虽然不是很能看懂，但就是觉得很厉害的样子

能超过，但是要注意控制安全，别玩脱了

讨论06
——广义AI原理

不是很能看懂？
那今天就把这两天聊的内容理一理。

金字塔数码系的数学公式，即逻辑规模公式：
Σ=2^n

n=1,Σ=2
n=2,Σ=4
n=3,Σ=8
n=4,Σ=16
n=5,Σ=32
n=6,Σ=64

n为逻辑反复次数。

例如如水波的起伏次数。或琴弦的震动次数。
震动1次1位：例如0或1，都是1位数
震动2次2位：例如00或11，都是2位数
震动3次3位：例如000或111，都是3位数
震动4次4位：例如0000或1111，都是4位数
震动5次5位：例如00000或11111，都是5位数
震动6次6位：例如000000或111111，都是6位数
这里的位，为二进制数位义。有几位就有几个数字。
容易与逻辑位搞混。这里的位全称叫做“数位”。

Σ为逻辑规模，即n次时的逻辑位总数。

震动1次2个逻辑位：
0-
1

震动2次4个逻辑位：
00-01-
10-11，

震动3次8个逻辑位：
000-001-010-011-
100-101-110-111，

震动4次16个逻辑位：
0000-0001-0010-0011-
0100-0101-0110-0111-
1000-1001-1010-1011-
1100-1101-1110-1111，

震动5次32个逻辑位：
00000-00001-00010-00011-
00100-00101-00110-00111-
01000-01001-01010-01011-
01100-01101-01110-01111-
10000-10001-10010-10011-
10100-10101-10110-10111-
11000-11001-11010-11011-
11100-11101-11110-11111，

震动6次64个逻辑位：
000000-000001-000010-000011-
000100-000101-000110-000111-
001000-001001-001010-001011-
001100-001101-001110-001111-
010000-010001-010010-010011-
010100-010101-010110-010111-
011000-011001-011010-011011-
011100-011101-011110-011111-
100000-100001-100010-100011-
100100-100101-100110-100111-
101000-101001-101010-101011-
101100-101101-101110-101111-
110000-110001-110010-110011-
110100-110101-110110-110111-
111000-111001-111010-111011-
111100-111101-111110-111111，

每个逻辑位，都有唯一的数码相对应。
例如64位就有64个数码。

当震动48次，会有多少逻辑位呢？
n=48，
Σ=2^48
=281,474,976,710,656
=274,877,906,944(kb)
=268,435,456(Mb)
=262,144(Gb)

含义怎么代入数码系中呢？

1、先搞清含义层级关系。
例如，1平方包含两直线，前后与左右，或长与宽。
例如，1声波含频率、波长、振幅三维。
更复杂的含义，例如“苹果”义包含：
形状：上下-左右-前后，(或x轴y轴z轴三维坐标)
颜色：光波三维。
表色：指运动时表现出来的色。非形状，非颜色，层级虽复杂，

也要一直分到一维。

2、找到某含义最顶层的一维义。
例如，平方中的直线为一维，为最顶层。
例如，声波中的振幅为一维，为最顶层。
例如，三维坐标中的任何一维，也为最顶层。

3、相邻两逻辑位互非叫做一维。
例如，前非后。左非右。
例如，波起非波伏。
例如，琴弦震动的两边，此边非彼边。
这些一维上的相邻两位都是互非关系。

4、逻辑上最根本的互非关系为是非关系。是与非，两义互非。
互非关系用代码0与1表示。

5、逻辑互非关系，本来不包含动静义。仅仅互非。不具有方向义。
比如一条只有刻度，没有箭头与数字的坐标轴。
刻度上的数字0-1-2-3-4-5-6...这样的相邻递增1的关系,
在逻辑上，本来并不存在。
甚至，维上相邻的ABC三点究竟是1还是0？是是还是非？
也不存在。仅有刻度。

若确定B点为1，则前点A为0。后点C为0。
若确定B点为0，则前点A为1。后点C为1。
形成了01010101...每相邻两位互非的逻辑关系。

故一维上只有1位数。逻辑位只有0与1两个位置。
位于金字塔数码系最顶层。即n=1层。

若确定A点为起点，则
A：000000，
B：000001，
进位
C：000010，
D：000011，
进位
E：000100，
F：000101，
G：000110，
H：000111，
进位
I：001000，
J：001001，
K：001010，
L：001011，
M：001100，
N：001101，
O：001110，
P：001111，
进位
Q：010000
....

