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类系20120828

来源:本站整理 | 点击: | 录入时间:2012/8/27

10:37 2012-08-25
把类系建设好了,那些所谓的发明创造自然会出现。

10:40 2012-08-25
智能系统每天也需要知识需要积累逻辑,如果两耳不闻窗外事,那就不可能有任何能力。

9:00 2012-08-23
在类系中举例说明田鼠与老农的关系。

9:04 2012-08-23
范畴随着事态发展不断收缩扩展的过程描述。

 


15:42 2012-08-22
在类系中工作或以近似地认为把传统的:什么时间,什么地方,怎么做,为什么,这些概念统一成一个概念:在哪里?
即处理这个问题的办法在类中的哪个地方?这在一定程度上可以减低对人的思维能力的要求。

 

16:04 2012-08-22
用普通逻辑证明选择逻辑具有自反性或传递性或拓展性。这是最关键的,要想证明它的价值,必须先从最基础的做起。
否则很难称得上是基础性的发明。即便类系工具操作起来确实功能强大。

 

 

 

9:04 2012-08-21
到目前技术看,实现一般水平的人工智能并不难,多年来人工智能界已经积累大量算法。甚至普通企业也开始涉及
这个行业。那么为什么人工智能迟迟不能取得成功,除了硬件性能外,最主要的是无法处理多而复杂的局面。许多情况
我们无法用简单的办法来处理出现的问题。

 

9:12 2012-08-21
人工智能的故障如果定位在系统异常,那么主要可以坚持分为两类:一是错误,二是异常。错误是逻辑错,异常则是意外,是逻辑缺失。
逻辑错可以归结为人工因素,那么逻辑缺失可以归结为是人力不及的情况。另外,数值错误是过去的逻辑错产生的结果,把它看成是逻辑错的一种。

 

 

 

 


16:43 2012-08-15
不管对象涉及的类型多么广泛或者它的类属十分模糊,作为类系内部的类型概念是相互区分的,要么存在类属关系,要么没有任何关系,自然也不可能重叠。

 

 

 

 


10:40 2012-08-14
见同层目录的图片:部门分析流程图.gif

图中报表打印应该被分成三个分支,并为这些分支引入报表维度。这里报表实际上不是同一对象,判断是否是
同一对象的标准是时间和空间属性。时间和空间属性也是区分事物唯一性的基本标准,而不是其他属性。

 

 

 

 

16:03 2012-08-10
写这本书的一个主要目的,为目前缤纷复杂的处理机制提供一套高度通融的理论。拿目前软件行业现状也分析,包括数量众多的中小企事业,许多公司
都投入大量精力建设自己的信息系统,但有许多事情都是自己没有做要重头做,而别人已做了却不合自己的业务需要,拿不过来。尤其是一些大的系统,
就像一栋栋大型建筑,能组合在一起的东西少之又少,但我们知道事实上不需要那么多,操作系统不就只有一个流行的么?办公系统为什么不能统一标准。


15:49 2012-08-10
目前流行的许多信息系统最终将发展成类系;尤其的,类系将成为人工智能的基础平台。而这些系统目前可以看作是类系的一个子集的副本。
需要论述类系与现行信息系统及其开发工具的关系:首先,类系可以作为一方法被提供给软件方面。

需要指出的是,类系是源于选择逻辑的基本应用,它具有普适性,这里只不过是想通过智能系统体现它的应用价值而已。

19:06 2012-08-08
从逻辑学的角度证明类系在处理逻辑事务时相较其他方法的优势;并证明所有事务处理都可以看成是是事务对象在类系中的一次行走。
另外,如果类系中的类随意扩展属性或拥有独特的属性,会造成类系的混乱。必须坚持类系结构图的纯粹性,一个类具有独特是属性是极端现象,而且是暂时的
。否则可以认为违背类系原则。

 

9:59 2012-4-16
如果类型系统建设从人工智能出发,关键是智能体的芯片[芯片的制造举全国之力来搞],而芯片中最有用的是软件[没有软件就只能算是机器],软件从本质上说是数学问题,而数学水平最根本的是逻辑能力,但是逻辑能力往往用语言文字可以表达。上述四个环节中前三个对专业技术的依赖非常深,尤其是计算机依赖;最四个[数学]需要非常扎实的理论功底,一般的人也做不了。但第五个[逻辑思维能力]几乎没有什么条件限制,只要你个人素质较好,那么子语言就能派上用场。因为个人素质有许多是与生俱来的,子语言帮你屏弊了所有的技术和知识依赖,与一个人文化水平没什么关系。那么第六个语言能力就不用说了,谁都能说话,谁都能表达。

