智能识别不需要划分范围，如果划分了范围就变的和专家系统没什么两样。人类在搜索事物的时候有逐渐缩小范围的好习惯，因此在模拟人类识别或思考能力的系统也自然而然的走模拟人类划分范围的路子，然后，人类划分事物范围这种本领带有很强的主观性，主观性强的东西不适合于机器来模拟，机器应该模拟的是主观性背后的客观因素：即人类划分事物范围的本质是什么。模拟了划分事物范围的本质，那么机器自然会表现出划分事物的特性。而不是舍本逐末。以人类思维是由反射生成的理论为依据，有的人开玩笑说：1＋1＝3(男、女和孩子），这只不过是他的反射链条链接到了另一条幽默的链条。如果由机器回答1+1的问题，机器也会搜索和1+1有关的链条，然后得出答案。问题是和1+1有关的链条有多个，系统为什么选择等于3这种看起来幽默的回答而不是等于2这样严肃认真的回答呢？我认为这是系统随机和控制一起作用的结果。有时候我们脱口而出一个答案，这是链条随机选择的结果，有时候我们认真思考后得出一个结果，这是控制选择的结果。不管是随机还是控制，都没有涉及到划分范围这样的问题。如果人为的为机器神经链条选择划分范围，那相当于让人来代替机器来思考，这样的思路走下去必然是回到了以往的人替机器做好一切的老路上去：人为机器选择划分范围、人为机器判断定下规矩、人为的为机器注入幽默感等等。这样做的结果是机器丧失了自我意识，而且需要人做的东西会越来越多。走错了一步，就会走错好多步。

作者： 60.208.178.* 2006-8-6 13:11 这是一个语境的问题.如果在数学试卷上回答等于3 我们可以认为这个智能个体出现了某种紊乱,不管是人工还是自然智能. 反之,在一个轻松的家庭聚会上,如果面对这样一个问题给出一个严肃的回答,我们认为此人缺乏幽默感. 语义的理解 以及做出哪一种反射 不应该是随机行为 至少内部应该有某种联系. 范围不应该仅仅局限于经验 还应该包含语境 对话者的经验 层次等等 应该都可以理解为广义的范围吧~ ---------------------------------------------------------------- 这个见解是
正确的
。 不同的语境也是我们对语言理解时为语言划分范围的条件之一。 实际上，即便是严肃的数学，1+1也会有不同的解释。 人们不会忘记这样一些事实：有很多人给数学机构寄去对歌德巴赫猜想的证明，其中不乏有人真在证明一加一为什么等于二。原来他们真地把对歌德巴赫猜想叫做的“1+1”当成了十进制算术中的一加一了。 我们知道，一加一等于二仅仅是十进制算数的结果。在二进制运算中，1+1=10，在逻辑运算中1+1=1。因此就是在严肃的数学中也需要更细致的划分出范围（如上文中提到的“歌德巴赫猜想范围”“十进制计算范围”“二进制运算范围”“逻辑运算范围”等），才能准确的理解语言。这个范围就是这位网友说的“语境”。

作者： dapplehou 2006-8-6 10:25 系统为什么选择等于3这种看起来幽默的回答而不是等于2这样严肃认真的回答呢？我认为这是系统随机和控制一起作用的结果。有时候我们脱口而出一个答案，这是链条随机选择的结果，有时候我们认真思考后得出一个结果，这是控制选择的结果。不管是随机还是控制，都没有涉及到划分范围这样的问题。如果人为的为机器神经链条选择划分范围，那相当于让人来代替机器来思考，这样的思路走下去必然是回到了以往的人替机器做好一切的老路上去：人为机器选择划分范围、人为机器判断定下规矩、人为的为机器注入幽默感等等。这样做的结果是机器丧失了自我意识，而且需要人做的东西会越来越多。 ---------------------------------------------------------------- 我以为，吧主没有弄清一个关键问题。让计算机学会人类的思维方式与给计算机编写思维方式是不同的。给计算机编写思维方式，包括给计算机编写范围的划分，确实会使计算机按人编的方式死板的工作。而且人们也会为计算机程序的修改疲于奔命。 让计算机学会人类的思维方式则不同。计算机系统在软件的支持下是没有任何思维功能的。更不会有划分范围的功能。它是在学习环境中自编思维操作程序，自建思维资料库，因此人类不必去管计算机的具体操作方式。只要学习环境设置得合理，计算机自己会生成优秀的思维方式，包括合理地划分范围的方式。 人类已经有了几千年的优秀思维方式，计算机继承它没有什么不对。只要它不是用人编程序的方式死板执行，继承就是必须的。 我同意吧主最后说的“走错了一步，就会走错好多步。”但是那关键的一步不是在划不划分范围上，而是在能不能自编程序上。

