在“也許”的答案，而正常的計算機程序 不能處理。（一個序列的問題收窄至Disease27 -答案。）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（如果所有的疾病被淘汰，這種疾病 是未知的。）即時模式recognitionIA在實踐中證明。它採用專家系統的辦事速度重新計算一個簡單的電子表格上，認識到疾病，確定案件的法律或診斷 問題是一個複雜的機器。這是及時，全面，合乎邏輯。如果有幾個平行的答案可能會提出，在多個參數的一個發電廠，承認被瞬間。對於頭腦，在 數以百萬計的參數，同時提出，實時模式識別是可行的。和消滅是key.Elimination =交換offElimination被關掉-抑制。神經細胞 眾所周知，廣泛抑制其他細胞活動情況突出。訪問數以百萬計的感覺輸入，立即抑制神經系統？消除萬億組合到零上 正確的模式。這一過程堅決地用“不”的答案。如果病人沒有痛苦，成千上萬的疾病可能會被忽略。如果病人可能只是走進手術，醫生可能忽略了廣泛 範圍的疾病。但是，如何能消除這一進程適用於神經細胞？財富在哪裡可以儲存的知識？組合codingThe精神得到千變萬化的組合數以百萬計 感覺。其中，氣味據報承認通過組合編碼程序，在神經細胞識別的組合。如果一個神經細胞樹突了投入，確定為A，B，C和等到Z， 這樣便可以火，當它在美國廣播公司收到的投入，或高清。它承認這些組合。該細胞可以識別美國廣播公司，而不是阿卜杜勒。這將是抑制了阿卜杜勒。這種認識的過程，最近報導 科學的嗅覺神經。在實驗中科學家們報告說，即使輕微的化學結構變化的不同組合激活受體。因此，辛醇聞如橙子，但類似的 複方辛酸聞像汗水。諾貝爾獎承認，在2004.Galactic發現神經細胞memoriesCombinatorial代碼被廣泛使用的性質。這4個“字母”的遺傳密碼？字母a， 地下C和T？組合中使用了為建立一個幾乎無限多的基因序列。保險業監督的意涵討論這個編碼的發現。動物能夠區分百萬 氣味。狗很快就會嗅出一些腳印一個人，準確地確定哪個方向走的人。該動物的鼻子能夠探測到氣味強度相對區別只是一個腳印 幾英尺之外，以確定方向的道路。通過氣味被確定記住組合。如果一個神經細胞剛剛投入26日從A到Z，它可以得到數百萬可能的組合投入。 平均神經元有成千上萬的投入。對於保險業監督，以百萬計的神經細胞可以給心靈銀河回憶組合，使之認識到微妙的模式在環境中。每個單元可能是一個 單個成員的數據庫，消除本身（成為抑制）為無法識別的組合inputs.Elimination的keyElimination是特別關鍵，廣大組合進行了評估回憶。醫療 文報告說，考慮到有等級的智慧，表現出非凡的專門任務。例如，有一個協會地區，承認一對剪刀使用上下文的感覺。如果你 受傷這個地區，你也可以感受到剪刀你閉上眼睛，但你不會承認它的剪刀。你仍然感到範圍內，但你不承認的對象。所以，直覺可能使 神經細胞的關聯地區憑感覺來識別物體。許多醫學研究報告承認regions.Serial processingA等模式識別算法，使有限的直覺 智慧的頭腦，在生物的回應整體上在20毫秒的時間跨度。這些智能串行行動。第一情報轉化的千變萬化的組合感覺 從環境的看法成神經脈衝。第二個情報認識到這些衝動的對象和事件。第三情報翻譯成承認事件的感受。第四翻譯 感情到智能驅動器。恐懼引發了逃生的驅動器。鹿界了。鳥起飛升空。魚遊開了。雖然活動的運行，飛行和游泳不同，但所取得的相同 目標逃跑。遺傳性神經細胞的記憶所驅動的驅動器context.The主意？無縫模式recognitionHalf第二次為1千億的神經細胞使用上下文無關和消除 提供電機輸出。時間之間的陰影和尖叫。因此，從輸入到輸出，頭腦是一個無縫的模式識別機，採用秘密的關鍵直覺？背景消除，從 大規模的收購，並繼承組合記憶神經cells.Abraham托馬斯是作家直觀的算法，一本書，這表明直覺是模式識別算法。這就導致了一個
文章來源: Messaggiamo.Com
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