目的78:仿生逻辑电路与制作人工智能生命

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目的78 2018-11-03 仿生逻辑电路与制作人工智能。

内容:神经网络,人工大脑。 模糊计算,模糊逻辑不是与非逻辑。从生命之源到有智慧的人工智能。

本文章的讨论路线是仿生逻辑电路-神经-生命-人工智能-智慧。

1 做仿生逻辑电路

1.1 为什么

为了用更贴近人脑的方式做出人工智能,同时解开大脑的秘密。集成电路的集成度快到顶了,需要找到替代方案,仿生电路是其中一种。

1.2 怎么做

这个目的,一直有想法,今天想起MOS管的原理,这不正是理想的电平控制器吗。说起来,逻辑电路本来就是按不同电平转化为0或1,为什么不直接拿电平来计算呢?模糊计算法。

为什么要用电平计算?模仿生物电平。脑活动本质上是化学物质浓度的变化,如果浓度不变不能形成电势差,就不能产生思想活动。

可以通过研究生物的神经,来做出仿生逻辑电路。想象一个单细胞,有比这更简单的神经网络吗?应该是单神经,或者连细胞膜都没有,完全暴露的某种个体。这个灵感来自知乎最近最火的问题,其中一个答案,提到了原始的神经网络。

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https://www.zhihu.com/question/299741613/answer/517324284

1.3 做什么

从神经1.0开始说,最原始的神经是怎么传递信号的?神经是什么?是A直接接触B,给了B某种物质,这样完成一次神经信号传递。虽然这里B并没有做相应的反应,但信息的传递确实完成了。这里神经的定义只是为了方便后面讨论,并不严谨。

问题是那么简单的神经怎么生存和繁殖,又是怎么演变成现在这样的?第一个问题,应该是复制,不复制怎么生存繁殖。除非有一个可以批量生产的地方。怎么批量生产?特殊环境、温度、光、物质这些基本条件都具备了,变成由无生命到有生命的生产工厂。只能由环境生产,不能自我复制的东西能称作生命吗?什么是生命?

这里开始,从讨论做仿生逻辑电路,跳到讨论生命。最后再回到原来的问题。

2 生命

为什么讨论生命?因为生命可以量产神经,有助于研究仿生逻辑电路的原理和量产。什么是生命?这里的定义是能够生存和繁殖的物体。

第一代生命,简称V1(Version 1)。基本功能是自我复制,叫F1(Function 1)。有各种衍生版本,就当作是现在DNA的组成基本要素,V1-1、V1-2、V1-3、V1-4分别对应四种碱基胞嘧啶(缩写C)、鸟嘌呤(G)、腺嘌呤(A)、胸腺嘧啶(T,通常为DNA专有)。DNA叫什么,V1-888?

第二代生命V2,基本功能是进食(F2),也包含物质转换、催化反应。草履虫是V2,人类也是V2。

第三代生命V3,地球上好像没有,但其实电脑程序就属于V3。虽然没有生命的特征,没有进化出智慧,但V1也不是由自主意识进行复制的,是被动的,跟V3一样。V3的基本功能是完全复制(F3,Function 3)。

第四代生命V4的基本功能是不是叫完全进食(F4)?F4是指自由转换物质和能量?

第五代生命V5是不是神?基本功能是创造物质和能量。

3 人工智能和智慧

3.1 什么是人工智能?

人工智能是artificial intelligence(AI),人造的具备智慧的东西。现在很多公司说自己的产品是人工智能,但其实只能算机器学习。这不是我说的,是机器学习的大神说的。

为什么要知道神经是什么?因为想弄出真的人工智能。为什么要人工智能?好奇,想见一见V4、V5。理由我接受了。做人工智能一定要神经吗?正电子脑?人脑的原理都了解透彻了吗?智慧是怎么产生的?或许从原始生物开始推演可以找到答案?

3.2 智慧是什么?

分界线在哪?饿了就会吃饭算智慧吗,蚊子也会但蚊子没有智慧。要有记忆,有记忆还不行,还要有足够大的脑容量,有好奇心,主动学习,主动探知,渴望信息量,甚至高于生存本能。

渴望信息(F2-1)是什么?信息是0和1的编码,F2-1是指收集信息并保存起来的强烈欲望,是控制学习功能(F2-2)的东西,是主动学习的软件。

3.3 怎么做有智慧的人工智能?

实现F2-1,意思是做主动学习的功能。怎样算自主学习?机器上的F2-2是指,记住规律,像金鱼,有人喂它们自动会过来吃,学会了人喂食的规律。机器运行在规律上,记规律就是装软件、跑脚本。F2-2是被动的,也已经实现了。那么机器可以做到F2-1吗,机器学习算吗?我认为不算。

为什么要分开讨论F2-1和F2-2?因为这是智慧的分界线。

到这里一下就没有头绪了,发挥想象力,没什么是难事。F2-1类似食欲,精神上的食欲,表现在观察、学习、思考的行为上,是思考的欲望,更根本的是什么?例子:猫的好奇心。猫看到新东西就想去玩,为什么有好奇心?这是一种本能,进化出来的,具有好奇心的生物更有利于生存。为了适应环境变化,全凭基因突变效率太低,不如在现有基因基础上,修改行为模式,例如以前只吃肉,没肉吃了之后学吃素。这还只是F2-2,这种是被动地适应环境,主动的才是F2-1。模仿是吗?创造,使用工具,比神经反射更高级的,只有一个个体偶然发现规律,死了就没了。所以要会模仿高级行为,怎么算高级行为?这里不讨论。

猫对玩具有好奇心怎么解释?假设这里有个扫地机器人,我叫她0酱。她有一个好奇心程序,会手机信息、分析、修改行为模式、验证。举例,程序里面没有对火焰的处理,0酱靠近火焰,部件被烧坏,分析得知靠近这个地方会导致部件损坏,于是制定规则不靠近这个区域。这里有温度感觉、痛觉。这还是被动学习。机器每天都在区域A扫地,因为就是这么规定的,突然有一天它想去区域B,所以把规则修改了,或者说主动违反规则。习惯了现有规则的话,像猫看到新玩具,要是没有好奇心,就会忽略,因为过去的经验没有这个东西,所以要新增一个目的,去看那是什么。机器知道目的吗?给一个目的、任务,然后自行编写程序去完成目的。不仅仅是修改简单的行动规则,甚至能推翻、创造行动。例如0酱完成任务后,平时会直接回去充电待机,今天突然像表达自己高兴的心情,就创作了一段舞蹈,现场表演,但程序没有这样教她。令她会这么做的,就是新增目的的机制。要是0酱跳舞后发现性能有所提升(获得奖励),以后就学会每天跳舞。所以机器上的F2-1是随机增加目的。后面怎么实现目的是F2-2的事情。光是增加就够了吗?一直加现有的目的行吗?那会变成复读机,要随机生成、创造。

一番讨论后,得出结论,机器上的F2-1是随机创造(create)目的,这个结论放到人类也是适用的。例子是原始人某天突然想用石头在墙上乱划,这是随机生成的目的,结果发明了文字。鸟发现有蛇,像表达恐惧就用最高频率叫了,于是发明了警报系统。这种鸟的后代就有了智慧,更有优势了。如果只会飞走而不叫,就跟其他鸟一样了。

4 结论

绕了一大圈,发现现在的电子电路已经具备生物神经一样的功能,没必要讨论怎么做仿生逻辑电路了,倒是可以讨论怎么优化。做人工智能,最重要的是做出随机创造目的(F2-1)的软件。

(完)

手稿

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