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數(shù)學(xué)家/物理學(xué)家常常會說：“c是個常量，p是個參量,v是個變量”。他們的意思是這三個都是可變的，但是存在一種可變的層次差別。c構(gòu)成全局條件，p構(gòu)成全局性更弱的一種條件---他可以在c固定時保持變動，最后v可以在c和p保持固定時變來變?nèi)サ摹?/div>
設(shè)想牙科醫(yī)生不可能讓病人的位置變來變?nèi)サ模轻t(yī)生自己變動位置是有用的。其中的概念便是：c是病人，p是病人的牙齒，而v是醫(yī)生本人。
框架和嵌套：
在框架語言中，可以說情景的心智表示包含著彼此嵌套的框架。
設(shè)想有若干個柜子，每個柜子上可以裝若干個抽屜，這些抽屜可以放進(jìn)“子框架”，你可以把別的柜子壓縮后放進(jìn)去，這個過程可以遞歸。
在思想層面，我們會把“人”的概念扭曲壓縮。比如在羽毛球賽球場上，你會把人考慮成一個隊員，你已經(jīng)把“人”這個概念壓縮到“羽毛球賽”中去了。
用框架進(jìn)行知識表示的理論依賴于這樣一個想法：世界是由半封閉的子系統(tǒng)構(gòu)成的。
滑動：
我們會把想法進(jìn)行變形，我們必須要適時的產(chǎn)生使得概念變形的能力，沒有什么絕對不變的東西。也不能把事情弄得模凌兩可的，以至于根本喪失意義。
我們會把圓形“滑動”為橢圓形，或者凹陷的圓形。但是不會把圓形“滑動”成三角形，雖然他們都是閉環(huán)圖形。
跳躍性和全局后退：
設(shè)想有一條狗，目標(biāo)要獲得一塊骨頭，前方有一面柵欄，柵欄有門。
“新手”會直接沖向柵欄有骨頭的位置，然后碰到柵欄過不去了，就會“旺旺。。”。“老手”會先跑到門口，繞過門口然后再跑向骨頭。
這里有一個思維跳躍性的過程，曲線救國的方式，在多次直接方式取得不好的后果后，高級的思維需要跳出原有的思維，后退幾步來看待問題。這在深度學(xué)習(xí)上，是一種經(jīng)驗演變。但是他應(yīng)該可以從思維的不同層次的滑動中推演出來。
演員系統(tǒng)：
框架+演員=符號。演員之間傳遞消息，但是消息的解釋取決于演員自己的特性，于是符號的內(nèi)容將由框架和演員共同決定.演員是信號的啟發(fā)器
多重表示：
副總統(tǒng)是政府這部汽車的備用輪胎。概念骨架不僅必須存在于不同的抽象層次上，還需要存在于不同概念“維度”上。
關(guān)于人工智能的幾個的問題：
1.程序能否寫出優(yōu)美的樂曲？
會的，但不是現(xiàn)在。音樂是情感的語言，精神世界不可低估。能有如此能力的“程序”必須得能自己走進(jìn)這個世界，在紛繁的世界中與生活抗?fàn)帲⒚繒r每刻體驗到自己的感受。他必須懂得暗夜里涼風(fēng)帶來的喜悅與孤獨(dú)，懂得對于帶來溫暖愛撫地手掌的渴望，還要能體驗到一個人死去后引起的心碎與生活。明了放棄與厭世，悲傷與失望，決心與勝利，虔誠與敬畏。能把希望/恐懼/煩惱/歡樂/寧靜/不安等對立的情緒混合到一起。。。。
2.是否可以在低層次設(shè)置核心參數(shù)控制程序？
不能，如同人不會在意自己每天死掉幾千個神經(jīng)原一樣，我們幾乎沒事，除非你要給大腦做手術(shù)折騰的太厲害。但這已經(jīng)不屬于低層次控制
3.人工智能是否存在超智能？
可能和規(guī)模有關(guān)，我們也許有一個臨界點(diǎn)，也許人類已經(jīng)位于零界點(diǎn)之上。有一天會達(dá)到全能自我認(rèn)知，即笛卡爾的“我思故我在”將演變?yōu)?#8220;我在思我所思”。
也許人工智能有一天達(dá)到了人類的智能，但是他會進(jìn)入下一階段。我們可能還不知道那是什么樣的。
4.是否存在能擊敗任何人的下棋程序？
可能已經(jīng)有，但是現(xiàn)在還只是下棋。
跳出下棋，普遍的去看，真正的只能必然依賴于一種縱覽全局的能力---即可以說是在程序中編入了一種“跳出系統(tǒng)外”的能力。一旦實(shí)現(xiàn)了這一步，你就無法再完全控制這個程序了，他將超過一個特定的臨界點(diǎn)，那時你不得不與你造出來的東西打交道。
智能的可抽取性
為闡明大腦中發(fā)生的思維過程，有兩個基本問題
一個是解釋低層次的神經(jīng)發(fā)射通訊是如何導(dǎo)致高層次的符號激活通訊的，
另一個是自足地解釋高層次的符號激活通訊——建立一個不涉及低層神經(jīng)事件的理論。
如果后者是可能的——這是目前進(jìn)行的所有人工智能研究的基礎(chǔ)中的一個關(guān)鍵假設(shè)——那么智能就可能實(shí)現(xiàn)于不同于大腦的其它硬件上。那將表明智能是一種可以從它所在的硬件中"抽取。出來的性質(zhì)——換句話說，智能將是一種軟件性質(zhì)。
這將意味著意識和智能這一現(xiàn)象的確和大多數(shù)極其復(fù)雜的自然現(xiàn)象一樣是高層次的它們有自身的高層規(guī)律，這些歸律依賴于低層，但又可以從低層中抽取出來。相反，如果沒有全部由神經(jīng)原(或模擬神經(jīng)原)組成的硬件就絕對無法實(shí)現(xiàn)符號觸發(fā)模式的話，這將意味著智能是一種局限于人腦的現(xiàn)象，比起那種可以用一個具有若干不同層次的規(guī)律體系來說明的現(xiàn)象，對它的
釋要困難得多。