[强人工智能]实现强人工智能的路线图

    1：创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
     2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
     3：将这个流程图导入到矩阵数据表中
     4：在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的数学或者逻辑计算的方程    

     这个过程模拟人的神经网络的生成过程

   
      4: 修改IRC-智能运行控制器算法,使这个算法能够正确遍历这个基于矩阵的拓扑流程图

      5: 加载反馈运行模式，让流程图进入实时运行状态，且不停的循环运行
        
          智能在这个过程中出现，原因是，嵌入到节点中的方程，由于每次遍历过程所获得的参数不同，导致路径的选择出现不同的情况，神经网络的路径依赖性使得每次遍历所产生的计算结果都不同，而反过来，由于每次路径的不同，又导致计算结果不同，这就产生了一种自适应的非线性计算模型


       这个过程模拟人的神经网络的计算过程

       6:在IRC运行过程中，启动一个控制整个拓扑网络数据输入和输出IO平衡的模块，使得大量的节点在计算过程中不至于失去控制，而这个控制机制也是整个神经元网络计算的一个终止条件,即：如果输入的数据和输出的数据互相之间是平衡的，那么运行控制就暂停，如果不平衡，那运行控制的启动，反复进行这个过程，一个强智能模型就出现了


        这个过程模拟人的心理平衡机制


        外围的模块就是一些与语言有关的代码包和系统架构。。。。。。


       

        向为博弈论做出重要贡献的数学家纳什夫妇的去世表示沉痛的哀悼...

        强人工智能一定会实现。。。。。。。。。。。。。。。。。。。