强人工智能理论和神经群网络设计，分形、矩阵、卷积
声明：本人自认所使用的概念不涉及任何宗教或意识形态的概念，仅限于自然科学。文中涉及的“意识”是指智能系统中的一个信息处理机制。竞争后获胜的动机，触发该机制，该机制为动机寻找已知的、或演绎推论出可行的行为，并预测行为的结果，评估行为结果的效用，并做出最终判断。
该机制为了减少智能系统的资源消耗，也能将不确定来源的信息给出一个合理化解释。可以认为“主观体验层面的意识”也是该机制在智能系统中指代自己时的一个合理化解释。
我相信这个能成功。 大致没有说错什么。
最具价值的一点:不同通道的表征相互纠正。我一般把这个称为自标签，就是指这样的标签不是外界给的是系统自己把不同通道的表征相互作为标签。
缺点是，还有很多东西没有涉及到。 请问楼主学习资源来源于哪里？中文还是英文的？ 出乎我意料，很少人回帖，也许高手们不认同这个能实现强智。
我想法仍然没变，智能简单说就是各种概念的组合变换，这个设计该有的要素基本齐了，教会它各种底层概念：方向、数字、是、不是、把、将要……暂时想不到它会在那个坎上绊住，当然肯定也不会一路顺风，但这是个好的开始。
斗胆质疑一下复杂性：1）情绪从一开始就设计？2）字符用脉冲输入，通用性是强了，有点复杂化的担心。
有可能一折腾就是两年，我感觉设计上尽量少给自己找麻烦的好。祝早日成功。 最近细化设计遇到点问题，1、动态模式序列识别和预测，就是说如何学习到时间序列上的模式并记忆这些模式；2、 某个单元的活跃代表了原始信息被编码后的一些特征，然后这个编码可以用一连串的单元活动来解释，那这个一连串的活动又代表什么？是主观感受吗？如果是，又该如何去验证。
如果有哪位在实现强AI的想法上和我接近的，欢迎讨论。 帖子的图片看不清，哪里有清晰版的？ 显然花了不少功夫思考这个大型架构。执着的精神值得鼓励。以下是一些建议：
1. 该多读些相关论文，然后说说你的做法跟别人的相对优点及缺点。不然你不但可能会浪费时间重蹈前人覆彻，而且甚至会走入歧途而不自知。
2. 少用空泛的语言或比喻，如意识，人类睡眠的功能，情绪，等。提个大题目然后却简单一笔带过会令内行人无法认真读你的东西。
3. 整体来说还相当空泛，所以难以评论。下一步该是挑其中一个模块去深入探讨它的细部设计，这样别人才有可能着实理解你的思路，也才能看得出你是不是有能力实现你的想法。 有点没看懂，能用几句话简单描述一下吗? 手机党无力，能打成word吗？先帮顶了。
页:
[1]
2