信息压缩作为人类学习、感知和认知的统一原理,并作为SP智能理论基础

org的Gerry Wolff博士与同僚开发SP情报理论并实现SP计算机模型-并探索其潜在应用研究中统一原理是,人类学习、感知和认知大都可理解为信息压缩关键开发从生物信息学中多序对齐概念中借用并改编SP多联动强概念

格里沃尔夫博士与同事开发SP系统,意指SP情报理论及其在SP计算机模型中的实现研究的一个重要部分是探索潜在应用
SP系统

总体目标是简化和整合跨人工智能、主流计算、数学和人类学习、感知等各种观察和概念
并认知

研究中的一个关键思想是,人类学习、感知和认知大都可理解为信息压缩(更多下文)。强势SP多点联动概念从生物信息学中多序对齐概念中借用并改编

同行评审论文和其他有关研究文件详解并带下载链路www.cognitionresearch.org/sp.htm.

SP系统
SP系统构思成像脑系统,通过感知接收新信息并存储部分或全部信息,压缩形式为“老化信息”,图1图解显示

2019年论文中第一篇下文中描述的大量证据,即人类学习、感知和认知大都可理解为信息压缩在许多实例中,信息压缩可被理解为寻找相匹配模式的过程,然后合并或“统一”两种或两种以上模式制作一种模式表达式“通过匹配和统一模式压缩信息”可缩为'ICMUP'

人类学习、感知和认知大都可理解为信息压缩

if,当我们看到某物时,我们闭眼片刻再打开时,我们通常会看到前所见的“同样”,图2图示示式显示合并前和后两种观点可视之为ICMUP

高名压缩信息技术,称为“沉入式代码”,意指使用相对短的“代码”支持并替换两个或两个以上实例中相对大信息“Chunk”。相对短名“New York”可代表相对大信息“Chunk”,信息全为知名城市本身知识^一号

微小反射显示,自然语言中的每一名词、动词、形容词或形容词都可被视为相对大片信息短代码每一种自然语言都可被视为实现高水平信息压缩的一种手段。

SP-multiple-alignment
前文提到的SP多点联动概念可被视为无缝整合ICMUP六大变式,因此是压缩信息的一个强力工具。

SP系统大部分运行过程是一个创建和选择s多匹配过程,像图3显示的,显示系统可如何分析或分词句句子(行0)²

由于搜索空间复杂化,需要启发式技术,逐步建立SP多点匹配并除最佳半开发SP多点匹配外逐级丢弃所有

SP多点联动,如果它能通过组合或统一模式产生相对大量信息压缩,并匹配SP多点联动中

SP多匹配比剖析句子大得多下一节概述SP系统多功能大都由他们负责

信息压缩嵌入到我们的思维中 似乎自然而然 很容易忽略

SP多点联想概念对于理解智能和生物科学中的脱氧核糖核酸一样重要。可能证明是情报双螺旋

SP系统的力量和潜力
主要由于SP多点联动结构多功能性,SP系统有长处和潜力:从数个情报方面讲,包括数类推理描述各种知识并无缝整合各种智能和知识,SP系统的一些强项和潜力图示示图4

SP系统潜在应用
SP系统在若干应用领域有潜力,包括帮助解决大数据问题帮助开发自主机器人智能处理自然语言开发智能数据库系统医学诊断和更多同行评审论文和SP系统潜在应用文件详带下载链路www.cognitionresearch.org/sp.htm.

SP神经
SP系统图中抽象概念深入SP-Neural版SP系统表达神经元及其互连性,2016年论文详细描述反向SP-Neal与目前流行的'深神经网络'(DNNs)大相径庭

SP机器
Bangor大学的William J Teahan博士、Coventry大学Vasile Palade博士和Gerry Wolff博士正准备开发SP计算机模型成工业强度SP机器,从高水平并行处理开始Palade博士和Wolff博士论文描述SP机器开发路径详解