16:56 2012-4-17
有的时候并不是分类越详细越好,粗糙的分类可以使一个分类下具有更多的对象,这些对象可以只使用针对这个分类的方法进行处理,这样反而效率更高。
那么可不可以说这样的分类更像是聚类,或归纳。


10:39 2012-4-14
用数据方式证明复杂结构在灵活性方面的缺陷,尤其是结构重用方面的问题。


10:18 2012-4-14
列表的哲学本质--选择。
A、“一二三”现象。
B、表一为一个学生成绩册。
   表二为同一成绩册,只是多余的姓名被去掉。[可见分类过程能去掉数据冗余]


10:10 2012-4-14
分类从不同方向交叉到同一对象可以产生非常好的效果。其中表现在逻辑实现上的有,连通不同的分类体系,使它们形成一个闭集,使逻辑推理过程从一个范畴到达另一个范畴而不需要间断或外部辅助连接。

12:52 2012-4-12
由于原理上简单地递推,类型结构很容易回到平面状态用矩阵计算。就像一棵铁树被压成扁平的扫帚。这是类型系统较于其他系统结构的优势。

12:59 2012-4-12
如果说有什么最能比喻类型系统,自然界中的树再恰当不过了。事实上现实中有太多的东西可以像树一样。

16:44 2012-4-10
方法论
工具是实物化的方法。方法变化无穷,但工具是固定了的方法。
工具一旦形成,实际价值比方法更大,可以适用于特定的很多目的,而且反复使用.
对工具的创造性运用,是一种方法论。
而面对未知世界,发明新方法,固化成可以反复运用,容易保存的工具,也是方法论。

16:55 2012-4-10
无法被感知的哲学,在现实当中无处不在,而且一直在指导着所有的行为。
哲学很少被有意地用于具体事务,不过哲学类型系统中不再像其他方面那样仅仅起总结性作用,它被直接应用于智能系统的每一次选择。


10:18 2012-4-10
科技爱好者,长期关注科技发展。
10:09 2012-4-10
许多数学概念不会那么容易让人理解,但明白它仍然遵循最基本的逻辑和数理很重要。因为我们不可能做出不合常理的发明。


14:55 2012-4-7
机器人这个称呼不通用,应改为智能体。


14:28 2012-06-26
类化的过程包含维度分解的过程,它不等于维度分解。因为有时候某一个没有充分分解的类,存在不在同一维度的子类。
纯粹意义的分解,工作量大且没有意义的,这与高度细化类型并不矛盾。


14:38 2012-06-26
我们讨论问题很容易进入抽象空间,比方物理学上,只要物体一运动,就会涉及到时间,时间是一维抽象的概念。

14:47 2012-06-26
维度的确定一件复杂的事情,有时需要获取广泛的认同。请看下面的例子:

新课程教育理念中的三个维度:1知识与技能;2过程与方法;3情感态度与价值观。
这其中的每一个维度都经过充分总结,包含大量的内涵,且经过实践检验证明是行之有效的;但是从技术化的角度来看,
它又是含混不清的,因为教育是一个综合学科,它不能一味追求理性而抛弃感性部分。
但往往是在这种情况下,会发生一些无休止的争论。例如,一个学生数学考了59分,这个时候有的老师会违背原则给他60分以给予学生信心,但是有的老师坚持给59分,以激励其学习。

 

14:38 2012-06-28
想想万维网我们就能理解维度的概念,事实上Internet并不以维度划分,只不过形式上有些相近。

14:41 2012-06-28
为提高办事效率,事务的逻辑是讨论最多的。
有时候任务清晰地摆在面前却并没有被处理好,尤其是工程性的事务。
原来的做法是直接实施一个工程,后来增加了一个设计阶段。
现在的做法是:需求分析->概要设计->详细设计->具体实施->验收,甚至更多阶段步骤。
大型工程还要对每个步骤进行阶段评审以及在前面增加风险分析,远远超出事务本身,但所有的工程师都对这种做法墨守成规。

