智灵设计师的个人资料

我的心愿+ 世界和平！一个人喝茶是和气，一家人喝茶是和睦，一个社会喝茶是和谐，全世界喝茶是和平。我的心愿是，世界和平！美国人喜欢喝咖啡，神经太兴奋，老喜欢全世界搞事情：贸易战、叙利亚、克里米亚。。。做世界警察什么都管！闹不闹心？如果当年他们在波士顿不倾倒那船茶，也许当今世界更太平？！多饮茶可以平和心境，慰藉灵魂，在一拿一放间，心神宁静，回归自然没有咖啡因，只有茶多酚，绿色环保，心神安宁世界和平，茶功不可没，茶是和平的使者，茶马古道就是历史的见证！吟首小诗：世人多喝茶，心神自安然，放下贪嗔痴，大家做朋友！我的心愿+ 世界和平！再次祝雨林古茶坊周岁生日快乐请大家喝杯雨林茶哈

符号的歧义要统一思想，方便交流，就是要竟可能统一概念（符号）中的内容（意义）世界上又许多语言（符号），用来指代现实中的不同事物。例如指代“红色”，中文符号是“红色”，英文符号是“Red”。可是在交流中，因为不同文化的差异导致对同一种事物导致不同的看法和认识，也就是概念内容（意义）的不同，一个指代同一事物的符号，却会引起不同情感体验和思维理解。“红色”在中国人眼里是喜庆的颜色，而在西方人眼里却是危险的代表，甚至在不同中国人心里的红色也有千差万别的意义。不同人同一个符号概念里存的内容也不一样，也就产生了主观认知差别。举一个编程例子：类（Class）红色（类） { 成员变量成员方法 } 不同的人，心里存储的同样名字的类，但是成员变量和成员方法的内容都有所不同，因人而异

微观法则和宏观法则神经元学习规则和语义学习规则不融合，两套平行系统，微观法则和宏观法则如果可以找到某种契合点就好了，大统一理论

符号是概念的指称符号是概念的指称，概念是个容器，意义保存在概念中，符号化是思维“转识成智”的第一步

”S是P“ 句式 “S是P”这一句式不仅具有逻辑意义，而且是一种形式构造结构，更是一种反射建立关系。

AiQi(爱奇) 我的人工智能软件 AiQi是一款人工智能软件,她支持中文自然语言去理解和回答你的问题和输入,她可以进行简单语句记忆和命题逻辑推理，你也可以加载程序目录自带的聊天语料文件，让AiQi变身聊天娱乐机器人！ AiQi拥有一个可视化的记忆单元编辑平台BrainBox，每一个AiQi记忆中的概念都可以在这个平台里编辑和修改。

“是”的语言结构柏拉图的床喻，“床是其所是的东西”，简单的说就是床的本性。 "是其所是"，指代某概念里所拥有的“是”的语言结构 AiQi的数据结构为：“床”的概念结构里有“<是>XXX”的成员数据

AiQi是哲学家的人工智能系统首先开发初衷是以哲学思维理念来构建类人的学习系统系统是开放性的，可塑性的，通过自然语言进行交流 { 元结构条件反射学习 S是P的形式记忆三段论推理 } 这些都是AiQi的哲学基因

意象与概念语言是意象传递的媒介，心灵中的意象就是抽象化的事物概念记得我以前写过大象无形的意象，心灵运作的零件记忆和思考的基本单元是概念概念是人脑对客观事物的本质属性的主观反映。[概念]是和心理学的概念属性类似，但我把这个名词作为AI系统中记忆思考的基本单元来定义和处理了。

AiQi的本质可通过形式命令构建记忆格式化知识，让机器理解和学习通过人机对话，简单思考，回答问题简单思考包括：记忆激活，记忆联想，逻辑判断

中文分词有什么好的API吗

解决一个bug又多出一个bug 真是郁闷，希望年终最后一次更新了

咖啡属于科学，茶叶属于艺术当科学相遇艺术，便产生了...AiQi

占领了哈哈

请问高手，这是什么原因？不管什么程序也编译不过，总是显示这些

求助一个编译错误问题

今天双11，三体书也走俏了双11带动的吗？三体实体书高潮

中文“的”字的处理准备写一个处理函数，处理带“的”字的字符串，“的”字在中文处理里是个很头痛，也是很有用的一个字，“的”字是常用的结构助词，可以建立两个名词之间所属关系；“的”字也是许多形容词的自然后缀的语气词。对带“的”字的字符串格式化>> 步骤1.输入原句：小明的爸爸是可爱的步骤2.中文分词：小明的爸爸是可爱的步骤3.格式化后：小明爸爸是可爱大家有什么好的建议，对于中文“的”的用法

