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| 目的78 | 2018-11-03 | 仿生逻辑电路与制作人工智能。 |
内容：神经网络，人工大脑。 模糊计算，模糊逻辑不是与非逻辑。从生命之源到有智慧的人工智能。
本文章的讨论路线是仿生逻辑电路-神经-生命-人工智能-智慧。
1 做仿生逻辑电路
1.1 为什么
为了用更贴近人脑的方式做出人工智能，同时解开大脑的秘密。集成电路的集成度快到顶了，需要找到替代方案，仿生电路是其中一种。
1.2 怎么做
这个目的，一直有想法，今天想起MOS管的原理，这不正是理想的电平控制器吗。说起来，逻辑电路本来就是按不同电平转化为0或1，为什么不直接拿电平来计算呢？模糊计算法。
为什么要用电平计算？模仿生物电平。脑活动本质上是化学物质浓度的变化，如果浓度不变不能形成电势差，就不能产生思想活动。
可以通过研究生物的神经，来做出仿生逻辑电路。想象一个单细胞，有比这更简单的神经网络吗？应该是单神经，或者连细胞膜都没有，完全暴露的某种个体。这个灵感来自知乎最近最火的问题，其中一个答案，提到了原始的神经网络。
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https://www.zhihu.com/question/299741613/answer/517324284
1.3 做什么
从神经1.0开始说，最原始的神经是怎么传递信号的？神经是什么？是A直接接触B，给了B某种物质，这样完成一次神经信号传递。虽然这里B并没有做相应的反应，但信息的传递确实完成了。这里神经的定义只是为了方便后面讨论，并不严谨。
问题是那么简单的神经怎么生存和繁殖，又是怎么演变成现在这样的？第一个问题，应该是复制，不复制怎么生存繁殖。除非有一个可以批量生产的地方。怎么批量生产？特殊环境、温度、光、物质这些基本条件都具备了，变成由无生命到有生命的生产工厂。只能由环境生产，不能自我复制的东西能称作生命吗？什么是生命？
这里开始，从讨论做仿生逻辑电路，跳到讨论生命。最后再回到原来的问题。
2 生命
为什么讨论生命？因为生命可以量产神经，有助于研究仿生逻辑电路的原理和量产。什么是生命？这里的定义是能够生存和繁殖的物体。
第一代生命，简称V1（Version 1）。基本功能是自我复制，叫F1（Function 1）。有各种衍生版本，就当作是现在DNA的组成基本要素，V1-1、V1-2、V1-3、V1-4分别对应四种碱基胞嘧啶（缩写C）、鸟嘌呤（G）、腺嘌呤（A）、胸腺嘧啶（T，通常为DNA专有）。DNA叫什么，V1-888？
第二代生命V2，基本功能是进食（F2），也包含物质转换、催化反应。草履虫是V2，人类也是V2。
第三代生命V3，地球上好像没有，但其实电脑程序就属于V3。虽然没有生命的特征，没有进化出智慧，但V1也不是由自主意识进行复制的，是被动的，跟V3一样。V3的基本功能是完全复制（F3，Function 3）。
第四代生命V4的基本功能是不是叫完全进食（F4）？F4是指自由转换物质和能量？
第五代生命V5是不是神？基本功能是创造物质和能量。
3 人工智能和智慧
3.1 什么是人工智能？
人工智能是artificial intelligence（AI），人造的具备智慧的东西。现在很多公司说自己的产品是人工智能，但其实只能算机器学习。这不是我说的，是机器学习的大神说的。
为什么要知道神经是什么？因为想弄出真的人工智能。为什么要人工智能？好奇，想见一见V4、V5。理由我接受了。做人工智能一定要神经吗？正电子脑？人脑的原理都了解透彻了吗？智慧是怎么产生的？或许从原始生物开始推演可以找到答案？
3.2 智慧是什么？
分界线在哪？饿了就会吃饭算智慧吗，蚊子也会但蚊子没有智慧。要有记忆，有记忆还不行，还要有足够大的脑容量，有好奇心，主动学习，主动探知，渴望信息量，甚至高于生存本能。
渴望信息（F2-1）是什么？信息是0和1的编码，F2-1是指收集信息并保存起来的强烈欲望，是控制学习功能（F2-2）的东西，是主动学习的软件。
3.3 怎么做有智慧的人工智能？
实现F2-1，意思是做主动学习的功能。怎样算自主学习？机器上的F2-2是指，记住规律，像金鱼，有人喂它们自动会过来吃，学会了人喂食的规律。机器运行在规律上，记规律就是装软件、跑脚本。F2-2是被动的，也已经实现了。那么机器可以做到F2-1吗，机器学习算吗？我认为不算。
为什么要分开讨论F2-1和F2-2？因为这是智慧的分界线。
到这里一下就没有头绪了，发挥想象力，没什么是难事。F2-1类似食欲，精神上的食欲，表现在观察、学习、思考的行为上，是思考的欲望，更根本的是什么？例子：猫的好奇心。猫看到新东西就想去玩，为什么有好奇心？这是一种本能，进化出来的，具有好奇心的生物更有利于生存。为了适应环境变化，全凭基因突变效率太低，不如在现有基因基础上，修改行为模式，例如以前只吃肉，没肉吃了之后学吃素。这还只是F2-2，这种是被动地适应环境，主动的才是F2-1。模仿是吗？创造，使用工具，比神经反射更高级的，只有一个个体偶然发现规律，死了就没了。所以要会模仿高级行为，怎么算高级行为？这里不讨论。
猫对玩具有好奇心怎么解释？假设这里有个扫地机器人，我叫她0酱。她有一个好奇心程序，会手机信息、分析、修改行为模式、验证。举例，程序里面没有对火焰的处理，0酱靠近火焰，部件被烧坏，分析得知靠近这个地方会导致部件损坏，于是制定规则不靠近这个区域。这里有温度感觉、痛觉。这还是被动学习。机器每天都在区域A扫地，因为就是这么规定的，突然有一天它想去区域B，所以把规则修改了，或者说主动违反规则。习惯了现有规则的话，像猫看到新玩具，要是没有好奇心，就会忽略，因为过去的经验没有这个东西，所以要新增一个目的，去看那是什么。机器知道目的吗？给一个目的、任务，然后自行编写程序去完成目的。不仅仅是修改简单的行动规则，甚至能推翻、创造行动。例如0酱完成任务后，平时会直接回去充电待机，今天突然像表达自己高兴的心情，就创作了一段舞蹈，现场表演，但程序没有这样教她。令她会这么做的，就是新增目的的机制。要是0酱跳舞后发现性能有所提升（获得奖励），以后就学会每天跳舞。所以机器上的F2-1是随机增加目的。后面怎么实现目的是F2-2的事情。光是增加就够了吗？一直加现有的目的行吗？那会变成复读机，要随机生成、创造。
一番讨论后，得出结论，机器上的F2-1是随机创造（create）目的，这个结论放到人类也是适用的。例子是原始人某天突然想用石头在墙上乱划，这是随机生成的目的，结果发明了文字。鸟发现有蛇，像表达恐惧就用最高频率叫了，于是发明了警报系统。这种鸟的后代就有了智慧，更有优势了。如果只会飞走而不叫，就跟其他鸟一样了。
4 结论
绕了一大圈，发现现在的电子电路已经具备生物神经一样的功能，没必要讨论怎么做仿生逻辑电路了，倒是可以讨论怎么优化。做人工智能，最重要的是做出随机创造目的（F2-1）的软件。
（完）
手稿