这说明光考虑事务逻辑并不够, 工程学方面的做法就是 把将要做的事拿到预设的环境中进行研究。
这就涉及到事务的范畴问题,它就像一个魅影伏于整个事务过程。


类化是动态过程。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


18:31 2012-3-31
类型系统在智能系统中贯穿软硬件设置的全过程。只要是基于类型系统建设的,它的所有工作需要遵循类型系统原理。

18:35 2012-3-31
采用类型系统原理的理由:由于建设大型智能系统异常复杂,基于类型的原理可以使许多问题得到简化。

18:05 2012-3-27
《抽象空间 引论》

目录回到顶部↑第1章 绪论
§1.1 集与映射
§1.2 代数系统
§1.3 拓扑结构
§1.4 抽象空间
§1.5 空间的构成
第2章 拓扑空间
§2.1 分离公理
§2.2 紧性与局部紧性
§2.3 连通性
§2.4 局部有限覆盖
§2.5 拓扑空间的例子
第3章 度量空间
§3.1 一致空间
§3.2 度量空间
§3.3 度量化问题
第4章 拓扑向量空间
§4.1 向量拓扑
§4.2 线性算子
§4.3 对偶空间

.§4.4 弱拓扑
§4.5 几类特殊局部凸空间
§4.6 拓扑向量空间的例子
第5章 banach空间
§5.1 一般结论
§5.2 自反空间
§5.3 严格凸与一致凸空间
§5.4 可数基空间
§5.5 半序空间
§5.6 banach空间的例子
§5.7 banach代数
§5.8 hilbert空间及其算子代数
附录 抽象空间选录
参考书目
《大学数学科学丛书》已出版书目

 

据介绍,标准涵盖物联网的概念、术语、技术视图、特征、需求、参考模型、商业模式等基本内容,同时反映了我国利益诉求,转化国内已经形成的研究成果,对于指导和促进全球物联网技术、产业、应用、标准的发展具有重要意义。

 


11:45 2012-3-27
当某一项技术最得关键性突破后,我们还需要对其进行开发利用,这其中有一部分工作就是把它类化在类型系统中,这样使用者可以第一时间获取,这其中包括对管理布署工作的支持。目前的情况是一项新技术的诞生往往催生一个产业,当更好的技术出来时原来的技术及其相关的一切都会贬值。
20:01 2012-3-26
把子语言内容作为《哲学、发明与计算》附录一。
观《魔兽战场》有感,主人公对智能系统说:“定位”,智能系统执行后响应:“地球”;接下来主人公说:“位置”;智能系统:“番殖民地”。这是子语言的一种重要应用,人工智能在相当长的时间内都将使用子语言,因为我们不可能把身边所有的东西都变成智能系统。因此需要子语言连接诸如网站、交通工具、通讯设备的智能系统。我们也不需要把它们都变得非常强大。

9:38 2012-3-25
当类型系统建设到一定程度时许多社会或自然界的问题会得到化解,因此,从某种意义上讲,筹建类型系统比用一些特定方法解决数据难题更重要。
16:31 2012-3-24
不妨以一种较保守的观点评价类型系统:类型系统的在许多行业中有都将有很好的应用。
17:41 2012-03-15
类型系统是为科学研究提供中心基础平台。这种平台最好是唯一的,只有这样才能集中所有力量建构庞大的类型系统。

15:37 2012-03-15
类型系统中大量的选择逻辑与当代以电子形式计算的二进制代码的文本特征以及执行过程都高度一致。从理论上说,类型系统更接近数学和逻辑学,将来非电子形式计算也会遵循这一点以满足实际的需求。


09:01 2012-03-15
类型系统的类化工作本身是逻辑积累的过程,事物的类别与针对事物的途径和方法是不可分离的,就像事物和事情的关系一样,缺少其中任何一个,另一个无从谈起。另外,方法本身需要类化,而不仅仅是对象。
09:20 2012-03-15
延迟是一种策略,这种策略可以使类型系统静观其变,更好地选择处理事务的时机。但拖延则是指错过了处理事务的时机。有人也许会说,延迟不就是指对事务处理做准备吗?是的,但是许多事情是随机发生的,因此不可能准备,有的可以预见但准备成本会很高。