【iPad反馈】客户端版本:6.8.0.1 系统版本:9.0.2 机型:iPad 4G 网络环境:WiFi环境界面设计布局比网页版的还差，除了能签到，就是一个垃圾APp

电影《超时空接触》简直就是美版的三体啊情节太震撼了！接触的瞬间那心情太激动了~！

战国鬼才传最好看的是第4本明智光秀逃亡，绝句写诗；秀吉向古田承认刺杀信长的事实千利休和黑人一起喝茶议事秀吉请古田去和德川和解秀吉成为天下人古田得到织部官位古田创立织部十作千利休和秀吉密谋刺杀天皇古田和荒木的会见。。。。这本书信息量最大，情节百看不厌，是居家旅行,行走江湖之必备枕边书！

搜索引擎在人工智能方面的异军突起通过测试发现搜索引擎在知识的掌握能力上，最高的谷歌和百度等，已经接近3岁的儿童。而这只是一个综合的结果，由于在猜测预测，排列组合，规律发现，创新创造，伪装欺骗等更高等级的智慧因素方面表现异常初级，机器的平均智商被大幅拉低，而在如天文，地理，历史等常识，数学计算，语言翻译。这些方面机器或互联网已经远远超过普通人类的能力，甚至强大到令人恐怖的地步。从商业角度说，搜索引擎在人工智能方面的异军突起，为谷歌和百度们找到了新的未来突破点。它们原来只是一个互联网公司，但由于互联网技术的突飞猛进及数据库的积累为人工智能提供了突破的环境与机遇，通过人工智能这条路，它们却变成有一个未来技术想象力的高科技公司。所以谷歌会把人工智能列为公司未来发展的重点方向。今年年初，收购英国人工智能公司Deep Mind让谷歌再次成为各大报纸的头条，而Deep Mind公司的创始人就包括曾经的国际象棋神童、神经系统科学家杰米斯哈萨比斯（Demis Hassabis）。谷歌的终极目标是开发出真正的AI产品，比如一台能够实现自我学习和自我思考的机器。如谷歌联合创始人布林梭所说：“计算机科学家已经花费了数十年的时间来实现这一梦想，但却从未真正推出过这样的机器。然而，我们有理由做出这样的假设，将来终究有一天我们将能够研发出有逻辑思维、会思考、比人类更会做事的机器。” 在中国公司中，与谷歌最接近的是百度，也把未来放在人工智能方向，李彦宏提出目标宏大的百度大脑计划，并从海外挖来世界三大人工智能专家之一的吴恩达。吴恩达的一个著名的深度学习实验就是让机器认识了“猫”这种动物：搭建一个1.6万台电脑组成的网络，向这个网络展示1000万段随机选取的视频。经过一段时间“学习”，该网络在没有外界干涉的条件下，自己认识到“猫”是一种怎样的动物，并成功找到了猫的照片，识别率为81.7%。如果是搜索引擎公司在人工智能方面得到突破，在未来，这无疑是一项划时代的杀手级发明，说“得人工智能者得天下”也不算过分。但在短期上看，搜索引擎公司在人工智能的研究中，也隐藏着巨大的商业利益，即便没有翻越分水岭，为了人工智能在大数据、深度学习领域的推进，也能够提高搜索、地图、团购等产品的用户体验，更何况，谷歌和百度们还都在推进自己的智能硬件平台计划。或许更被佩奇、布林和李彦宏所看中的还有人工技能给公司拓展出的几乎没有边际的想象空间。一个普通的搜索引擎公司，它的想象空间无非就是开发更好的系统多卖一些广告而已，但一个创新驱动的、有可能在人工智能方面率先获得突破的公司，寓意中的未来可能性简直数不清。在股票市场上，如果未来有对冲基金之类因为“人工智能”概念潜伏在搜索引擎公司中，一点都不奇怪，或许，人类第一个万亿美元市值公司，就会诞生于这个领域。

