- 支持迁移学习和强化学习
- 完善的知识表征:动态、模糊
- 解决了常识获取问题(定义问题)
- 宏微相对与一体的设计
- 可思考的系统
- 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
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。
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 |
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。
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) |
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%; |
- 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) (v2.0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版本基础测试改BUG 与 训练
- 理性思维——TIR迭代 (时序识别、时序预测、价值预判)
- 理性思维——TOR迭代 (行为化架构迭代、支持瞬时网络)
- 理性思维——反思评价
- 回归小鸟训练