rui先生说“计算机自己会生成优秀的思维方式”，同时又说：“人类已经有了几千年的优秀思维方式，计算机继承它没有什么不对"。请问：自己生成和继承在实现上有什么区别？继承思维方式是如何实现的？继承思维方式和人编思维方式的实现又有什么区别呢？

作者： dapplehou 2006-8-6 21:15 请问：自己生成和继承在实现上有什么区别？继承思维方式是如何实现的？继承思维方式和人编思维方式的实现又有什么区别呢？---------------------------------------------------------------- 人编程序实现思维，是把人们认识到的思维方式编写成程序。如果人类的思维方式没有被人类认识到，那么它就会不被编写到程序中，程序自然就解决不了人类能够解决的问题。如果人类的思维方式被编程者错误的认识，就会把这种错误编写进程序，程序的运行就会出现错误。 因此，人编程序一切都受限于编程者对人类思维方式的认识。 而自编程序继承人类思维则不同。自编程序完全是模拟人类从儿童时期起学习人类思维经验和知识的过程，系统软件本身并不提供任何思维方式和知识。它要学习什么和学习的结果如何，并不由软件编程者决定，仅仅有学习环境决定。编程者对人类思维方式的认识水平，不会影响系统的思维能力。 这样，只要计算机系统与人类个体的学习环境类似，它就会继承人类好的思维方式，继承那些还不为编程者认识到的思维方式。而且在一个环境中学习不到的，到了另一个环境，系统还可以补充学习，根本不用编程者来干预。因此系统有可能集中人类思维中的最好方式。 自编程序系统还会有自创性，它们可以根据自己遇到的问题，提出自己的思维方式（像数学家提出新的思路一样），这是人编程序系统不可能办到的。 总结说，自编程序系统有三个优点： 1、它在继承人类思维方式时不受编程者对思维方式认识的限制。 2、它可以在多种学习环境中集中人类最好的思维方式。 3、它可以在解决问题需要时提出人类没有的思维方式。

你最多可以说机器发展出自己的思维方式，并且有的方式可能和人类的思维方式相同或相似。怎么能言之凿凿的说机器肯定会继承人类思维呢。

作者： dapplehou 2006-8-7 09:08你最多可以说机器发展出自己的思维方式，并且有的方式可能和人类的思维方式相同或相似。怎么能言之凿凿的说机器肯定会继承人类思维呢。---------------------------------------------------------------- 思维分成初等思维和高等思维。 初等思维是人和动物都具有的思维能力。在“由反射到思维”的论述中（思维理论）讨论的就是这些初等思维。由于我的模拟智能技术是以模拟反射为基础的。它产生的思维应该与人类的这部分思维一致。 高等思维是人类产生语言后特有的思维。在“由反射到思维”（思维理论二）中讨论的就是高等思维。狼孩、囚禁儿、野生儿的事实表明，高等思维必须在人类环境中中学习形成，而不能自然形成， 这说明一个道理，对人类高级思维方式的继承必定要通过在人类社会环境中学习实现，而不可能通过遗传来实现（即DNA在高等思维中没有多大作用——这就是使我与网友a然后讨论的话题）。 既然人类对人类思维方式的继承也是通过在人类环境中学习，那么让以模拟反射为基础的模拟人类智能系统在人类环境中学习并继承人类思维方式，还不是显而易见的么？