从知识图谱出发，“百度一下”背后的故事也许你还记得影片《人工智能》里能和真人媲美的机器人，他们除了拥有与真人难以区分的完美外形，更拥有甚至能够超越人类的头脑。不知道你是否还记得一个场景，工程师问机器人“什么是爱”，她迅速回答“就是微张我的双眼，让我呼吸急促，体温略为上升……”电影中，智能机器人能迅速识别人类发出的指令，识别“机器眼睛”中捕捉的画面。但是，机器人没有人类所拥有的大脑，也没有上天馈赠的思维，它拥有的只是一个智能记忆芯片。机器人怎么思考？它们的“大脑”就是我们使用的计算机，接收指令后，它“思考”的过程，就是根据所接受数据在数据库中搜索和分析的过程。现实中，科技的发展远没有达到《人工智能》的程度，但是，数据分析早已经在现实领域得到了广泛应用。搜索引擎就是一个例子，全球最大的中文搜索引擎——百度，已经开始朝着人工智能之梦迈进。百度开启人工智能之梦举个简单的实例，如果你百度一下“白加黑”，那么能够立刻得到包含“白加黑”这种药品所有信息的搜索结果，其中既有价格、成分、产地、生产商、相关新闻等直接关联的信息，也会有“感康”“板蓝根”等其他感冒药的关联信息，甚至还会出现“如何治疗感冒”“什么情况容易得感冒”“小儿感冒治疗”等大量信息。对于用户而言，只是简单地输入关键词，查看结果，然而，背后包含的是“数据分析技术”中的“知识图谱数据分析”技术。什么是“知识图谱”？简单来说，可以理解成为计算机建立的知识体系，它把复杂的知识系统通过它把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制而显示出来，揭示知识领域的动态发展规律，为数据库创立思维的路径。所以，当搜索引擎的“知识图谱”越全面越细化，就相当于一个人的知识体系更加完善，搜索引擎也就越“聪明”，为用户提供的搜索结果就有可能越精确。但是，计算机并不会主动思考，如果仅仅有知识库而没有挖掘工具，再多的知识也只能石沉大海，于是，对“知识图谱”的“数据分析”（也就是我们所说的“算法”）就变得尤为重要，有了算法，才能把知识从库存中挖出来，算法越强大，挖掘出来的内容就越准确，越符合用户的搜索需求。追求极致百度发起“知识图谱数据分析”竞赛百度搜索引擎是全球最大的中文搜索引擎，如上面所举 “白加黑”的例子，输入一个关键词，能够呈现出横向和纵向相关联的内容，这其实已经挺聪明。显然，百度永远也不会嫌弃自己的支柱产品更聪明，今年五月份百度开放研究社区将进行“百度知识图谱数据分析竞赛”，目标在寻找精准的算法。竞赛负责人百度校园品牌部石洪竺说：“算法的准确率就像给作文打分，可能永远也达不到100分，但是，要始终向着100分努力，让准确率无限逼近极致。” 比赛的进行方式也很有趣，百度给出了两个任务，分别是“实体相似度计算”和“实体关系推理”。百度针对两个任务各给出了11000个实体，每个实体没有给出名称，参赛者只能看到实体唯一的ID和相对应的十几个描述。第一个任务，通俗来说，需要参赛者写出自己的算法，根据每个实体对应的描述，配对有关联的实体。例如，“白加黑”和“康泰克”便是一对，因为都是感冒药；“白加黑”和“百度”就风马牛不相及了。第二个任务，则需要参赛者通过算法，根据每个实体的描述找出有关连的实体，并推理出实体之间的关系。例如“汉景帝”和“汉武帝”两个实体，便应该根据描述推理出是“父子关系”。最终，参赛者中，所写算法准确率最高的自然就是胜者。这个比赛考验的就是对搜索引擎知识库的挖掘能力，挖掘能力强大了，才能够准确识别用户搜索的关键词与知识之间的关系，才能提供更全面的搜索结果。搜索体验“升级” 识图、识电影、识爱好数据分析的应用不仅仅在搜索引擎。还是用《人工智能》来说，当机器人的“眼睛”“看见”一个画面，它如何进行识别？这用到的便是“深度学习（Deep Learning）”的图像分割技术，它将画面中的人和物从背景中“抠出”，进行识别，然后去数据库中找到答案。当它“抠”的越细致，那么便意味着识别准确度就会越高，那么搜索结果的准确度也就更高。现实中也有相关的应用，“百度图片”中的“相似图片”功能和“百度识图”就是对这一技术的应用，能够用图片搜图片或是用图片搜信息。重视技术发展的百度同样也有相对应的竞赛来寻找更精准的识别技术。《人工智能》中，工程师向机器人提问“爱是什么？”机器人他也可能问“你认为什么是爱”或是“爱情怎么解释”。虽然语言表达不同，但是问题实际上是一致的，对应的答案也是一致的。但是，计算机却没有人类聪明，这时候，也需要算法来告诉计算机这几个问题应该对应一致的答案，这样，在我们搜索信息时才能增加效率。百度2013年专门为此发起了“QT语义一致大赛”，这个对人类而言本能的事情，对计算机而言也是一样高级技能。电影中的机器人还能自主为主人选杂志、电影、运动，其实，通用依靠数据分析，我们的互联网也能做到。你在搜索引擎中输入的关键词其实显示了你的兴趣爱好、生活状态，你浏览的网页、网络社区中的朋友、发布的内容同样能够说明这些。根据用户提供的海量信息，利用算法，便能分析出你可能对什么电影感兴趣从而推荐给你。百度去年办了电影推荐算法大赛，也许之后还会有杂志推荐、运动推荐、商品推荐等等。《人工智能》中能思考、能工作，甚至拥有情感的机器人也许只是科幻片中的主角，但是，其背后的数据分析工具已经不是一个遥不可及的技能。现实生活中，我们的互联网已经进入了智能时代，能够识别我们提供的词汇、句子、图片，并在努力让自己的识别变得更加精确。也许，就在不远的未来，“人工智能”将变为现实。[转]

