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he4o's Introduction

he4o系统

he4o是一个AGI系统,是螺旋论在信息熵减机模型上的实践项目,所以he4o本质上是一个信息熵减机。

  1. 支持迁移学习和强化学习
  2. 完善的知识表征:动态、模糊
  3. 解决了常识获取问题(定义问题)
  4. 宏微相对与一体的设计
  5. 可思考的系统
  6. 终身动态学习,知识网络遗传迭代。

手稿: https://github.com/jiaxiaogang/HELIX_THEORY
网站:www.jiaxiaogang.cn

License Join the chat at https://gitter.im/jiaxiaogang/he4o

1. -------------引言-------------

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并非全功能型智能体,he4o旨在解决这一问题。

2. -------------目录-------------


3. -------------(一)螺旋论理论-------------

螺旋论从2017年2月正式开始研究至2018年2月成熟,历时一年。

1. 定义
2. 相对
3. 循环

4. -------------(二)信息熵减机模型-------------

信息熵减机模型是从螺旋论展开,随着理论的成型,模型也在不断完善中,从2017年2月始,2018年3月紧跟着理论成熟,直至今天此模型仍在不断细化中。

1. 神经网络-价值网络模块
2. 神经网络-时序网络模块 (可抽具象)
3. 神经网络-概念网络模块 (可抽具象)
4. 神经网络-特征网络模块 (下版本实现)
5. 神经网络-稀疏码模块
6. 思维控制器 (与网络相对,根据网络向性分为四种思维模式)
7. 感官身体
8. 现实世界
注: 神经网络的模型十字总结:横向组与分,纵向抽具象;
注: 一切都是从无到有,相对与循环;
注: he4o认为自己活着; 源于循环
信息熵减机模型示图解析:
1. 从外到内,从内到外的双向,分别为:从动到静,从静到动;
2. 每外一个模块,与内所有模块之和相对循环 (如神经网络与思维,智能体与现实世界)

5. -------------(三)he4o系统实践-------------

V1.0《初版》:
  2017年2月立项 - 2018年10月21日正式落地发布V1.0版本。
V2.0《小鸟生存演示》:
  2018年11月 - 至今 开发完成,测试训练中...

架构图
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 以螺旋论展开成信息熵减机模型,再由信息熵减机模型展开为系统架构 且碰巧与大脑相似
代码占比 内核代码中40%为神经网络,45%为思维控制器,其它(输出、输出等)共占15%;

6. -------------时间线-------------

2017.02.21
  • 流程架构
2017.03.21
  • 分层架构
2017.04.21
  • 金字塔架构
2017.05.21
  • 重绘了新版架构图; (AIFoundation)
2017.05.22
  • OOP编程**->数据语言 (OOP2DataLanguage)
2017.06.01
  • 三维架构(参考笔记/AI/框架)
2017.07.10
  • BrainTree(参考N3P7,N3P8)
2017.08.02
  • MindValue
2017.08.23
  • 神经网络 (算法,抽具象网络)
2017.09.20
  • DOP_面向数据编程
  • GNOP_动态构建网络
2017.11.10
  • 规则 (最简)
2017.12.09
  • 定义 (从0到1)
2018.02.01
  • 宏微 (前身是拆分与整合,宏微一体)
2018.05.01
  • 相对 (he4o实现定义,横向相对,纵向相对)
2018.06.01
  • 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)
2018.07.01
  • HELIX (定义、相对和循环呈现的螺旋型)
2018.08.01
  • MIL & MOL (重构中层动循环)
2018.08.29
  • MOL
2018.10.20
  • 信息熵减机 (产生智能的环境)
2018.10.21
  • v1.0.0 (he4o内核发布)
2018.11.05
  • 势 (小鸟生存演示) (v2.0开始开发)
2018.11.28
  • 迭代神经网络 (区分动态时序与静态概念)
2019.01.21
  • 迭代决策循环 (行为化等)
2019.03.01
  • 内类比 (与外类比相对)
2019.05.01
  • 优化性能——XGWedis异步持久化短时内存网络
2019.06.05
  • 小鸟训练——神经网络可视化v2.0
2019.06.20
  • v2.0版本基础测试改BUG 与 训练
2019.08.25
  • 理性思维——TIR迭代 (时序识别、时序预测、价值预判)
2019.09.30
  • 理性思维——TOR迭代 (行为化架构迭代、支持瞬时网络)
2019.11.22
  • 理性思维——反思评价
2019.12.27
  • 回归小鸟训练

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Contributors

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