16:15 2012-03-14
类型系统对事务或业务处理的帮助。
实际工作和生活中,一个非常小的事务活动用类型系统类化时会形成大量的需要选择的步骤,这些步骤中的绝大多数在许多默认情况下,事务当事人并不需要。
比方,一个人来到邮局,随身携带的智能系统也许会从零开始问他要干什么?但他已经确定要做与邮递业务相关的事,这种具体情况下发生的事情有许多是默认的。
因此事务当事人有必要对逻辑进行裁剪,使它不要过于复杂,尽管这些逻辑并没有错,甚至有时候是正确的。

不过,增加逻辑是错误的策略。
类型系统只能增加类型,增加逻辑会导致混乱;需要增加的逻辑只能通过类型系统产生。也就是在任何情况下都要遵循类型系统对于任何事情都能使用的强通用性。

类型系统的交互工具将来在很长时间内都会使用子语言。

 

讨论类型系统与云计算以及软件定制之间的关系;

09:26 2012-03-03
由于类型系统实时情况下涉及的范畴远比人类即时获得的范畴来得宽泛,因此基于类型系统的系统可以很容易超越个人能力。

08:53 2012-02-28
《哲学、发明与计算》中计算部分增加子语言功能:自然语言子集,--子语言。
随着技术的发展,势必出现类人的、甚至超人类能力的智能体。这些智能体逐渐形成人的语言和行为能力;而一些现有的信息系统,包括网站、服务器、个人辅助设备或桌面程序也会发展到具有一定的智能。
这个时候智能体之间或智能体与人类之间需要统一的交流方式。
其中智能系统之间的交互通过制定标准化的通信协议可以很快实现;但是它们必须迎合人的需要,即交互必须以自然语言为基础,但是除了高智能机器人能够与人进行随意的交互外,普通的智能系统短时内无法实现。因此一种受限的自然语言集可以兼顾人与机器人和普通智能系统三者,理由如下:
一、三者均能理解自然语言子集,这种子语言当然是具有约定的语法格式,比方普遍的主谓或主谓宾结构。
二、由于它仍具有相当的动态和灵活性,作为人表达这种受限的自然语言可以很容易做到,仅仅是显得有点白痴;又因为它语法受限,格式清晰、表达明确,普通智能系统和机器人都能理解。
三、高智能机器人,尤其是具有行为能力的机器人,需要的资源多而昂贵,不可能大量制造,--普通智能系统升级又很容易,会大量出现。它们与人之间的交流方式由决定于人的需求,因此受限的自然语言集会大行其道。
四、人与人之间交流本身会有一段路要走,所以这种自然语言被部分理解的状况会持续很长时间。比方一个学中文的美国人很难理解“给力”、“蛋疼”之类的词语含义,何况是机器。


13:43 2012-03-06
为什么使用子语言?

首先,它就是我们平时说话用的语言,只是作了一此限制[也就是不该说的话不让你说],所有我们在智能提示下不需要学习,除非你不会说话。这样就摆脱了对计算机技术人员的依赖[这个是很重要的]。也就是懂不懂电脑已经没有关系,软件质量决定于思维能力。相反,熟悉汉语语法有利于开发,这对于管理、文科专业的人士是一个好消息。根据调查,这些专业由于文字功底厚,语言表达比理科专业的人更准确。

第二、我们说话的语言中有大量的逻辑,这些逻辑比计算系统的逻辑要强得多,所有理论上讲,子语言所能实现的功能更灵活和它的精确性更高。所以只要实现代码转换,在业务上是完全可以实用的。
第三、软件问题本质上是一个数学问题。当你熟悉了一种开发环境以后,剩下的任务全部都是数学算法上的事情。我们的自然语言在表达能力上是数学文法的一个很小的子集。
第四、将来的机器人一定具有自然语言能力已经是迟早的事情,但是它能跟人交流,却不可能与普通的智能系统交流,因为人能够理解,但手机和电脑不行,而手机和电脑受到社会资源的限制它只能是一个普通的智能系统。所有可以判定受限制的自然语言是人、电脑、和机器人之间交流的最高效最廉价的方式,这一定是一个必然的结果。
第五、所有这些要迎合人的需要,而人的需要通过语言表达即可。
第六、从我们自己的角度来看,决定一个公司用什么软件系统往往不是由技术员来决定而是由公司的领导层行政部门人事部门来决定,而这些人往往不懂计算机,所以我们做没有技术依赖的系统给他们,他们愿意接受。可以说我们更好卖。
子语言用

