软件智能:aaas系统中AI众生的“世”和“界” 之9 一个主题（神经系统）及其两条线索

昨天的“神经系统的假设”篇中对应三种计算复杂度的神经网络是aaas系统提出的AI原型，同时也是aaas系统提案的软件智能。神经网络是aaas的主体（实现目的），AI是aaas的主题，软件智能是aaas的主旨（设计目标）。“神经系统的假设”篇的链接：

软件智能：aaas系统中AI众生的“世”和“界” 之8-神经系统的假设assumption_ChuanfangChen的博客-CSDN博客

通过它代理大纲图（表示上下文敏感时间不敏感的关于因果关系的推理）如何运用前面给出的概观表（表示时间敏感上下文不敏感的关于时间的推理）。

下面将它们各自对应的相关词汇分别罗列出来，以作为aaas系统的总线索备案。

前脑-神经网络-网络结构【雏形或半形-半-引力】行为主义心理学的刺激—反应公式。将SR机制视为一个黑匣子。【渐成 this操作符】充分条件法的渐进实体属性的操作数条件operant conditioning（实例化条件，含-如是身份 being）【前馈feedback，事先分组】决策树-自变量-普通参数<parm> 问题集。数据集-采样方差公共的元数据交换模板组织间的交易行为良好的数据[集体基于规则的系统（开放的，外延定义法-递归） bit串带符号和不带符号的 ] 亲缘化格局家族相似性object 【决定论基础】行为习惯--通过亲身体验 MES支承套装socket -classLoder <个人习语集 【总账 业务-报销单据（场论-行为特征）仿真-尝试do 需要（request）-得名所依 身份条件has-槽-综合治理-可能的推理-event实验室】- 设备级自动化>开发者驱动。
中脑-中枢神经-线性结构【单形或构形-五味-业力】构造主义心理学的元素主义-联结主义或机械主义。将SR机制视为一个白盒子。使用奖励/惩罚来加强或削弱SR的联系。【顿现 that操作符】突现本体过程的随机数条件INUS condition（个性化条件含正负个性化的person identity-即时身份become ）【调用invocation，事中自由】(按习惯和惯例，在话语期间-会话层invocation--使用它更新模型.。处理索引词的动态语义版本。调用策略可以进一步区别。默认为调用。随机深林-协变量-超验参数<lambda>解集。交叉验证集 ( 因果结构- 决议（分辨率resolution ）。专用的元推理技术的 class模板。定义良好的系统 [ 个体-特征分析，封闭的 -<i,x,y> 有序对有向或无向 ] 共生政治经济学逻辑的[proposition]同一律letter [逻辑决定论] 学科偏好-发趣论-通过观察[科判]- 约观。学习理论。CIMS总成。包围packet- container< 整体产品目录【科目帐 技术-凭真本事（本体论-结构特征）程序-调试check。 取决于 角色资格case -占据-竞争词汇-state图书馆】 -工厂级集成度> 消费者驱动
后脑-神经元计算-层次结构【完形或满形-满】格式塔“心理学：经验主义心理学的实证主义事件-主体- 公式。将SR机制视为一个灰框。通过插入和擦除来扩展或收缩SR的联结。主张研究直接经验（即意识）和行为，强调经验和行为的整体性“经验的原始组织”【秘密武器 cause操作符】充足根据律的 机器数条件 身份条件identity conditions（客户化条件，即是身份 to-be，奎因准则）【回调callback，事后分析】。相信-学习在一个特定区域。梯度提升树δ-因变量解集训练集-标本零模式化元语言注释的method模板组织良好的交易【整体-结构分析 graph 有标记/未标记的】谱系化金融认知的[comprehension]统一律【认识决定论】宗教 hobby -起信论-通过调查【判教】约教- 羯磨办事 PLC 节拍racket- vm < 集体中的个人相当版本 【库房帐 拿出实据-不在场证明（实体论-表面特征）模拟-测试plan 需要（need） 求实所据 岗位as-填充-机会主义-概率演算-事务工作室】-车间级自主权>创作者驱动。

其中包含两台主要线索：features表面特征和fluents结构特征。前者明示了条件condition（run和apply的先决条件），后者暗示了理由reason（to do和to say 的前设前提）。

2、features 的表面特征：特征分析

{组合- 权力，加权- 权重，鉴权-权衡 } 事物周旋。自然的实体（如人体及组织分工member -compartment，膜及超膜）的表面特征。

features 或properties

一元monadic谓词（也称为特性properties）在自上而下的定义和继承方法以及自下而上的模糊和原型方法中充当差异。features 在现代分类系统中广泛使用，包括描述逻辑DL ，形式概念分析FCA和大多数统计方法。feature表征：

1) 有些用一元谓词【manifestation】：mapping-functor， systematic-valued features 。线性结构或list[String]。随机数（数据-代数，有序或无序。秘而不宣-缺省或不言自喻-默认），
2) 但其他可能需要二元dyadic 谓词【representation 】：operator-factor ， numeric-valued features 。层次结构或tree [Number]。操作数 -有意义的数（表征-图形，有向的或无向的）字段-未知-事故- 意外），
3) 甚至特例需要三元triadic谓词【characterization】：processor -actor， characteristic-valued features。网络结构或lattice [Truth] 。机器数-二进制数带正负标注符号(表示--版本（模型），未标记的或标记的) 的数+ 字长-溢出-故障-例外）。

3、fluents的结构特征：结构分析

{标定,核定,整定} 情感纠缠。人造的本体（如知识及构成部分 part-department 弦及超弦）的结构特征。

尽管功能是任何人工制品的最终目标，但许多设计和构造样式已成为传统。每种文化都可以由其制品的设计来标识，识别这些设计类似于识别自然物种。然而，识别任何结构，无论是锅形还是河马形，都涉及到比一组特征更复杂的组合所定义的关系模式。结构分析的方法包括图匹配，模式识别，约束满足以及二维甚至三维语法。

4、两条线索对应色度表(导出单位)和角度表（辅助单位）

上述两条线索，通过前面给出的色度表（图17.1.1）和角度表（图17.3）来描述。链接：

软件智能：aaas系统中AI众生的“世”和“界” 之7- 连接二者的标示图解关系表2_ChuanfangChen的博客-CSDN博客

针对今天的内容，两张表的解释上做了一些修改。

图17.4.1 概观总表和大纲视图的标示图解内容表的对照关系( 类比的迁移的两个过程)

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