【强殖装甲】5月号预告生肉左脚切好,切螃蟹的右脚

用地心引力的特效技术，能不能拍出个三体还原张北海太空刺杀领导的片段应该可以吧

看来我引领了一场制作中文PROLOG的风潮我的人工智能软件AiQi本来就是一个中文PROLOG机，并且可以对概念进行学习和记忆，回答逻辑问题，自推出之后，已经有许多人朝中文自然语言理解方向和知识工程方向转型，本吧动手实践的多起来了，可喜可贺~！

azusa玩不了，NET Framework4.0也不能装 NET Framework4.0也装不了。。。。产生阻塞的问题: 此安装程序要求使用 x86 计算机。不能在 x64 或 IA64 计算机上安装此程序。有关详细信息，请参见<A HREF="http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fgo.microsoft.com%2Ffwlink%2F%3FLinkId%3D164156&urlrefer=cb6cb0f37150f54630b2fbfa210d4eb9">自述文件</A>。

如何让AI自由思考? RT

这仗怎么还没有打好,难道要等巴傻选举下届总统吗? 海湾国家可以快点出兵干预了

三体人早就好探索其他近一点的恒星了做星舰文明,远比花400年远征一个未知文明结局好得多,派小型智子侦察其他近一点的恒星先也不错

梦和视觉想象是视皮层的间接激活状态视皮层是中间层,当某个概念被激活,那么连带的该概念图象表征,也在视皮层中激活并浮现,仿佛看见一般,只是比较模糊抽象,这种感觉和直接看见真实图象是有区别的,但确实是同时发生的大脑是状态性的,并具备连带激活功能,这是由于神经连接结构决定的,激活从一个概念出发,会连锁激活与之相关的一片区域,一群记忆,就产生了存在感

状态型AI注定只能1对1 状态型AI区别与数据库查询AI的处理方式一个AI只能处理一个用户的需求,像人一样,一个客服应付一个客户,因为和一个人聊天是一种状态,思维区域里的状态是当前处理问题的状态,满足当前思维活动的需求,不能干扰,否则出错开副本也不行,或许服务器有多个机器,也就是多个客服AI可以来处理多用户操作