自然序数转二进制，自己往下排排看。

看出来了吧？
2-4-8-16-32-64-...
这就是个金字塔结构。

一维上任何一位，相对于维上其它位，都呈现金字塔关系。

本来逻辑维上并没有无限递增1的进位关系。
指定了开始，指定了n=1，即出现了维的方向。也就是坐标轴的箭头。
然后，就有了必然的数码排列。
数码内容无限。含义穷竭。

6、任何含义，只要做到理清层级，指出各个一维，
则可得到与其含义相应的数码系。
例如，声含三维。三个数码系穷竭全部声。
例如，时间一维。一个数码系就可穷竭全部时刻。
例如，空间三维。三个数码系可穷竭宇宙的所有位置。

三维坐标不稀奇。不能体现大数码的优越。
苹果义，有几维？
形状：一层三维。(含义层与逻辑层不一样。不要搞混。)
颜色：一层三维。
表色：多层三维。
气味味道，电子设备不能感知。不论。
触屏触觉：一层二维。
车载雷达触觉：多层，多维。
声音：三维。
(单独一门语言的苹果发音三维。若再加一门语言应再加三维。)
轮转时间：三维。
(轮转时间包含现在过去未来三义，与单向时间不一个概念。)
3+3+3+2+3+3=17维。
苹果相对于类似手机的电子设备，具有17维。

至少17维才能满足听懂发音并等起含义的语音识别需求。
或见到苹果可作出此是彼苹果的判断句。

仅仅一个苹果义，就具有17维。
若读取一篇文章，需要篇段句词字的层层取义，
将会包含数量庞大的维数。
仅仅维数就吓人，更何况其相应的数码变化。

大数据派对人工智能的复杂程度，没有清晰的认识。
他们只是感到很复杂，却不知道有多么复杂。
可以肯定地说，大数据在人工智能领域，不会有很大的作为。
大数码，可能是唯一的出路。

不知道大家怎样想，我认为也喜欢未来人工智能能超过机器人。

人类科技在一点点进步，这个很好，没必要去害怕什么机器人取代人之类的，放手去做吧，科技的初衷一直是让我们过上更好的生活，即时被取代了也没关系啊

可能实现的是 帮助人类生活更便捷的工具

迫切实现的是把智能直入人体，不需要借力外物去实线人工智能

收到邀请来达一下

可以超过。人工智能到现在也才六十多年，从一无所有只有一个概念发展到现在在某些方面已经媲美甚至超越人类的地步，这个过程可以说十分快速。人工智能是否超越人类大脑，如果指的是想象力、创新力可能不能，机器都是按照逻辑来思维的，但如果指逻辑思维能力，运算能力，是已经超过了。目前看来各有千秋，相辅相成。

人类开发人工智能的初衷恐怕也只是用其作为一个辅助工具，减轻各类负担，目前看来目的已经达到了，也算胜利了

不能

汽车

医疗

占座，

讨论07
——频率码

讨论语音识别，频率、振幅、波长三大含义占有很重要地位。
通常认为，
频率决定音度的高低。
振幅决定音量的强弱。
波长决定音色。

音度高低的识别是语音识别的关键。
先来讨论音度、频率。

来看频率定义：
秒反复次数。
这个定义中出现了三个含义“反复”“次数”“秒”。
频率可以不用秒，用小时也可以。只是不应叫做Hz。但还具频率义。

那么换句定义：
单位时间内重复的次数，叫做频率。

来看速度定义：
单位时间内移动的距离，叫做速度。
若用米作为距离单位，则该定义修改为：
单位时间内米重复的次数，叫做速度。

发现频率定义与速度定义的内容很相似。
显然，频率也是一种速度。
频率义为重复的速度。
速度重复越快，频率值就越大。

这样，定义中的“秒”可以去掉了。
只剩两个含义：单位时间(时段)，次数。

时间：一维。即一个逻辑规模数码系。
次数：一维。也为一个逻辑规模数码系。

二维即可实现将频率编码。
频率可用二维逻辑数码来表达。
时间及次数组成的二维，可穷竭所有频率。
所有频率都可在这个二维数码系中找到相应的代码。
这样就实现了一个关键功能——穷竭。
(不是穷举。容易搞混。)