从语法角度看,陈述句回答问题或表达的基本句式,这种句式总是使用主谓结构。这并不是随机出现而是有原因,它说明了人们思维的基本形式是判断。 判断是基于大量选择逻辑进行思考的结果。

发明部分
我们通过海量计算得知未涉及领域的情况,并实现发明创造,这种由计算机产生的结果是必然结果,因此与现行的专利法存在相悖的地方。比方一种香皂的实用新型,它完全可以通过模式计算得到“两头大中间小不容易滑落”的造型,但它已经受到专利法的保护。当这种情况大量出现的时候,我们就会怀疑专利法尤其是实用新型方面,在将来会不会有很大的变化呢?
给出一个利用计算实现发明的典型例子:???

10:46 2011-10-15
人工智能系统需要好的算法和大量的逻辑,那么CS能否提供这些需要,这恐怕是一个很大的问题?

如果这个问题得到解决,那么cs能够获得成功。思考:
用尽举法能够获得那些人们通过传统的非常深入的数学研究方法才能发现的优良算法吗?这需要非常强理论论据,而且不能凭想像。拓扑学看是往这个方向的。


09:44 2012-02-27
类型系统要求对人类已经认识的事物和知识进行统一的唯一的定位。这种定位不一定是基于时间或空间的,因为一个类点的确定会超出四维时空。比方,随着时间的漂移,同样的空间会发生变化,而已经在时空确定的类点也会发生变化,这个时候没有更多的空间来确定类点的状态。基于带描述的抽象空间方法可以较好地解决这个问题,它相当于拓展了维度。

《抽象空间引论》以统一与基本的观点,概述应用上最重要的抽象空间,阐明其结构、内在联系及主要实例。内容涵盖一般数学结构、拓扑空间、一致空间、度量空间、拓扑向量空间、banach空间,以及与空间结构相适应的一系列方法。 本书的读者对象为数学专业的高年级本科生,理工科的硕士生、博士生、教师以及自然科学工作者。


09:40 2012-02-27
对具象事物和抽象概念的类化是类型系统建设的基本任务;
而方法和逻辑路径的类化,则是类型系统的最重要的任务。要强调的一点是,类型系统的类化工作远非现实中对事物分类那么简单。


13:35 2012-02-23
目前我们依然遵循从量变到质变的传统规律,选择逻辑应该被重新认识并重申它的重要性。
基于这种逻辑我们可以建构和沥清复杂的事实,识别和判断事情的发展方向。
通过选择我们可以把许多模糊混乱的事物分解降维,并且事情往往不像我们想像的复杂,只要我们走出选择的第一步。

12:40 2012-02-23
事物的属性是抽象出来的,但事物作为部分置于环境中是客观存在的。

13:31 2012-02-23
树形分支最终拓展成一个比球状更高阶的概念体系。

11:14 2012-02-21
我们梦想获得超人类的智体,这样才能使不可能的事情变成可能。


16:23 2012-02-17
类型系统趋近球体,不仅是物理空间的,也可能是模拟性质的球体,否则会给构建带来困难。

球体相关的理论受到数据界的重视,类型系统让完美的球体走进现实应用。

16:18 2012-02-17

用类型系统对目标进入高维度类化,可用于支持宇宙航天等对可靠性要求很高的行业。


09:26 2012-02-18
我们先来描述一个场景:一棵树在空气中默默地伫立着,当一阵风吹来,树叶发出沙沙的声音,如果风变得更大,树叶会呼啦啦作响。

建设类型系统要走三个大的步骤,第一,‘信息化’几乎所有事物,再使它们‘知识化’,最后进行‘类化’。其中类化是建设类型系统的主要过程,它从最基本的元素出发,通过泛化的过程从一个点开始向外分支延伸,形成球状的系统。其中球心作为起点,没有其他实际意义。概念的层次从球心开始描述范围不断缩小并且越来越清晰。所有分支从总体上看是均匀的,并且呈树状结构展开。从现实的角度来看类型系统是静止的,尽管类化工作永远不会停止,因为运行系统和建构系统是两码事。

 当某一事情发生时,我们能够到把它定位到类型系统中。这个时候树状分支在运行时才发生联系,就像树叶发出的声音。但是这个只是一个结果,具体会发出什么样的声音决定于什么样的风,如风的大小和方向等,就像系统的输入。这些输入和事物的属性会生成模式。
 
