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人工智能的工作原理

人工智能無非是大腦思維運轉原理的復制與再現,人的思維離不開語言和圖像;例如一個基本的思維例子:當機器面向太陽時,將當前拍到的圖像予以分析得知該物體在中文語言中稱“太陽,”“日”等;得知了該物體稱呼就可以搜索該名詞屬性;再根據其屬性和屬性值與自身屬性和屬性值相比較得出判斷,如得出“在安全范圍外”的結果,從而使機器不要輕舉妄動。
首先從人類思維解析,人在學習語言之初是看著對應圖像或聽著聲音念稱呼的,因此人在使用語言時聲音區和圖像區大腦皮層會一致興奮,在腦海中浮現對應的圖像或聲音及語言。如在回憶太陽時在腦海中會浮現太陽圖像或漢字“太陽”字樣,還有聲音“tai yang,”圖像在腦海中清晰度受刻意程度影響,刻意程度越高圖像越清晰;“tai yang”這個聲音始終使人印象深刻,人在思考時始終在默念語言,這正說明人是靠語言來來維持思考的。
由于語言區與聲音區、圖像區共同興奮才能維持思考,這就需要機器具有自動三者的功能;這對看到“太陽”字樣聯想到圖像、“tai yang”聲音或聽到“tai yang”音聯想到“太陽”字樣從而聯想到圖像等方面的相互響應功能很有幫助。
既然思考是語言、圖像、聲音等信息的特殊交互來完成的,因此并不認可科幻電影里用人造神經系統組建智慧是可行的。即使人造神經系統完成了,它也并不智慧。只有將那種特殊的信息交互方式在其系統內搭建,它才能算得上是真正的智慧。
語言是智慧體思考的一大介質,傳統而又原始的計算機語言難以有效搭建智慧系統,因此使用人類語言來作直接思考介質顯得十分必要;但對于機器而言又難以直接適應人類語言,這時直接語言的轉換程序能幫到它。
機器若要擁有初級獨立智慧,前提得具有自動學習能力、自動歸納能力等自主功能。傳統的機器運轉時是依靠人為植入過程及步驟來運行的,它的功能顯得極其單調,絕不會涉及其他功能;這樣的機器終究是機器,絕不會成為人工智能,它那愚鈍的一生。
在智能面前,自動生成運行過程及步驟成為關鍵所在。如果整個運行過程都人為植入,何談智能;但什么都不植入也是萬萬不可的,這時哪些部分預置哪些部分自動生成需要仔細考慮分配。自動記錄功能也是一個良好的功能,可以將自動生成并成功執行的過程和步驟記錄下來,下次遇到相同情況可以重復利用,而又不失智能表現。
種種跡象表明語言、自動與核心技術相關聯;初次接觸自動時它是復雜的,但“隨機”給了我很多靈感,充分了解隨機并能巧妙利用隨機功能,自動也就顯得并不是那么困難。
人工智能的軟硬件配置基礎
在這里的軟硬件配置以普通機器為例,機身每個“肌肉”都由伸縮軸代替,每個伸縮軸都由一個獨立的驅動來操控;每個動作要由多個伸縮共同運轉來完成,這就需要機器具有同時運行多個驅動程序的功能。并將各驅動運行的順序、步驟及運行后的結果記錄下來,配合*方案使用。驅動單獨運轉可能會導致動作無法完成,若要支持多驅動共同運行,首先CPU得支持多線程。
*方案指的是將上述記錄下來的信息暫設為*方案,下次遇見相同目的可以模擬該方案運行,并不一定完全按照該記錄運行,而是按照相似方案運行;并比較兩方案優劣性,將較劣方案設入黑名單下次不再生成該方案;將較優的方案暫設為*方案,如若再遇見相同情況便再模擬該*方案運行,并比較兩方案優劣,較優者暫設為*方案,較劣者也納入黑名單…如此反復。
令外其他一些基礎功能也很重要,如圖像分析有關功能,能將拍攝的視頻截取幀,從而得到圖片,再通過分析并儲存該圖片模擬記憶并與語言等方面起來。音像方面也是如此。
人工智能基本智慧程序
既然語言和自動是問題的核心,那就從語言開始。若要讓機器能夠清晰地展開思維,自動歸納分類功能很有用途。使得機器能夠分類名詞、動詞、形容詞等;能夠根據自身傳感器及信息來源為機器想了解的名詞賦屬性值,有了屬性及屬性值為機器進行比較提供了可能。由于人工智能初次搭建工程過于浩大,因此某部分可以暫為人工植入,等工程完成后再替換為自動生成部分
