智能机器与 SP 智能理论
人工智能
2014-02-20 v1
摘要
本文描述了“SP 智能理论”及其在“SP 机器”中的实现如何有助于实现《智能机器》一书中所述的认知计算。在 SP 系统中，信息压缩和“多重对齐”概念处于核心地位。该系统旨在整合无监督学习、模式识别、概率推理等功能。它可能有助于克服大数据中的多样性问题，可服务于模式识别和数据结构的无监督学习，并可能促进大数据的管理与传输。通过信息压缩，它在计算效率方面具有显著提升的潜力，尤其是在能源使用上。SP 系统可能有助于实现以数据为中心的计算，或许可通过发展 Hebb 的“细胞集合”概念，或通过使用光或 DNA 进行信息处理来实现。它在数据中的错误与不确定性管理、医疗诊断、数据流处理以及提升机器人适应性方面均具有潜力。
引用
@article{arxiv.1401.1669,
title = {Smart machines and the SP theory of intelligence},
author = {J. Gerard Wolff},
journal= {arXiv preprint arXiv:1401.1669},
year = {2014}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1306.3890