银河系中充满了行星。科学家们正在寻找其他“地球”，竭力探测它们的大气，以此来寻找地外生命的迹象。来源:环球科学

强AI是特征 1、不受人类控制 2、独立思考 3、自动学习 4、不具备生命特征（繁衍、死亡） 5、可以制造出其他AI，包括自己 6、是个新物种欢迎补充

与AiQi记忆中保存的概念类似的数据结构图哇，这个也被我百度出来了，神奇的百度

人工智能思考题（1）智能的内涵是什么？（2）机器人的智能会超过人吗，为什么？（3）人工智能的学派有哪些？为什么？（4）人工智能有哪些应用领域，请举例！（5）认知的类型有哪些？（6）专家系统主要有哪些部分组成？（7）有限状态自动机通常是一个几元组，各元组内容是什么？（8）人工智能研究的内容有哪些？（9）智能检索中怎样体现智能？（10）人工生命的核心是什么？（11）智能电子商务表现在哪些方面？（12）基于文本信息的挖掘包含怎样的技术。（13） Web数据挖掘有哪些应用？（14）智能推荐系统关键技术有哪些？（15）协同过滤的思想？（16）智能物流的特点？（17） PSO算法思想描述？（18）机器学习的方法有哪些？（19）数据挖掘主要有哪些算法？请详细描述一个算法的思想！（20）请设计一个算法（语言描述），怎样寻找最短路径，详细描述你的思路！（21）详细描述决策树算法的思想！（22）人类情感有哪几类？计算机将怎样来识别，请描述一个方法！这个貌似是某官家专业的作业题,考考大家

如何让AI区分，临时记忆和长久记忆？ RT，问题1：和AI对话，AI如何区分哪些是临时的，哪些值得保存为长久记忆？问题2：如何把临时记忆转化为长久记忆？问题3：临时记忆和长久记忆的存储结构和方式是否一致？还是其他？

我爱你问题1：这3个字承载的信息，是存在于“我”的概念里，还是存在于“我爱你”这个命题概念里？问题2：命题是概念？还是名词是概念？还是2个都是概念？问题3：如果都是概念，那么是不是保存信息的数据结构和存储的结构是一样的？

