第一梯队:1950年图灵提出"可思考的机器"和"图灵测试",他说:"放眼不远的将来,我们就有很多工作要做";
第二梯队:1956达特矛斯会议后,明斯基和麦卡锡等人穷其一生心血,虽未落地,却为AGI奠定了很多基础;
第三梯队:随着bigData,云计算等成熟,AI迎来DL热,但DL并不智能,he4o旨在解决这一问题。
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1. 定义 |
2. 相对 |
3. 循环 |
信息熵减机模型示图解析:(从动到静-从静到动) |
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1. 微信息的静态值 与 相对值 的相对与循环; |
2. 以上所有(微信息) 与 祖母网络 的相对与循环; |
3. 以上所有(祖母网络) 与 时序模块 的相对与循环; |
4. 以上所有(数据) 与 mv 的相对与循环; |
5. 以上所有(神经网络) 与 思维控制器 的相对与循环; |
6. 以上所有(He智能体) 与 现实世界 的相对与循环; |
- 知识表示
- 纵向流程:
类比-规律-抽象-关联-网络
- 迁移学习,强化学习
- 神经皮层+网络纤维
详见代码
- 大脑网络+小脑网络(固化网络)
详见代码
- 宏微一体
相对下,自然而然的演化,结构化一体
- 三层循环
循环无处不在,此三层较显然,可便于读者理解
- 相对
横向相对
与纵向相对
架构简图 | ![]() |
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性能要求 | 可运行于单机终端 |
编程** | DOP (面向动态编程) |
架构设计 | 类脑架构 碰巧与大脑相似 |
代码占比 | 内核代码中60%为神经网络,30%为思维控制器,其它共占10%; |
- 流程架构
- 分层架构
- 金字塔架构
- 重绘了新版架构图; (AIFoundation)
- OOP编程**->数据语言 (OOP2DataLanguage)
- 三维架构(参考笔记/AI/框架)
- BrainTree(参考N3P7,N3P8)
- MindValue
- 神经网络 (算法,抽具象网络)
- DOP_面向数据编程
- GNOP_动态构建网络
- 规则 (最简)
- 定义 (从0到1)
- 宏微 (前身是拆分与整合,宏微一体)
- 相对 (he4o实现定义,横向相对,纵向相对)
- 三层循环大改版 (mv循环,思维网络循环,智能体与现实世界循环)
- HELIX (定义、相对和循环呈现的螺旋型)
- MIL & MOL (重构中层动循环)
- MOL
- 信息熵减机 (产生智能的环境)
- v1.0.0 (he4o内核发布)
- 势 (小鸟生存演示) (v1.1开始开发)
- 迭代神经网络 (区分动态时序与静态概念)
- 迭代决策循环 (行为化等)
- 内类比 (与外类比相对)
- 优化性能——
XGWedis异步持久化
和短时内存网络
- 小鸟训练——神经网络可视化v2.0
- v2.0版本测试与训练