信息压缩作为人类学习，感知和认知的统一原则，作为SP智力理论的基础
在一项扩展的研究方案中，与同事博士德里·沃尔夫博士正在开发SP系统，这意味着SP计算机模型中的智能理论及其实现。本研究的一个重要部分正在探索潜在的应用
SP系统。
总体目标是跨人工智能，主流计算，数学和人类学习，感知的简化和整合观测和概念的简化和整合，
和认知。
这项研究中的一个关键思想是，大部分人类学习，感知和认知可以被理解为信息的压缩（更多以下）。来自生物信息学中“多序列对齐”概念的SP多对准的强大概念，是本研究的重要发展。
对PEER的论文和其他关于该研究的文件详细说明，下载链接，ONwww.cognitionResearch.org/sp.htm.。
SP系统
SP系统被认为是通过其感官接收“新”信息的大脑系统，并将其中的一些或全部存储在压缩形式，作为“旧”信息，如图1所示。
2019年的第一篇论文在下面的“进一步阅读”一栏中描述了大量证据，表明人类的许多学习、感知和认知可以被理解为信息的压缩。在很多情况下，信息的压缩可以被理解为一个过程，即寻找彼此匹配的模式，然后合并或“统一”两个或多个这样的模式，形成一个模式。“通过模式的匹配和统一进行信息压缩”可以缩写为“ICMUP”。
人类学习，感知和认知的大部分可以被理解为信息的压缩。
If, when we are looking at something, we close our eyes for a moment and then open them again, we normally see ‘the same’ as what we saw before, as shown schematically in Figure 2. The merging of the ‘before’ and ‘after’ views may be seen as ICMUP.
有一种众所周知的信息压缩技术，叫做“代码分块”，意思是用一个相对较短的“代码”来代表和替换一个相对较大的信息“块”的两个或多个实例。所以一个相对较短的名字，比如“纽约”，可以代表相对巨大的“大块”信息，这是关于这个著名城市本身的所有知识。1
一点反射表明，可以看到每个名词，动词，形容词或副词是一种用于相对较大的信息的短代码。每个自然语言都可以被视为实现非常高的信息压缩的手段。
SP - 多对齐
可以看到先前提到的SP多对准概念可以提供ICMUP的六个主要变体的无缝集成，因此是压缩信息的强大方法。
A large part of the workings of the SP System is a process of creating and selecting ‘good’ SP-multiple-alignments like the one shown in Figure 3, which shows how the system may analyse or ‘parse’ a sentence (in row 0) into words and other grammatical structures.2
由于搜索空间的复杂性，需要启发式技术，在阶段构建SP - 多对齐，并丢弃所有阶段结束时的最佳部分开发的SP多个对齐。
如果它可以通过在SP多个对准内彼此匹配的模式的合并或“统一”模式可以产生相对大量的信息压缩，则SP多个对准是“良好”。
SP - 多个对齐可以多得多多于解析句子。它们主要负责SP系统的多功能性，如下一节所述。
信息压缩是如此深嵌在我们的思维中，似乎是如此自然和明显，它很容易被忽视。
SP - 多个对准概念有可能对理解智力的理解是生物科学中的DNA。它可能被证明是智力的“双螺旋”。
SP系统的优势和潜力
很大程度上由于SP-multiple-alignment结构的多功能性，SP系统具有优势和潜力:在智能的几个方面，包括几种推理;在各种知识的表现中;并在各个方面的智能和各种知识的无缝融合，在任何组合。SP系统的一些优势和潜力如图4所示。
SP系统的潜在应用
SP系统在以下几个领域具有应用潜力:帮助解决大数据问题;帮助开发自主机器人的智能;在自然语言处理中;在开发智能数据库系统;在医学诊断;和更多。关于SP系统的潜在应用的同行评审论文和其他文件的详细内容，下载链接，在www.cognitionResearch.org/sp.htm.。
sp-neural
SP系统中的抽象概念非常良好地进入SP-Neural，在2016纸上描述的神经元及其互连方面表达的SP系统版本。SP-神经网络与目前受欢迎的“深神经网络”（DNN）完全不同。
SP机器
班戈大学威廉J茶博士，考文垂大学博士博士，格里·沃尔夫博士旨在将SP计算机模型开发成工业强度SP机器，从应用高水平的平行加工开始。在“进一步阅读”，相反的“进一步阅读”下，详细介绍了Palade和Wolff Dr Wolff Dr Wolff的纸张。
个人反应
什么促使您研究和开发SP系统？
您是否设想了SP系统的下一步发展？
致谢
所有这些数字都是通过Wolff（2019）的许可（在“进一步阅读”）中复制。图2中的景观来自壁纸嗡嗡声（www.wallpapersbuzz.com），通过许可转载。
尾注
1代码分块可以看作是ICMUP的一个例子，因为实际上，相对较大的信息块的多个实例已经减少到一个。
2目前，SP计算机模型仅适用于一维模式，但预计将推广到二维模式。SP系统具有较大的基本符号，如字母或单词，具有“符号人工智能”的味道。对于图像中的像素等相对较小的基本符号，SP系统可能更像是“非符号AI”。
最重要的是，本网站存在的内容真正令人敬畏
对于人们的知识，嗯，保持良好的工作研究员。