其次是動作及記錄:初次讓機器軸隨機運動,并記錄運動過程、步驟及結果;如隨機運動到右前方某位置時,記錄下運動過程、步驟及結果,當下次遇到需要運動到右前方該位置時可以根據該記錄重復該步驟運行就可以運動到右前方該位置,但完全根據記錄重復不利于改良,因此可以模擬一個相似步驟來運行;并比較兩方案效果,將較優者暫設為*方案,較劣者設入黑名單下次不再模擬生成;當下次遇到相同情況就就模擬*方案生成一個相似步驟運行,在比較兩者優劣…由于對于機器而言往往一個步驟運行完才能得知實際效果,因此讓模擬步驟運行完才能進行兩方案比較,至少在機器學會YY之前可以這么說。說到這里我竟驚訝地發現上述步驟居然讓一個機器自學了一個動作,既然自學了一個就可以有兩個、三個…這其中“隨機”的應用很關鍵,在機器空閑時,它讓伸縮軸驅動隨機運行從而產生隨機動作,這個動作反被記錄下來方便重復利用在日后派上用場。由此可見隨機的應用對機器自學功能有多么重要了。由于初期不同的記錄動作起點相同,因此需要機器一個動作完成后將位置復原,才能開始重復動作,這是zui初期的時候。到了機器具有重定義動作起點的功能就可以解決這個問題。
僅僅只是自學進度未免太慢,為了可以幫助其學習動作還得在伸縮軸上下手;通過驅動可以操控伸縮軸原理得知,何不開放驅動、伸縮軸雙向影響功能,使得驅動運行步驟能控制動作步驟,也可以通過伸縮軸運動步驟同步運行驅動,從而生成驅動運行步驟,有了驅動運行步驟有了該動作記錄。下次需要該動作時可以根據記錄運行驅動就可以重復該動作。
如何讓一個機器正確識別指令,那得有勞語言的大力支持了;讓機器使用人類語言作為直接思考介質是可取的,以使用中文為例就有兩種方法可取,*種是人為植入相關功能但與智能脫軌;第二種是自動學習而來,的智能但相對復雜些。
*來介紹下自動學習語言;人從小在學習時,大人會給予小孩以暗示,當小孩認為大人給他的是正確的暗示就會去做,反之則不做;因此在機器中預設幾個關鍵詞方便機器學習。如預設“是、”“否、”“這是、”“重復、”“停”等關鍵字;在使用時例如機器在學習“經”這個字,機器聽到“Jing”聲或看到拼音“Jing”時,也跟著發出“Jing”聲然后等待回應,如果聽到回應“是”就收錄“經”這個漢字并為該漢字的音像屬性設為“Jing。”
學習單個漢字和學習單個名詞的原理近同,學習漢字時需要為該漢字賦屬性音、形、意等。學習句子時要相對復雜些,可能一個句子主語、謂語、賓語等結構完整正確才可以識別,并且如果一句子中含有動詞,那么這個句子的屬性除了音、形、意之外還有一個動作屬性,屬性值為運動過程、步驟、目標。
動詞的學習方式和名詞不同,它依靠組成動作詞匯來學習,動作詞匯的屬性有動作屬性,屬性值為動作過程、步驟、目標等。單獨的動詞機器難以執行,應搭配主語和賓語才可順利執行,當句子中只有動詞和賓語時,則將主語默認置為“自己”或“我。”(動詞難以單獨被機器學習和執行,而是和主、謂、賓語整合起來組成一個詞匯,也就是動作詞匯,如:我打他、我搬桌子…)
初始狀態下動作詞匯的動作屬性值為空,則可以采用關鍵字“這是”為機器實現被動學習。如機器隨機運動時拍了下桌子,則可以回應機器人“這是拍桌子,”機器收到回應后將“拍桌子”納入動作詞匯,并為該動作詞匯動作屬性值賦為動作過程、步驟、目標,距離賦值給距離屬性,其他屬性此處暫不說明。當下次接收到語句“拍桌子”時則移動到和上次相近距離模擬上次動作拍桌子。這樣機器就被動學會了拍桌子。
在執行一條語句時只需識別其中的動作詞匯,然后執行該動作詞匯即可。該功能如有智能對話軟件的應用可以得到意想不到的效果,可以讓指令不再那么直白。

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