SP 智能理论及大脑中知识的表示与处理
人工智能
2016-12-12 v2
摘要
“SP 智能理论”及其在“SP 计算机模型”中的实现，旨在以信息压缩为统一主题，简化并整合人工智能相关领域的观察与概念。本文描述了该理论中的抽象结构与过程如何以神经元、神经元间的互联以及神经元间信号传输来实现。SP 理论的这一部分——“SP-neural”——是大脑中知识表示与处理的一个试探性且部分性的模型。在 SP 理论（SP-neural 除外）中，各类知识用“模式”表示，其中模式是一维或二维的原子符号数组。在 SP-neural 中，“模式”的概念被实现为称为“模式组合体”的神经元数组，类似于 Hebb 的“细胞组合体”概念但有重要差异。SP 系统信息处理的核心是从生物信息学借用并改造的强有力的“多重比对”概念。模式识别、推理和问题求解等过程通过构建多重比对来实现，而无监督学习——与“Hebbian”类学习显著不同——通过从感官信息创建模式以及从存在模式间部分匹配的多重比对中创建模式来实现。相当于多重比对的短寿命神经结构将通过兴奋性与抑制性神经信号的相互作用而创建。本文讨论了若干相关问题，并给出相关经验证据。
引用
@article{arxiv.1604.05535,
title = {The SP theory of intelligence and the representation and processing of knowledge in the brain},
author = {J Gerard Wolff},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.05535},
year = {2016}
}