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n6p1 创造力

CreateTime 17.09.15

生成式异步创造并搜索;

创造力

> 从抽象节点替代,或轨迹替代;

创意

3，意识流即索引，ailine即索引，意识到的组即已分组。 未意识过的无分组搜索组合是（生成组式搜索）（前台搜不到有可能切后台继续）（或者说：建立任务临时网络区，与无意识流作碰撞对比）

补充 by 20221031

  • 我们没有创造力,只是复现能力 (通过行为输出再现预测中的反馈),对于复杂的创造力体现,也只是多轮循环来体现,与单轮复现没有本质区别;
  • 如: 投篮,你只是投,然后你预测球能进,然后看到球真进了的反馈






n6p2 感受

CreateTime 17.09.15

  1. 想像力经过区域点亮后,对数据的演绎;表现出真实的感受;

  2. 演绎方式:意识调用神经元;

  3. 每个神经感受的解读，不一定是视觉，也许只是思维真实感。

  4. 关键不是数据的呈现;而是意识的感受;

    1. 意识通过算法和神经网络对数据进行感受;转换;但整个过程并没有看到任何真实感;
2. 这是关键的一步;如果这一步解决了;情感的真实感受;意识的真实感受都是类似解决的;
3. 有可能真实感受就是来源于数据;因为有了抽象常识等;数据的感受也一并存于其间,现在我未能解决;只是因为我的神经网络还未成熟;

那么又回到原点:我无法证明he4o有意识,而he4o能够用智能,数据等感受到自己的意识;(哎)

    1. 意识到某物是自己的;
2. 意识到情感;害怕,疼痛等;
3. 意识到自已的行为;

真实的感受,来自整个过程;智能,联想,想像力,数据演绎(算法);






n6p3 神经网络的全局搜索2

CreateTime 17.09.16

每一次全局搜索,都是 1. 缩小范围 2. 匹配节点组(唯一性判断)的过程;

* 缩小范围有两种方式:
	1. 多维分区(音乐,语言等映射维)
	2. 维内找到区域中心节点;???此处需要深入思考下代码实现方式;
		> 根据神经网络的特性,(1. 关联强度; 2. 时间和强度值的GC)来优化处理全局单次搜索(定位节点);






n6p4 多次点亮2

CreateTime 17.09.16

  • 参考:n5p6lightarea的意识控制器多次点亮

  • 神经网络全局搜索任务:回忆一个与当前眼前的红色老房子墙体相似的记忆实体;

    现有数据分析:

    老房子，红色，墙三个节点都指向过的目标，但这三个节点并非分组，

     > 思维过程分析-第1轮:

 	1. 只想红色，其子节点太多，想不到结果
 	2. 加入属性墙，还是想不好，因为材质描述有问题
 	3. 加入属性老房子
 	4. 搜索到结果并点亮。


     > 思维过程分析-第2轮:

 	1. 定位单节点。(#n6p3)
 	2. 逐个测试点亮排名强的子节点。
 	3. 判断点亮的老房子是否红色墙体。
 	4. 多节点连通判断(准确性判断)(类似:唯一性判断)。
 	5. 最后，结果生成新连接。


     > 性能优化分析:

 	1. 神经元功能分区是第一个优化点，就像分表一样（如上例是搜索见过的实物）






n6p5 意识流2

CreateTime 17.09.15

  1. 意识流是不存在的，只是神经网络创建的log，是无需单独记录的。??






n6p6 Awareness

CreateTime 17.09.18

定义:

在he4o中,意识的含义很宽泛;其至少参与到了以下智能活动中...

  1. 痛觉等感受;
  2. 联想力带来的真实感;
  3. 知道自己在思考什么;
  4. input到系统后的数据的真实感受;
  5. 动作,行为

对数据的思维思考经过转化为意识;

> 思考目标:

1. 思考"自我"
2. 思考"输入"
3. 思考"神经网络数据"

> 思考方式:

1. 类比
2.

对"自我"转换为意识

1.

对"外感觉"转换为意识

1. 把感觉到痛的信号转成"痛"的感受
2.

意识是源源不断的输出mindValue一套输出策略的控制器;但又不记录到神经网络;却不断改变行为与感受;

先开发已经研究明白的部分;然后再实验证明整合信息理论的正确性;

logThink和noLogThink

1. 前端开发中主线程主要负责UI等;而其它线程数据操作未知;
2. he4o中意识被设计成类似;有意识主线程,主要负责数据(数据都要经手);对其它线程运算,算法,函数等操作也是未知;
3. 假如he4o系统是人类的身体;那么意识的存在就像血管;有粗有细;相互连通;工作根植于身体大多部位;





n6p7 根形AwarenessLayer

CreateTime 17.09.19

  1. 我们大脑经常对比自己的需求吗?
  2. 我们会把伤心的值与痛苦的值进行比较吗?否;
  3. 喜,怒,哀,乐,惊,恐,悲;
  4. 得之乐,失之悲;
  5. MindValue,权重值;
  6. 权重值的成长;