15:03 2011-9-30
强调类型系统为社会管理提供的技术;类型系统在社会管理方面比其他方面应该走在前面,而且使用面更广。


        
类化工作


类化工作必须是从系统角度出发。因为某一本书或学科并不是单独的对象,它与其他书或学科存在千丝万缕的联系或者是一体的,没有任何界限。比方,钙元素存于人体中,同时也存在于自然界中,研究钙元素要研究整个
世界。另如,定性研究和定量研究两个概念或内容在教育研究中使用也会在其他许多学科中使用。

这么看来,类化工作要从基础学科入手甚至从哲学入手。比方,解决问题的方法,分析综合等。但是类化工作的首要任务并不是哲学,面是公共知识大量通用的逻辑。
人类知识分为公共知识和非公共知识

公共知识是社会所有角色共有的透明的和公开的,深度全方位地类化公共知识对社会具有重要意义。
广义地公共知识包括: 哲学等一些通用的学科; 基础学科知识,生活常识
举例:数学知识;“晚上睡觉,白天干活”;从一楼至三楼必须经过二楼等常识性的逻辑。甚至包括动态语境下的修辞等语文知识。
一般地讲,公共知识的类化有利于人们在全人类已有基础上快速建立和事务。这比起一些零散地公共知识、场所和工具等要好得多,因为它经过加工,而且通用性极强。
比方网络搜索引擎。

非公共知识包括个人知识、私有知识、私有信息、企业、政府或军队未公开的信息等。 

 

13:24 2012-02-04
极限编程是一个轻量级的、灵巧的软件开发方法;同时它也是一个非常严谨和周密的方法。它的基础和价值观是交流、朴素、反馈和勇气;即,任何一个软件项目都可以从四个方面入手进行改善:加强交流;从简单做起;寻求反馈;勇于实事求是。XP是一种近螺旋式的开发方法,它将复杂的开发过程分解为一个个相对比较简单的小周期;通过积极的交流、反馈以及其它一系列的方法,开发人员和客户可以非常清楚开发进度、变化、待解决的问题和潜在的困难等,并根据实际情况及时地调整开发过程。

因极限思想[如极限编程]不是类型系统的主要思想或行为表现。

 


14:04 2012-01-31
--类型系统
 《哲学、发明与计算》
   郑柏盛著
因为涉及的理论较为抽象,所以分为社会管理员版和纯理论版


类型系统在几何学上用球体表示,以球心为起点不断拓展分支,从表面上观察呈毛球状。从球心发出的某一支构成一棵树。


12:10 2012-02-04
重视标准化和规范甚至法制规则在类型系统中的重要作用。


14:15 2011-12-20
设计类型系统用经纬图[本人自己命名的图类]比较理想,因为它更接近球体。

 

 

9:34 2011-11-15
例举大量事务逻辑在书中具有说明力。比方教学业务逻辑树图|办公事务逻辑大集合以及树图等。

9:25 2011-11-5
在类型系统中流行的模块化思想被弱化。
类型系统具有很好的商业价值:一个好的类型系统许多公司(包括咨询公司|顾问团队等)会买的。理由:1、因为它不依赖平台;2、它不依赖技术;3、成本低廉。


9:10 2011-9-28
不管是任何一种语言,把他们的低级语言列出来,再用线条连接它们跳转的路径,我们会发现他们是如此的相似:我们只看到大量的选择分支。
在现实生活中,我们的目标和任务过程都存在大量选择。

13:34 2011-11-9
微软的系统中类化量已经非常大,除了它的开发语言环境有大的类库外,对本地化支持也非常充分。如星期几,在英文中用SUNDAY之类,通过本地化支持可以直接显示中文星期几的字符。
当然,我们可以把这些东西挖出来。

讨论微软的类型概念。
MS的类型和强类型于CS的发展很有帮助。

知识体:立体模型/对比图/发展图/生长图

类型系统CS

为什么类型系统是电子计算机的软件基础,也是所有以电子计算为基本特征的人工智能系统的基础?
为什么基础选择的逻辑可以实现任何智能,并达到与绝大多数人一样的能力高度?

cs以类化工作为主要任务,这种分类考虑对像的属性,分类的结果总需要选择逻辑重新组织。
电子计算的离散性决定了选择逻辑在计算系统中占主导地位,再复杂的算法或系统都能用选择逻辑精神病同:反向工程也基于此。因而计算能力和效率就是最重要的前提
了。除非电子形式的计算被新的计算器件取代,否则这种局面不可能改变。