有了这个二维速度数码系，音度高低的两两对比，
在数码系电路的物理地址上就可直接显现出来。

简谱或五线谱，定义了哆1唻2咪3发4嗦5啦6西7的八度关系。
即可穷竭五个8度范围内的任何变化。
也可记录、固定、识别某段变化。
这就实现了用乐谱创作歌曲、记录歌曲、识别歌曲。

频率穷竭二维数码系的原理，与乐谱很相似。
只是范围更宽广、音符更多、音符排列更细密。
可记录识别电路能力范围内的任何一段音频变化。

一句语音，比如一首音符更多、音频排列更细密的歌曲。
用二维数码系来记忆识别一句语音，并没有什么难度。

可以超越，长江后浪推前浪，人工智能最后会取代人类，

讨论08
——品字结构的三四四三原理

本帖中常提到的几个名词：
逻辑规模Σ=2^n
金字塔数码系
大数码
这三个名称所指的都为同一个逻辑演变现象。

如前所述，逻辑规模公式，不仅仅是一个单一的公式。
而是一个由公式计算出的塔式数码结构。
这个结构既包含有二进制，又包含有十进制。
若指出该结构表上的一个逻辑位置，
就可直接找到其对应的二进制或十进制。

用来分析名义的逻辑层级及关系，叫做逻辑规模。
用来将名义数码化，叫做金字塔数码系。
用来存储及随时调取，叫做大数码。

然而，有了这个神奇的公式及数码结构表，还不足以搞定广义AI。
还面临一些难题——系缚等起及代码的段取。

前边聊过，系缚等起是机器实现智能化的理论上的核心动作。

实现了名义数码化之后，得到的仅仅是可数码化的穷竭数码系。
其中指定并记忆具体的哪个名称是哪个含义，这叫做代码化。

那么，机器还应做到的是，在各名义穷竭数码系中，
系缚上具体的代码，并可及时地等起。

人类系缚等起的运作过程，前文简单聊过。

现在来聊聊系缚中系与缚的结构问题。

这个问题对于理解数码系中具体代码的结构设计原理很关键。
若不理解品字结构，而试图设计其它的结构，
以实现数码系中具体代码的系缚等起，则很难逃脱大数据的思路。
品字结构是大数码区别于大数据的最本质特征。

什么叫做品字结构呢？
一系内含过去现在未来三分段。每分段一缚。
一缚中分四段。每段一系。
如此系含缚，缚含系，呈现三四四三的双层关系。
如品字三口，每口四画，故命名为品字结构。

一个系缚的详细过程如下。

“天地玄黄”为四字一串的词，
发音为四段一系的语音段。
也就叫做四分段连成的一系。
连成一系后，四字的先后时间顺序被固定。

说天时，天的发音在现在。地玄黄发音在未来。

说地时，地在现在。
天刚刚说过。在过去。
玄黄在未来。

说玄时，玄在现在。
天地在过去。
黄在未来。

说黄时，黄在现在。
天地玄在过去。
若立即重复，则天在未来。
若不再重复，则天地玄黄都在远处的未来。

显然未来有两种：
一，接下来立即发生的近处未来。
二，将来某时才可能发生的远处未来。

当天地玄黄成为远处的未来时，也就成为了记忆。

所记忆的内容，通常认为在过去。怎么成为未来了呢？
由于时间的轮转结构，未来与过去只是相对的建立的含义。
并没有绝对的未来，也没有绝对的过去。
就像地球的东西是相对的一样。

