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客观事物的基本形式称为系统;都具有内部时空结构,而外在表现形式为立体的,常见的就

客观事物的基本形式称为系统;都具有内部时空结构,而外在表现形式为立体的,常见的就是“立体矩阵”形式,像晶体这种规则的“立体矩阵”形式,还有更多是没有规则的形式,仅仅是“块状”形式。 无论客观事物外形是否规则,我们都用一种数学上叫正则集合的形式--矩阵和张量来表示;实际上,更广义的表示是群和拓扑。 人工智能神经网络,包括计算机网络、通信网络,人们目前只能是正则表示,只有张量正则形式(目前还只是矩阵或分层矩阵网络形式,电路里的非平面电路形式也就是一个张量网络形式)。 n阶张量都是由m个二阶张量缩并而来。一个二阶张量有两个角标,就是一个坐标变换的矩阵形式。坐标变换可以看作是系统在时空中的运动。n阶张量就是m个坐标变换乘积的缩并(两张量的上下角标可以消去形成缩并)。 目前的人工神经网络,它的系统的基本形式,或架构,就是二阶张量,矩阵形式;经过扩展,就是网络分层,形成“立体矩阵”形式,具体是不是三阶以上张量形式,还不能确定。这里网络中,神经元之间增加了反馈,网络层与层之间也有反馈。反馈与前馈都是坐标变换,反馈必然产生张量缩并,也就是,反馈不会增加网络阶数。只能通过平行网络间加入反馈连接,前馈连接还属于单一网络,只不过增加了一次坐标变换而已。 更广义的系统描述是非正则的群和拓扑。计算机编码就是二进制八位循环群;从某种角度讲,它也应该算正则的,因为它的群是正则群。DNA编码就是四进制的拓扑码,它应当不是正则拓扑,至少分两层,一层是染色体,二层是DNA码片,至于码片下面还有没分形结构,还有待研究。 人类的语言是完完全全,彻底的非正则拓扑集,而且,它是“活的”体系,不断向下“拓扑”,其上的规则都是自洽,自我定义给出的。对应到人脑神经网络,完全就不是“张量网络”,只能是拓扑网络+分形结构,其上的规则,应该是量子信息守恒规则。 人脑变痴呆了,就是人脑“正则化”了,退化到“张量网络”。 人工神经网络,人工智能,也是没有硬存储的,学习获得的知识、经验,都是存储在网络中的;由于其编码是个群,分形结构不完备,网络只是“张量网络”,所以其习得的知识、经验,会严重干扰,就是其分形存储困难。所以其往往需要“外挂”硬存储知识库。 人脑是比较彻底的无硬存储、拓扑网络,只有旧脑区有极少的硬存储,存储人的情感、本能和人性(道德底线)。人脑及其语言都是非正则拓扑,一层一层分形结构,而且,各层上的规则都是集合的子集自定义的,就像引力是物质聚集自动产生的一样,引力就是物质分形子集自定义的。人脑是深不见底的,无限“拓扑”的,无限发展体系,所以说,人的智慧是无限发展的。 所以说,人工智能要想逼近人脑,必须由“张量网络”,改造成“拓扑网络”。 我们看一个分形过程(康托分形):任何区间,取其(1/3,2/3)上的所有有理数组成的集合。 这种分形过程类似你用正交三角函数系,线性分割事物,就是你用正交函数系进行函数变换事物。线性可分用在空间划直线的方法来定义,只是一个形象说法而已,正真的定义就是某事物可在某空间中,用一组正交函数展开,更抽象深刻的定义就是可分形展开。 客观事物都是量子化的:空间、时间、物质。最底层是量子化在有理数集上,就像康托分形集那样,但在一定条件下,也能做到原子能级分形,计算机有限循环群编码也属于一种分形结构。未来真正高科技应用,就是找到这种有限分形结构,如量子几率真空间隔结构(非有理数集的间隔,而是有限群的)。

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ab3721a
ab3721a 3
2025-02-10 08:19
天地人都是变化不均匀的电磁场,只是大小而异。 万有力与电磁力的统一是:物体(粒子、星球)之间不但有引力还有斥力,二者相互依存、相互转换,都是电磁力,质量也跟随变化。中子、原子是带电的,物体是带电的。物体内外都有变化的电参数,还有变化的机械参数。能解释太多的现象,包括人类社会现象。宇宙、地球、动植物是个大化工厂。 黑洞是一台非常大的水泵(风机) 真空有电流 时间是事物变化过程! 光内外同样有引斥力及转作用 宇宙有平衡法则 从黑洞到量子,再到人都会纠缠,规律 光子内外是引斥力。