人工智能是太困难的程序员 Bashny.Net

人工智能一样的圣杯硅谷，一个人形，说机器人必须改变我们的世界变得更好。 告诉史蒂夫*乔布斯，"这改变了一切"。 想象一下你现在站在厨房里说，"把轻的火炉". 而不是去光开关自己，你要求该系统从事独立。 简单的连接。 它是更容易和更快。





想想可能性—你不是正常的讲话于现代化的相互作用键盘、鼠标和触摸屏吗？ 会说话的人工智能可以大大改变这种情况驱动的时候你的注意力应该局限于公路和不屏幕上。

混凝土块的道路上大赦国际一直包含的问题的设计和编写大型项目，表示复杂的想法和互动的不同类型的数据。 当我第一次来到计算机、有限的硬件和软件，但不会长久。 一些有希望的机会写自己的软件"的风格的大脑"，但是这还没有发生。

理论佛统解决编程问题只使用一个算法。

是什么理论佛统吗？ 佛统理论认为，大脑只是保持，进行排序和使用模式和模板。 没有更多。 这就像任何图形标识保存模式，作为一个程序。

名为"Pat"联合"模式"和"原子"的。 模式是不可分割的要素，这样原子能组合，以形成更复杂的模式。 理论佛统的启发通过观察组合的模式在大脑和语言。 它承诺要的第一步，机智，因为它解决了主要问题：艾太复杂的程序员。

培训：具体确定的总

什么是最大的之间的差异计算机的大脑？ 计算机程序员定义的一般作为储存特定的，但大脑存储的特定确定的总额。 大脑是培训，这种方式，但计算机都没有。

我们知道，当然，因为当你学会的东西，实现它，和它"神奇"变为理解，再加上已知的。 计算机程序员定义的数据结构来表示一般要求。 在此之前，从设计的阿兰*图灵，在1936年，模拟人计算机。 保持文的计算，人类智慧可以产生无限复杂的计算，采用精心设计的数据结构。

在大脑，相反发生。 我们从经验中学习的(具体)和总结。 问题是，编程人员常常不能确定总额。 我们的大脑告诉我们什么是共同的，但往往是根本错误的。

过渡，从一般到具体

在现实世界中有许多很好的例子。 是什么一只鸟？ 一只鸟是一个动物一个拳头大小，可以飞。 那么什么是企鹅？ 这是一只鸟，但不用我的拳头的大小而不能够飞行。

你看到的问题：定义、所产生的一般情况下，都不灵活。 概括根据特定的要好得多。 让我们隐藏几个小鸟："麻雀"，Robin鹰鹰，鸽子，鸸鹋，鸵鸟和企鹅。 只有协会与我们开始的，它是一只鸟。 它告诉我们，但我们有太多要学习。

在该过程的了解的经验，罗宾和鸽子是一个拳头大小。 麻雀是微小的，而鹰多一点。 鸸鹋鸵鸟以及更多。 企鹅也是大的，但小于欧洲经济与货币联盟和鸵鸟。 这些鸟都有鳞片状的腿和羽毛。 等等，是没有羽毛的的企鹅？ 如果不是，这个协会不给他。 甚至一只企鹅游泳，但所有其他的鸟类的飞行。 做鸟类的飞翔？ 是的，没有。 做企鹅游泳吗？ 是的。

所经历的这些关系展示了该模式的大脑，确定当一个特定的总数中，工作在语义的水平。 本质上的每个鸟类是一套协会来自经验，其中包括她是什么，什么，她已经和她在做什么。 你可以称这些协会"的一部分模式"，以及每种类型的鸟建立其自己的"原子"的模式。 原子连接在一个网络，协会的基础上建立经验和综合。 理论佛统允许原子动态的分裂和合并，但让我们不要超越自己。

第一个协会，我们必须保持对每一个鸟的，躺在事实上，他们是鸟类。 第二是与其大小相对于其他的鸟类。 第三个协会为每一个鸟存在的羽毛。

问题是，我所有的鸟类需要的羽毛？ 你能想像一个胖企鹅谁是温和没有羽毛的？ 我可以。 总体而言，识别特别是失败时，这种变化。 替代更为灵活，因为改写的总体设计会是不切实际的。 如果添加一个胖企鹅，他将仍然是一个鸟并离开有关的一般信息的鸟类没有变化。

这是一个简单的机制，分隔的模式，这可以被称为"交叉路口设置的关系。" 它可以让你采取的一些元素并找到共同的标志，因为在数据库查询，但工作在诸如网络的大脑。

有多大的鸟？ 只要将链接"鸟"到"大"。 大—这个尺寸，使我们得到如下：a)我的拳头还有两个尺寸；b)一个小，并且C)其他更多。

鉴于模糊的问题(模糊性意味着一个以上的答案)，我们可以选择的共同答案是"一个拳头大小"的。 在此之前，从价值储存的经验。 交叉路口设置的关系是一种有效的方式来寻求答案在大规模数据库的数据，如大脑，没有索引。 尽快，我们有答案"的小拳头"将可在协会的鸽子和罗宾。

这种做法是没有统计，但是选择为基础的模式。 它给出正确的答案从经验，而不是从猜测。 出版

P.S.记住，仅仅通过改变他们的消费—我们一起改变世界了。 ©

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