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关于通用学习机构架设计的一些想法

已有 2738 次阅读 2019-2-21 20:23 |系统分类:科研笔记

靖宗:

 

你转来熊楚渝老师几篇通用学习机的文章,我仔细读了,基本意思是懂的。先验结构、表征空间、X-形式、逐级抽象是其4个基本概念,但我觉得,整体上、直观上看,通用学习机AGI究竟是个什么东西?还不是很清楚。其次,通用学习机的具体构架是什么?也不是很清楚。我讲讲我的一些思考,不一定对,仅供参考。

 

关于AGI的构架设计,其实有3个层次。第一个层次是概念(逻辑)构架,搞清楚AGI究竟是个什么东西,分成哪几个结构,这是跨学科的研究;第二个层次是算法(软件)构架,这是综合技术的研究,利用各种算法和模型来实现AGI的概念架构;第三个层次是物理(硬件)构架,这是新材料的研究,想法设法设计出芯片元件来实现AGI的算法架构。现在落后的一块可能在AGI的概念架构设计上,我们还不清楚人类学习机制是什么,也不太清楚机器学习机制是什么。

 

AGI的简单定义是:在数据驱动下,能实现自动设计编程的计算机。现在的深度学习像AlphaGo,其编程是人工设计的,所以它还不是AGI。设计好一个编程,从集合论的观点,就决定了一个表征空间的集合(我这种理解不知对否),在这个表征空间内的信息处理能力,机器要远超人类。

 

我们这里可能要区分两个概念:设计编程和修改编程。按照熊老师的概念,修改编程就是指在表征空间内的参数优化,它不会导致表征空间本身的改变;而设计编程就是指逐级抽象,它会导致表征空间本身发生改变,即从一个表征空间转换到另一个表征空间上。研究不同表征空间之间的转换关系,就需要集合论、群论、范畴论甚至图论的知识了。

 

我不知道是否已经有能自动编程设计的软件?熊老师文章中提到的NARS、OSIPL,究竟是设计编程,还是修改编程?

 

我硬着头皮再接着往下说。看来,逐级抽象是自动编程设计的关键。那么,究竟什么是逐级抽象呢?我从自己熟悉的集合论上来解释这个概念。当然,下面的说法都只是一些直观的想法

 

首次,所谓编程,简单说,就是确定输出y和输入x之间的一个函数y=f(x),令xωiωi表示该表征空间集合,通常x是一个多项式函数y=f(x1,x2,…,xn),直观上就是把表征空间ωi划分为n个区域,这就是一个典型的图灵机。而所谓逐级抽象,就是指当多项式函数f(x1,x2,…,xn)不可判定时,我们重新划分表征空间ωi,增加一个算子x_(n+1),这是一个复制自身的层叠函数f(x1,x2,…,xn,x_(n+1)),可以证明,其表征空间集合是扩大的,即为ω_(i+1)

 

所以,我们可以从集合论意义上来证明逐级抽象的某些性质,当然还可以讲得更深入、细致一些。但这些都不是重点,重点是要在现有算法和模型的基础上,真正做出一台理论上的通用学习机来。这需要奇思妙想才行。我有一些想法,但都还不很成熟,需要研读文献,再提炼。

 

我跟邹老师正在合作两件事情,第一件是把我连续统假设论文再完善一下,准备投到国际刊物上去;第二件是我们正在写第2篇关于数学基础和人工智能关系的文章,最后会写到AGI的概念架构问题。老师OSIPL究竟是什么?能否有机会跟我们详细讲解一下呢?

 

吕陈君

 




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