引言： 自然语言环境(中文)下的人工智能理论及其实践——关于智能实现的一些零散的构思Eishn 于广州 2005 年 1 月 3 日 实现人工智能的途径，很多。
摘要：对这篇文章的理解应该在熟读我的系列文档的"走四方"篇之后进行,本章的任务之一是在活动对象的显示中加入a*寻路,这是本章的任务1,另外,使动物都活动起来(走动或跑动一段路,当你看完本文的时候你就会知道了,走动或跑动是由程序给man[i].lb=兽的man[i].zs随机赋值的结果,而走动或跑动"一段路"是程序给man[i].lb=兽的man[i].x0,man[i].y0随机赋值的结果,反映到man......
摘要： 写了这么多了,合计起来有7篇文章,也有10000左右的纯汉字,当初提笔的初衷之一是我考虑这个系列或多或少地对坛友们会有些用,第二是想体现一下自己的个人价值(说得恶心了,呵呵),但愿能对你们有用,读懂这些系列文档的配置是你研究过这本书并有一点vc,mfc的基础知识,了解opp及一些win32的系统低层基础知识,坛子里有朋友说他不懂vc++,甚至vc++的代码跟其它语言写成的源程序他都分不开,他发贴......
自然语言环境(中文)下的人工智能理论及其实践
上一页 ...这造成了截然不同的两种风格:主题树具有所谓的“语义信息”,它对事物的分类是人所可以理解的,而抽象树的类别只有分类者“计算机”自己可以理解,这就体现了一个原则——谁分类,谁解释.
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FlyingMagic1.5】 主题树用于专家系统.专家系统并不是自学习的机器人,它所知道的都是人告诉它的,本质上是一个人与人交流的媒介,需要由人来管理系统的知识库.知识库需要向人解释它的存储内容,所以每个数据项都有语义信息——这是主题树的特点.而自学习的计算机程序必然使用抽象树,它自己管理信息,存储的信息只要自己能懂就可以了,对人来说是没有语义信息的.抽象树,正是我们所需要的.
抽象树的核心,是自动聚类的实现.具体的方法下面再说.这里不妨让我们先来考虑一下这一切,在目前最具智能的计算机器“人”身上,是如何发生的.众所周知,人是键忘的,可能起先我们想记住所有的事情,但是实在是太困难了.于是可能只记得一个事物的特征——记得这个特征的原因无非是“它曾多次出现”而给人印象深刻罢了.所以最后我们可能会对擦肩而过的东西全部遗忘,而只剩下特征,成为表示它的工具.因为什么都不记得了,而只能用特征来表述事物,事物就因为特征或者说属性而被分类了(抽象思维,源于健忘).
这里分类的依据是:属性.人获取事物属性的方法无非是用眼睛看,用手去摸,用耳朵听,用鼻子闻.所以可以想象,人类的一切分类都是基于视觉.听觉.触觉与味觉.在人有了经历之后,获取的事物属性与经历相混合,形成一个完整的基于属性的自动分类系统（将在后文中涉及）.也就是抽象树,它存储事物及其属性,并且不断地重新整理及组合类别.最后一件事情,我们把抽象树的结点进行命名,它可能是“大”.“小”也可能是“酸”.“甜”.“苦”.“辣”其中之一……当然,那是在语言被发明之后的事情了.它的合理性,体现在抽象树只需保存可以分类的事物的几个属性就可以了,而无需记下每件事情所有的细微特征（当然印象深刻的东西我们无需费力便能自动记下它的大量细节,这在神经网络系统中更是家常便饭）,这就节约了存储空间.而抽象思维,也是学习的基础之一.
如果认识一个事物就是学习的话,那么抽象思维已经实现了学习的功能.不过智能除了要去认知之外,还需要知道该怎样去反馈.这是个做什么与怎么做的问题,还是要依*学习来解决.
一切行为的鼻祖,是条件反射.从哲学上讲人与生物其实并不神圣,他们与非生物所奉行的行为机制其实是同一套东西....
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