这很像当年人们对地球的认识。
福格先生从伦敦出发一直向东，80天后，
却从美国东海岸，也就是伦敦的西边，横渡大西洋，回到了伦敦。
过去未来也是这样的一个封闭的轮。

用1234来代替天地玄黄。也可代替所有的四字语音段。
若立即重复，则其顺序为：
1-2-3-4-1-2-3-4-1-2-3-4-....
4后边接着1。首尾相连，是一个封闭轮。
相对于现在而分别出过去未来。并没有绝对的过去未来。
5字语音也这样。n字语音也都这样。

前边聊过，时间义，一维单向无限递增1。
每个时刻都有相应的逻辑位置。且绝不重复。
起点确定，终点敞开，不封闭。
并没有终点。也无封闭轮转现象。

然而，一件事情从发生到结束，叫做时段。时段有终点。
若立即重复，则有了首尾相接的封闭轮转现象。
轮转开始，则遵循时间义一维逻辑演变。
轮转结束，则逻辑规模到此为止。

故任何可重复现象，其时段都为一系首尾相接的封闭的时轮。
语音现象也为可重复现象，也必经历这样的可重复的时轮。
这样的时轮，沿着敞开的一维时间数码系而轮转。
就像火车轮子沿着轨道轮转前进一样。

语音天地玄黄含有如下五个时段：
天字音时段。
地字音时段。
玄字音时段。
黄字音时段。
天地玄黄总时段，从天的开始时刻到黄的结束时刻。

显然，总时段套分时段。时段有两层。

总时段，作为时轮，沿着时间维轮转前进。
分时段，作为时轮，沿着总时段时轮而轮转前进。
比如小齿轮围绕大齿轮转动。大齿轮沿着时间轨道转动。

在语音识别上，一系语音比如一个大齿轮。
一系含有多少字，就有多少个小齿轮。

不好意思，文字叙述有点复杂，其实并不很复杂。
您可以剪四张小圆纸片，每张一个字，写上一个四字成语。
再剪一张大圆纸片。
用大头针把小纸片，按成语次序，钉在在大纸片边上。
然后，在桌子上滚动大圆纸片。
再观察其时序关系。就一目了然了。

天地玄黄这个例子中分时段有两种：
一，一字一段，共4段。若有x个字，则x段。
二，现在过去未来3段。无论多少字，都分3段。
3段时段总长，等于总时段。

那么，不仅仅这个例子，任何一系现象都有两种分时段：
一，x分时段。
二、过去现在未来3轮转时段。3时段可体现轮转现象。

过去现在未来3段，与时段义不同。

由于每段的时长，次次增减变动。故每段有各自的含义。
过去段，每次递增1字段。0+1≤x (字段数x)
现在段，等于1字段。1
未来段，每次递减1字段。x-1≥0

如同轮子的接地点，随着轮转不断变动。
接地点叫做现在。
转出去的叫做过去。
将要转进来的叫做未来。
如此重复。
语音也是这样。
正在发音的字段叫做现在。
刚刚说过的叫做过去。
将要说的叫做未来。

而过去未来，都为非接地点。怎么做区别呢？
以一系的终点作为未来的终点。即为过去未来的区分点。
这样区分后，
那个即将发生的近处未来，就叫做本次未来。
那个过去变成的远处未来，就叫做下次未来。
即在下次重复轮转时，过去才会变成未来。

而每个字音时段，也是一个小的时轮。
小时轮也应有过去现在未来。
例如“天”字音时段为“t-i-an”。
相对于天地玄黄一系，t-i-an作为一体而不分时段，叫做一缚。
形成一粗层系缚。
然而，t-i-an作为一系，作为总时段，
t音就成了一体的一缚。成为了分时段。
也包含本次下次的过去现在未来3段轮转结构。

形成一细层系缚。

这样双层的粗三段包含细三段的结构，就叫做品字结构。

这个品字结构及原理，即为代码在数码系中段取及流转的原理。

您若读懂了这些原理，您一定会相信，
理论上，广义AI要比狭义AI更容易实现。
那些智能神奇的机器人，距离当代，并不遥远。