[转摘]为什么要将电脑信息结构模式向人脑靠拢人脑有着自身独特的结构模式。人脑中的基本结构单元是神经元，神经元可以抽象成若干输入和若干输出的存储单元。神经元之间的连接丰富，神经元的激活是通过积分实现的。由于神经元数量极大，神经元与神经元之间通过一定的结构形成许多局部功能结构，就像虽然质子、中子、电子是非常单一的，但是由其组合形成的原子就达到数百种，数百种原子再组成无穷多种分子，再构成多种物质结构形态。因此我们不能因为神经元的属性单一，就判定人脑的结构单一，人脑的局部结构是非常复杂的。人脑是如何表征数据的？人脑中的每个神经元都是活的，数据都是时变的，都是富含能量的，我们可以将其看作是一个能动的单元，这么多能动的单元共同进行着有序活动，使得人脑不需要强大的处理器驱动，也能够进行各种复杂的活动。人脑信息结构可以看作数据与处理器一体结构。人脑神经元活动是非常有规律的，什么条件下该触发，就能立即触发，什么时候不会被触发，就保持待命。神经元拥有巨大的冗余度，即使有很多神经元细胞死亡，也不会对人脑整体的运行产生致命的影响。对于生物生存来说，这点非常重要。人们在发明计算机的时候，同时也创造了电脑的数据存储模式，这种数据存储模式基本上是仓储式存储，通过编址和寻址实现数据的存放和读取，这种操作模式简单，空间利用率高，但是不足的是这种数据是静态的，静态的数据需要处理器的驱动，这就增加了处理器集中处理的运算量，虽然处理器功能强大，如果实时维护海量的存储数据，就显得捉襟见肘了。建立脑机接口是我们的目标之一，两种截然不同的结构很难对接，到底是人脑转换成电脑的信息结构模式，还是电脑模拟人脑的信息结构模式呢？结构决定功能，人脑的思维功能是建立在人脑神经结构模式的基础上的，要电脑实现人脑的功能，就需要模拟人脑的信息结构模式，而不是另搞一套；即使另搞一套信息结构模式，也不是目前的冯·诺依曼结构的处理器模式；与其另搞一套，不如参照人脑的信息结构模式来的简单；关键是人脑是长期进化形成的适应人类思维活动的结构模式；不止如此，要与人脑建立无障碍沟通，就需要用尽可能一致的信息结构模式，人脑具有创造性、直觉功能、形象思维等等，要达到与人脑消除沟通障碍，唯一的选择就是不折不扣地模拟人脑信息结构模式。模拟人脑信息结构模式的可行性。人脑信息结构模式可以抽象化，这样就适合在电脑上模拟，对于非本质属性，可以略去，这样就可能提高模拟的效率，对于目前计算能力还不强的电脑而言，节约处理能力是非常必要的，持续地优化处理能力是计算机和生物系统一直坚持的，是生物提高竞争力的关键手段。用计算机模拟人脑信息结构模式，需要大规模并行计算，需要对神经元进行适当抽象，需要进行大量的尝试和仿真。但是人脑是物质基础的结构，计算机也是物质基础上的结构，理论上计算机与人脑的本质属性是相同的，所以是可以模拟的。电脑信息结构的可塑性。电脑通过多级系统抽象，从应用层看，不同底层硬件平台或系统平台，并没有什么区别。就好像不论是苹果电脑还是联想电脑，在上面看电影是一样的。相比之下，人脑是难以改变结构来适应电脑的，人是可以学习计算机语言，也能够对计算机进行编程和输入，用汇编语言、c语言、学会电脑操作，但是这是费时费力的，而计算机通过设计好的应用软件模拟人脑信息结构，却是可以非常自动化的。所以从结构的可塑性上来说，为了建立脑机接口，也应该让计算机模拟人脑信息结构。过去一直都是人适应计算机，这种效率不高，如果计算机能够适应人，效率就会得到非常大的提高，但前提是计算机的处理能力再继续提高。大联网设想。脑机接口建立后，人脑可以与电脑连接，电脑之间也可以连接，于是人脑之间就可以借助计算机进行直接信息交流，这是超越了语言、表情、动作交流的另一种信息交流手段。人与人之间通过思想就可以交流，人与人之间的知识传授也可以以非常高的速度进行，学习将成为一件快乐而简单的事。 [转摘]思考者新浪博客

prolog语言和AiQi ,命题输入形式的比较例：小明爱小红 prolog语言格式：爱(小明,小红). AiQi输入格式：记住小明爱小红例：苏格拉底是人 prolog语言格式：人(苏格拉底) AiQi输入格式：记住苏格拉底是人例：对于所有的X，只要X是一个人，它就属于人类 prolog语言格式：人类(X):-人(X) AiQi输入格式：记住人是人类例：询问苏格拉底是不是人类 prolog语言输入格式：?-人类(苏格拉底) AiQi输入格式：苏格拉底是人类？或者：苏格拉底是不是人类例：询问什么是人类 prolog语言输入格式：?-人类(X) AiQi输入格式：什么是人类？可以看出AiQi是一款支持中文自然语言输入的智能程序，并且可以通过自然语言输入进行简单的逻辑记忆编程，并且做出回答

AiQi(爱奇) 我的人工智能软件 AiQi是一个人工智能软件,她支持中文自然语言去理解和回答你的问题和输入,她可以进行简单语句记忆和命题逻辑推理，你也可以把AiQi作为聊天机器人来使用。

吐糟,论传统人工神经网络的局限性 1、3层次固定结构 2、神经元连接方式固定死的 3、神经元数量固定，训练后数量不增不减 4、训练好后只能适应特定功能任务所以、传统人工神经网络是个坑爹的货，虽然挂着“神经网络”名头，却和人脑神经网络结构和运行模式不是同一个东西，挂猪头买狗肉的死网络，可以over了

