從單體到群落 不可靠訊息的有效邏輯落成

2022-08-26 00:27:33 字數 1879 閱讀 2524

先回顧一下現在的主流做法。

現在的所謂機器在了解乙個新事物的時候,首先需要的是一堆(至少是能夠表徵這個事物)的資料。就說簡單的阿拉伯數字『1』,在有監督的情況下,也是需要過百的資料迭代個幾十次。如果是無監督或者是對抗生成那就更可怕了。

獲得資料後,資料分析人員需要將資料規範化,這個是為了提高效率。現在也可以**自動完成了,時間上也是需要的。這裡大家會忽略乙個問題,就是優化的目的性,如果沒有人在定義,那麼所有的優化都不具備參考性。

在完成了資料的準備後,資料將進入一定的分類演算法,這個是目前基本值得坑定的——一切只是分類,然後對不同的分類做出應有的回應。這些分類有個侷限性,這也是人類理想思維的侷限性——一切都是基於當前可獲得定義認知的前提下,做出的邏輯演算。

最優的規則總是不會在第一次分類完就是最優的,所以後續還有優化調參。這和人的糾錯很像,目的的概念目前也是由人類定義。

為了補充資料不充分,現在還出現了根據已有歷史資料類似批量生成補充資料的做法,但科學的基礎就是實踐。生成的資料儘管很逼真,某些時候幾乎和現實吻合,但那並不是實際的對映。

上面的過程還有乙個問題,無論資料量是如何充足,這似乎都是乙個英雄在孤軍奮戰。乙個擁有所有場景資料的學者,然後根據自己的經驗不斷地推敲真實世界的場景,問題是他的資料都是書本上記載而非來自實踐——有些中國專家的感覺。

現實的世界不總如是,資料的雜亂,事物的不可完全描述,已有資料的不透明等問題直接導致現有ai方法的過高成本。更可怕的是,目前的方法忽略了策略本身對適用場景的影響。

現實的世界似乎還需現實來還原。

俗話說,一將功成萬骨枯。那麼返回現實的路便是,認清每個終端的價值。犧牲終端的有限時間,獲取乙個相對可信的現實描述。這是在無中心的世界裡達成乙個可靠的中心共識——這個中心不再是具體的終端,而是乙個可靠的結論。

比如,終端a記錄了乙個名叫柳程的人,他是江蘇某個州的,此外,終端a還對泰州比較敏感;終端b記錄了江蘇省有揚州,剛巧他記錄了乙個來自泰州的人。

從現有的ai方法幾乎不會給出很肯定的答案。但是通過無中心對等協作會出現這樣乙個過程。

某個測試者提問,誰能告訴我柳程來自**?a回答:他來自江蘇某個州;b接收到江蘇某個州開始推斷,揚州?a響應:不是;b停頓一下,xx來自泰州。a果斷:柳程來自泰州。

ai是什麼,或智慧型是什麼?我想說,分類和選擇。即便是方法也只是若干分類選擇的集合。分類是認知,選擇是目的。認識了世界,然後向目的前進,這便是智慧型存在的乙個過程。

群落似乎總比個體更加複雜

目前的方法(單體英雄)雖然資源成本很高,但確保了資料的可靠性。返回到群落資料的不可靠,演算的區域性資料不充分等問題便直接暴露無遺。

如何判斷群落中的個體是否可靠;如何確保每個個體願意付出自己的知識;如何最優協同群落間個體的知識庫構成有效知識鏈,從而完成無中心的知識中心系統(無中心是指在知識生成結構中沒有絕對中心機器,知識中心系統是指以知識共識為中心的系統)。

效率低下的區塊鏈已經部分解決了可靠性問題,只是過於嚴苛了。受終端資料的有限性影響,極大似然估計是其較好的推理方法。每個特定終端都會有其偏好,這個和使用者是相關的。這也使得每個終端都相對可以得出一些有效的結論。

那麼讓我假設這樣乙個體系。由終端完成基本相關偏好的推論,在緊鄰網路中進行資料交換群體演算驗證個單體推論可靠性,並選出緊鄰網路中優勝作為緊鄰網路中特定偏好演算專注者。在實際問題被提出時,首先由緊鄰網路給出緊鄰最優解,並宣揚到廣域網路。廣域網路有共同偏好的遠端網路可以選擇加入競爭。競爭的最終結論將被應用於實際問題。

上述只是初步解決了資料可靠和多端協作,個體意願將參考區塊鏈獎勵機制進行改良,即參與解決獎勵機制,資料參與者享有結論優先使用權,解決者對結論使用者使用補充權。

而最終的結論——知識,將是乙份協議,每個使用協議的都會為協議建造者付費。

這樣的網路構成了所謂的群落,網路中的終端便是乙個個個體。通過群體糾錯確保不可靠的個體訊息最終在群落中形成有效邏輯——知識,這樣便完成了個人英雄主義的ai方法向群體犧牲的群落ai方法的初步轉變。

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