人工智慧模擬進化

2021-07-11 22:36:27 字數 1870 閱讀 5412

常規非人工智慧程式的版本進化是這樣的,程式設計師敲打鍵盤輸入電腦**,編出第乙個版本的程式,程式設計師根據需要,人腦智慧型根據需要判斷如何修改,再次敲打鍵盤修改程式**,編出第二個版本,依此類推,隨著時間的前進,程式的版本在進化。 

模擬生物進化的程式概念原理是這樣的,程式設計師敲打鍵盤輸入電腦**程式,這個程式通過控制乙個機械人手指敲打自己所駐電腦的鍵盤,程式中設計了一些人工智慧規則,根據這些規則,程式能控制機械人完成動作,生產我們需要的產品,也能讓他來完成動作操作電腦,這個人工智慧程式控制機械人敲打程式自己所駐電腦的鍵盤,修改程式自我本身的**,從而實現程式修改自己,模擬自我進化。未來的雲計算技術、網格計算技術,超級計算機技術的進步,加上人工智慧技術進步,科幻電影裡的機械人自我進化必然實現。

「絕密飛行_stealth.bdre.x264.dts.hotync@silu」,美國的科幻電影,幾年前的了,控制飛機的智慧型程式自我進化,超出了開發者自己的設想,不過裡面的自我進化原理沒介紹,導演簡單設想是電腦短路,使得程式突變。一切的不可能或無法想象,真是我們要努力的方向,真是科技前進的方向。

智慧型程式不管用什麼演算法或模式,這個演算法能實現修改演算法本身,才是高階的智慧型演算法,如果編的乙個程式,演算法或模式是固定的,那就談不上自我進化,不算是高階的智慧型演算法,在演算法或模式中要加進一條,按某種條件、規則修改演算法自身,就象生物細胞的進化的dna編碼被改變,基因突變,從而引發細胞功能改變,細胞功能改變後感知周圍環境,不適應者淘汰,智慧型程式修整自己演算法後,對輸入資料(相當於周圍環境)作出響應,如果響應的結果不符合給定的優化規則,就淘汰此進化版本,智慧型程式會自己刪除自己的此版本。

智慧型演算法定義:若干個智慧型程式,他們的演算法根據初期的條件、規則系統,根據邏輯規則,結合模糊科學、概率規則等,自己演化出新的演算法,這個智慧型程式修改自己的演算法,複製演化出自身的新版智慧型程式,根據環境的響應和優化規則擇優新的智慧型程式版本,同時智慧型程式還修改補充自身的條件、規則系統(條件、規則系統也要根據優化規則進化),能實現「響應->修改->擇優->響應->..."的自我迴圈的演算法系統(程式系統),就是生態、智慧型演算法。類似人大腦可以通過學習修改自己的神經鏈路,達到腦功能不斷完善的目的,模擬程式通過自我迴圈應用智慧型演算法原理修改自己的演算法及程式結構,來達到功能不斷完善的目的。大腦根據學到的知識修改自己的神經鏈路,至於有了這個鏈路後,大腦活動時,這個鏈路有時放電有時不放電,但有無這個連路是屬於相當於修改電路,用現在的電腦模擬,修改電路相當於修改演算法,讓程式自己能修改演算法而不依靠人為修改來模擬智慧型。

人工智慧應用在未來機械人戰士或未來無人飛機智慧型控制研究上,未來的無人飛機不需要飛行員,也不要總部的控制,他自己就是乙個戰士,只要告訴他任務,他會有智慧型去執行,未來的戰鬥機和戰鬥人員使用遠端控制之類是不行的,那不能算是智慧型機器戰士,只是遙控機械人,就可能被幹撓控制資訊,電子對抗一下就完了。

人類社會的技術發展曾經歷了工業技術革命、資訊科技革命,資訊科技是在工業技術的基礎上數位化,資訊科技革命後的下階段是生物技術、人工智慧技術革命,人工智慧技術將使得資訊科技智慧型化,資訊的組織、控制、拓展、使用智慧型化,ibm和google等公司是對技術潮流最敏感的公司,ibm首先意識到智慧型技術革命是資訊科技革命後的下一波技術發展方向,所以毅然決然的賣掉電腦製造部門,全身投入到智慧型技術的開發中去,引領人類跨入智慧型地球的時代。

能自我學習自我控制自我進化的資訊處理控制能力就叫智慧型。智慧型是帶有不可預知性的,就象人學習,不同的人看同一本書,得出的結論(即拓展資訊)是不同的,在他們看書得出結論之前,你是無法預判他們一定會得到什麼知識。同乙個人再看一遍同一本書,有會得出不同的見解,得到知識後能用電腦提取出來,可以用概率性或定性,一定程度的確定性描述,智慧型的資訊是有誤差性,不象現在的資訊科技那是絕對精確的邏輯體系,象人從原有的知識得出乙個新的知識,他也應是非絕對化的知識,一旦這種資訊系統能絕對化,那就成為一台冷冰冰的機械性的機器了,不再是智慧型的,真正的智慧型,你和他交流的時候是就象和乙個活的人交流一樣,他是活的,這也是智慧型的魅力。智慧型這件事情上,資訊無絕對性,只有相對確定性。更多0

人工智慧如何自我進化

設計一種能夠改進自身的人工智慧是困難的,因為改進所需要的智慧型水平很高,或者說人工智慧建立在複雜的基礎上。無論是數學 程式還是各種智慧型模型都超出人工智慧的理解能力,而要改進自身幾乎不可能避開這些。那麼可以從建立在簡單基礎上的低水平人工智慧開始,使基礎和智慧型水平相適應,從而能夠不斷自我進化達到很高...

對人工智慧進化的擔憂

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