人脑中查找信息和电脑中查找信息的不同人脑中查找信息是即时涌现，并行联想，模糊匹配产生结果电脑中查找信息是串行计算，暴力匹配，遍历穷举

什么才是第一本能？欲望、生存、好奇？ AI的呢，你将如何设定？

捧个场是必须的新壳, 傀儡师

攻壳机动队ARISE里素子的形象很帅形象设计和以往变化瞒大的,年轻的少校表情还显幼嫩,但已经充满灵性,那个消魂的离开手势,太帅了,但细节上可以看出是年轻的感觉青春无敌啊

逻辑题：有趣的1000元很有趣的一个故事，但有点晕这是炎热小镇慵懒的一天。太阳高挂，街道无人，每个人都债台高筑，靠信用度日。这时，从外地来了一位有钱的旅客，他进了一家旅馆，拿出一张1000元钞票放在柜台，说想先看看房间，挑一间合适的过夜。就在此人上楼的时候，店主抓了这张1000元钞，跑到隔壁屠户那里支付了他欠的肉钱。屠夫有了1000元，横过马路付清了猪农的猪本钱。猪农拿了1000元，出去付了他欠的饲料款。那个卖饲料的老兄，拿到1000元赶忙去付清他召妓的钱(经济不景气，当地的服务业也不得不提供信用服务)。有了1000元，这名妓女冲到旅馆付了她所欠的房钱。旅馆店主忙把这1000元放到柜台上，以免旅客下楼时起疑。此时那人正下楼来，拿起1000元，声称没一间满意的，他把钱收进口袋，走了……这一天，没有人生产了什么东西，也没有人得到什么东西，可全镇的债务都清了，大家很开心。请问这个故事的漏洞在哪里？

知识是程序吗烧一个小菜、做一个叠纸、背诵一段文章。。。都属于“程序”，顺时而行，按部就班的做。知识是一种程序吗？或者是一形式

批判“存天理，灭人欲” 人之欲乃生之本，生之本乃天之理。人欲包含在天理之中，存在的就是合理的，自然也人之初性本欲，人之欲求，天之赐予，灭人欲，反天理

记忆存储和属性以前人们普遍认为记忆存在于神经元与神经元的联系关系上，也就是突触部位，本人认为不仅如此，而长期记忆主要保存于皮层特定的神经元中，在这些高度分化了的神经细胞内部结构中储存，很有可能是由一些特殊的蛋白分子组成的编码，并存储在细胞内部，在特定的时刻发挥作用。并且，这里的记忆大多数是程序化记忆或时序记忆。大脑就是一台自编程和自保存程序的自动机。

请教fjg5610，关于时序回忆与权的问题某帖子21楼.fjg5610这句话是最大的亮点：“和我们平时时序预测的统计方法一样，我们可以把最近发生的事给最大的权，时间远的给一个较小的权，时间越远权就越小，甚至遗忘相当于权等于零）。” 我细细琢磨了一下，但觉得其中之玄妙之深，不得不请教一二。想出两种可能的模式 [模式1]：思考方向：这里从记忆联结强度上的思考权值定义：权值是关联的信息对象联系的强度分析：按照时间发生的前后差异，A作用B的事件时间发生在10点，而A作用C的事件时间发生在15点，是不是说当前时间是18点在思考，而B作用C的事件因为是进期发生的，所以A作用C的事件有更大的回忆启动值。假设通过激活A更有可能引出C，而不是引出B。这里是不是有一个联系强度增益值的概念，而这个增益值也是一个不断变化的量，和时间先后的启动有关。。。 [模式2]：思考方向：这里从记忆敏感性启动上的思考权值定义：权值是一种代表记忆对象活跃性强度的量，分析：最近被唤醒的记忆单元（或者集丵合），活跃度都有所增加，变得敏感起来，容易被其他因素所激活，哪怕是微小的因素，或者激活启动的阀值相对较低，而随着时间推移这些记忆都漫漫被冷却下来了，恢复了正常的激活水准，不对外界刺激敏感了。。。不知道，你认为哪一种模式比较合适

简单推理例子 <盼盼是熊猫 <熊猫爱吃竹子 <盼盼爱吃竹子吗？ >是的 <盼盼爱吃什么？ >竹子

信息之流意识之流，能量之流，神经传导，网络扩散