说到底还是在说机器的学习能力，有了学习能力就可以学习很多已经存在的学习方法、思维方法等，你把这个叫做继承容易引起混淆，因为继承容易让人想到通过编程来继承的方面去，毕竟我们是在谈系统怎么建立起来，而不是谈系统建立起来以后他会怎么做。高级思维方式已经不需要程序员去管了，因为系统自己已经有了学习能力，所以也不用管他什么继承不继承了，那已经是系统自己的事了。

作者： dapplehou 2006-8-7 11:21毕竟我们是在谈系统怎么建立起来，而不是谈系统建立起来以后他会怎么做。---------------------------------------------------------------- 这可是两个无法分割的问题。君不见已经有太多的系统已经建立，但是它们并没有学习能力，不能在学习中自编程序，只能死板地按照程序行事。 我们建立系统前首先要想到系统要会学习，这是系统必须会做的事情。没有了它，我们就会回到几十万人已经编出的程序的老路上去。

作者： dapplehou 2006-8-7 11:21高级思维方式已经不需要程序员去管了，因为系统自己已经有了学习能力，所以也不用管他什么继承不继承了，那已经是系统自己的事了。 ---------------------------------------------------------------- 程序员只能不去管系统的思维方式如何去编写。而必须管系统在什么环境下才能生成人类的高级智能，并为系统设置相应的学习环境。比如说，你不让系统接触数学理论，它又怎么生成数学思维方式呢？ 我在8楼再次提到狼孩、囚禁儿、野生儿不能形成智能的实例，对于人类个体，你不去管它的智能形成，他们还生成不了高级智能，对于计算机更是如此。 要使系统生成很好的高级智能，必须为它精心设计教育方式。才能较快的使系统的智能与人类智能接近。 这里我还要强调我的模拟目标，就是模拟人类智能，而不是干别的。我们的模拟途径是按照人类智能形成的心理学吸引子前进的。而不是让它随便前进的。 也许有一天我们在模拟人类智能成功后，会实验它究竟能够自然生长成什么。但是那不是我目前关心的事情。路要一步一步走，饭要一口一口吃。

有学习能力的机器自然就会有继承能力。这是不言自明的。现在的只能死板按照程序行事的应用程序的确很多，但并非不好，这些程序就是我们的好工具，虽然没有智能，却帮了我们不少忙。有了这些积累或试验才能向更高一级的目标上努力。

作者： dapplehou 2006-8-7 16:54现在的只能死板按照程序行事的应用程序的确很多，但并非不好，这些程序就是我们的好工具，虽然没有智能，却帮了我们不少忙。有了这些积累或试验才能向更高一级的目标上努力。---------------------------------------------------------------- 关键是人编程序已经成了人们的思维定势，不从这种思维定势中解放出来，很难有所突破。

其实我也在前几年就想过让程序自动完善本身的技术。在面向对象技术流行起来以后，我也一直想让对象的属性和方法可以自动的动态生成，这就相当于这个对象在不断完善自我，技术实现上应该不算太难。但因为有别的事压着，而且搞这个也一时不赚钱，也就没再去想它。自编程序和自己改善自己的程序是有类似点的。它们都再进化和学习，不同点在于，自编程序会有越来越多的程序，而自我改善程序会使得这一个块程序越来越大。

作者： dapplehou 2006-8-7 17:36但因为有别的事压着，而且搞这个也一时不赚钱，也就没再去想它。 ---------------------------------------------------------------- 其实从市场前景上看，自我改善功能可以使程序有较大的适应性，并且可以利用网络交流，使系统的改善得到普及，它的应用应该渐渐超过死板的软件。问题是你在编写软件时应该能够保证通过网络收回改善信息，并通过网络销售改善信息。