一个成功的人工智能系统在初期阶段需要特大量的的类化工作,而后它的智能水平提升呈加速度,而且用于自身建设的计算量占比越来越小。

为什么基于cs的人工智能系统加速度前进? 这决定于类型系统几乎不会被重建,也不会失败,如果是这样,那只能说cs类化工作还远没有完成?计算业界最终会实现
这一点,只不过现在我们要预测它。

类型系统被人们认为应用于人工智能的旧技术,所以之后的神经网络算法、模糊技术相继出现。但它们都无法逃脱离散计算的本质。如果说说神经网络系统或者其他的系统
实现人工智能的突破,那么类型系统也能做到。原因很简单,CS是电子硬件的拓展和继续,与其他系统同源。

构建成功的类型系统,需要动员社会的所有角色参与,并投入大量财力和时间。CS做得越充分,那么基于它的人工智能发展就会越快得到加速度的特征。加速化的原因是CS
逐渐获取自行建构的能力。而且后期社会角色的参与也会起来越少。


类型系统有序地陈列人们对现实世界的认识,通过描述细化和拓展不断完善,最终达到方位的能力。但在建设的过程中,CS破坏甚至重建一些不能类化的型别,与人们的
的习惯和文化发生冲突。这些情况主要出现在人类的许多特殊性造成的类型不均匀,尤其是文化以及人类的情感体验存在大量模糊未知的概念和范畴。同时这是类型系统的难点之一。

 

 

 

类型系统逻辑摆放的问题

当逻辑世界中的事物建立大量的联系后,一些高频的逻辑应该首先考虑并置于中心位置并占居更大更接近于球体的空间。

人的记忆存在多数以片段形式储于大脑,如果这是正确的结论。那么记忆便是大量长条形的东西,而且这些记忆是模糊的并且是概括性的。

 

CS的枚举和尽举
枚举和尽举在CS系统中起重要的作用。

类型(type)以及类型系统的起源以及研究与发展是独立于OOP的。早在五十年代的FORTRAN语言编译器实现中,就已经采用类型系统作为类型检查的一种手段。广义的类型一般被定义为一种约束,也就是一种逻辑公式。而在对类型的研究过程中产生多种方法,比如【C&W 1985】等。而代数方法(algebraic approach)是一种非常好的建立类型的形式化规范的方法。代数中的一个类型对应于一系列元素,在它们之上定义代数操作。同时在此基础上二阶λ演算已经被用于继承和模板所支持的模型。在上面两种方法中,类型被认为是一系列满足确定约束条件的元素,更抽象的方式可以把一个类型当作规定一个约束条件,如果我们规定的约束条件越好,相对应的被定义元素的集合就越精密,所以逻辑公式(logical formulas)就成为描述类型特征的最合适工具。在这里,我们不想深入的探究对于类型理论的各种不同的数学模型,我们需要明白的是类型(type)以及类型理论这个在编程语言中经常应用到的概念的内涵是极其丰富的,而其自身理论的发展并非局限于OOP之中,但当两者相结合的时候就对我们的程序观产生了巨大的影响。--百度百科

 

cs需要模拟球体数据库;它要求数据在内存呈球体分布,以加快计算和分布拓展。


<<逻辑、语言和认识>>(荷)约翰范本特姆
LG和认识科学有广泛的联系,但不是一加事。
量词可以刻画为一种树的子集。
量词应该是“上下文中立的”
类型世界的量词

范围语法和入-演算,5.6 布尔结构和单调性

兰贝克演算:它的类型改变规则与构建性命题逻辑的推理规则非常相似。

计算机计算没有“一阶/二阶”这样的人工边界,而且可能与实际的认知更接近。“表面推理”在计算机科学中一直被使用。最近认知研究表明,表面评议推理在大脑中以不同于我们整个推理工具的语言为准而迅速发生。

计算收敛性
会话就是计算(隐喻)


 
类型系统与内容管理系统 类型系统与粒计算 类型系统与时间


关于树:类型系统关于树的定义不太明确,最接近类型系统的一个称为应该是“生长树”,这样它才能包含矢量的概念和拓扑序列的含义。而后者中的“序列”与时间有很大关系。

关于时间:虽然是时间被认为是一种资源已经很普遍,不对对于时间抽象概念,许多人还很模糊。其中的一个重要原因是把时间看得太具体。坚持世界是特的观点有助于理解时间。


“时间是永恒的”,这是最好的描述。有时候为了理解,把它看成矢量,具有一个方向。这种情况能满足部分需要。矢量时间仍不能被纳入坐标系统,坐标系中基于空间的时间是一个拓扑序列。
首先约定,时间是不能再抽象的序列。这种仅前序列有利于计算。如下图:略。
这么一来时间被赋予了几何内涵,当我们拉扯D点时,图ABCD会变形,情况一:拉扯时坐标随时间改变,这种简单的变形没有什么意义,因为坐标改变意味着时间也改变,但事实不一定变,坐标也亦样。  情况二:A点即是出发点又是归宿,时光是不是倒流了。

 

哲学范畴化理论与面向计算的类型系统的关系,范畴化在应用于社会需要时会产生类型系统。换一种说法,类型系统是范畴化哲学的经世至用。

许多事物需要降维到树结构再处理。

类化是一个动态的过程,没有所谓的标准。那么可见的子类便是我们按需要构建的树。


类型系统与内容管理系统有相似之处。

类型系统与粒计算有相似之处。


   学习内容分析的基本方法

 


1、归类分析法

     教学目标:细胞的化学成分
  化合物的组成     单元素组成
 无机物  有机物    主要元素 微量元素
水 无机盐  糖类 脂类 蛋白质 

 

2、图解分析法

 

3、层次分析法(例)
     [教学目标]任何整数的减法


   不相邻行中有若干退位的减法 在相邻行中逐行退位的减法 隔行退们(有0)的减法
不退位减   |    |    |
   |   |------------任何一行中出现一次退位的减法-------------------------------|
逐行减(不退位)    |
   |----------------------------------------  简单减法

 

 

学生风格分析:

  
龚先生:一个特级教师的话,要始终记住只有一个学生,其他的都是老师,这个学生就是站在讲台上的那个。


教育理论书籍:1、新教育目标分类学概论,黎加厚 上海教育出版社
2、课程校本化实施 高等教育出版社 3、论文《教育研究》,一个基于知识分析的理论框架:知识的类别,知识转移,组织模型。


Blackler开创性地将知识与组织模型相结合,认为不同的知识所对应的不同的组织模型。他先将知识分为五种主要类型,即抽像性知识,实践性知识,嵌入性知识,文化性知识以及编码性知识。

Nonaka提出知识的转移过程模型。他首先将知识分成隐性知识和显性知识。隐性知识是高度个体化的知识,难以形式化成沟通(事实上应该就是“能力”)
个体知识,公共知识

《教育研究》道德教育的非知识化路径。道家的知识观及其道德教育方法研究。
目前,从知识论立场,把知识视为道德的基础和必要前提。但是道德知识与自然知识本质上存在差异。

降维:降低复杂性。知网分类。语文好像不太适合分类类化。除非是语法。基本逻辑形式:概念、判断、推理
概念之间的关系:1、相容关系 11同一12从属13交叉   2、不相容关系21对立关系22矛盾关系
Triz发明理论 科学计算学   攀沿   削蕃

 

 

教育科学出版社


<教育科研的视野与方向>
特点:A教育研究是一种复杂的科学,从抽像的技术到思维性。它的不确定性,要超越“原因-结果”的线性因果关系,学习双向的相互关联的因果性,循环的因果性(反馈的,回归的)以及因果的不确定性(为什么同样的原因并不总是产生同样的结果,为什么同样的原因导致同样的结果)。它比自然科学的更难预测结果,更为复杂。传统的个案研究一般是基于纸张和讨论的定量研究一般仅限于统计分析,但纸张下面是高有东西的。
B、双主体性特点:研究和研究对象同属于人类。因些搞教学研究本身要研究老师本身,即在研究过程中利用系统环境比方大量的文献和理论避免教师偏离迷失在更大的范畴中。
C、因为整个教育水平处于前科学阶段,我们把系统也命名为未来机器人教师。

 

一切事物都可以被直接列举和类化,除此以外,任何其他表达形式都是间接的或简化的。基于范畴的概念是缜密的,也是可靠的。分类行为的基本逻辑方式是选择。
分类的直接结果是列表,而列表可分为在序和无序两种。

 


 

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