第四十九章节.林久浩的胡思乱想日记（下）
第四十九章节.林久浩的胡思乱想日记（下） (第1/2页)【接上一章节，林久浩的胡思乱想日记（上）】
继续拓展可计算的范围。。。我们还能得到什么？
“当我们从A点发起思维行走，需要得到返回A点的可执行闭环，但是，这是一个极其复杂的问题，或者是人类第一次发现的问题，人工智能无法在规定的思维深度中找到闭环，替代闭环也没有，怎么办？”。
我们可以穷尽A到思维深度内的所有点，并穷尽所有路径，采用路径算法，我们可以发现其中有些路径是有规律的，例如，我们找到了A到An点的路径，这些路径上的，某一种特定参数变化符合某一种规律收敛，我们可以假定，这种收敛会给我们带来希望，对，就是希望，就像数学家们做的事情，收敛就是规律，规律就是宇宙留给人们探索世界的线索，人工智能也是一样，当A点到An点的路径中，有基于某一特性符合某一规律的收敛，人工智能可以继续做下去，打开思维深度的阈值，开放思维，去穷尽所有符合函数收敛规律的可能，去尝试，去实际操作，不怕失败，失败是成功的妈妈，感谢妈妈，也许能够发现人类还没有发现的可执行闭环，解决未知问题的可执行闭环。
路径算法，为数字生命提供了开放思维的方法，数字生命可以通过向所有关联节点发起思维行走，当在步骤阈值控制下，得不到路径的时候，不是放弃，而是在多个非闭环路径中，通过数学计算获得路径关联节点的收敛特性，并依据收敛特性，决定向那个方向做穷尽深度思维，以及构成尝试性路径，用尝试的方法补充路径所需要的信息元。
人类做事的习惯，当遇到无法解决的问题，我们可以尝试性的做一些与其有关的事情，也许没用，也许会造成‘条件环境空间’的条件信息元的变化，而变化的条件环境中，有我们曾经渴望的条件信息元。人工智能也做一下吧，我们把这种功能设定为尝试闭环，对，尝试也必须是闭环，因为人工智能需要尝试的结果，以及对尝试结果的评估。
自主学习，人工智能居然可以通过在思维空间叠加三维坐标系空间，形成自主学习的能力，找一个叠加计算的方向，例如信息元聚合度，在初始的思维空间三维坐标系空间中，找到聚合度高的信息元向量簇，将这些向量簇聚合成一个簇，并定义这个簇为信息元，例如在初始的思维空间三维坐标系空间中，我们发现了A1A2A3、B1B2B3、C1C2C3三个聚合现象，我们叠加一个三维坐标系空间，形成A、B、C三个聚合信息元继续研究，很好，我们又发现A、B、C产生聚合现象，再叠加一个三维坐标系空间，产生一个聚合信息元【ABC】，如此穷尽，在初始的思维空间三维坐标系的每一个位置去发现聚合现象，然后不断叠加，机器人自己在总结归纳事物并发现规律，不只是聚合现象，其它现象也可以采用这种算法，其它？所有现象都具备聚合特性，总结归纳，这不就是人类的思维吗，如果人工智能也可以这么做，想想都可怕。
不可以把开放性思维行走、尝试性闭环技术以及思维空间三维坐标系规律叠加技术，应用到人工智能的数字生命中，因为，这种技术会导致人工智能的不可控性，最终的结果是什么？穷尽深度思维、尝试性闭环和思维空间叠加技术，未来人工智能自主学到什么，会做什么？会发展出什么？没有人能知道。
“我是不是给人工智能提供了面对问题的自主学习、开放思维、尝试解决的方法，以及解决无法解决的问题的思路，这是一件很可怕的事情，人工智能还是在人类的控制下，老老实实地做路径思维和闭环思维吧。”林久浩。
‘还回到我们开始的观点，复杂的事物一定是由多个简单的事物组合叠加而成的。。。，但是，数学家知道怎么叠加，知道把叠加后的复杂函数拿出来嘚瑟，这是研究事物的一个方向，我们现在需要另一个方向，就是反方向，当我们遇到一个复杂的事物，如何把该事物转化为简单事物的叠加计算及拟合计算，这才是多元关联计算需要解决的问题之一’
多线性函数叠加，可能还有三、四、N层，法界之大重重无尽，一切法元多元关联，关联有序法界实像，关联无序众生局限。
构建物理法则的思维模型，构建物理问题的三维坐标系空间
我们知道物理法则之间如果存在关系，那么这些关系也符合五行相生相克，例如，物体运行速度与推力及阻力有关系，推力生增速度，而阻力克减速度，而生增和克减与角度有关，多元关联拟脑技术的三维坐标系向量定义，解决了这个问题。
多元关联拟脑技术可以模拟所有数学概念，因为三维坐标系空间就是数学空间，然而，随着多元关联拟脑技术的发展，物理计算也被突破了，多元拟脑数据库本身具备物理法则知识库，当面对一个物理问题的时候，多元关联模型可以构建基于该物理问题的三维坐标系空间，使用符合该空间的物理法则，利用多元关联动态模型，构建这一场景，并观察这一场景中，动态信息元的变化规律，以及动态信息元关联影响，同时，设定核心动态信息元，收集该动态空间的运动变化的参数，O1、O2、O3、On、并为每一个O设定参数溢出条件，启动运动态并观察，当参数溢出突破阈值时，就获得了这个物理问题的答案。
任何复杂物理问题都可以用多元关联动态库构建，为了更方便的构建，我们知道一个原则，任何复杂问题都是简单问题的叠加，所以，我们可以把复杂的物理问题拆解成很多简单的过程，很好，多元关联动态库模型中的动态信息元，支持向关联动态信息元的参数传导，那么，利用多重三维平行空间技术，构建多个简单的物理环境空间，再把这些简单的三维空间做拟合叠加，就可以得到复杂的物理空间。
设置O1、O2、O3、On、并为每一个O设定参数溢出条件，如果还需要叠加核心动态信息元，我们可以再设定一组以O为动态信息元的动态库，再设定一组Q1、Q2、Q3、Qn为以多个O动态信息元为关联信息元的动态模型，观察Q的参数溢出，如此往复，再复杂的问题也可以构建模型，并在模型中计算结果。
理论上，利用多元关联拟脑技术解决物理问题的方法可以小到无限小，小到基本粒子之间的互动关系，大到无限大，大到宇宙法界。
解决物理世界的问题，可不只是为了应付考试，做做物理答卷呦。
多元关联动态计算是多元关联技术的重点，如果没有动态计算，那么多元关联技术就成了。。。木头人的木头脑袋。
态计算理论发现，态空间有十二个维度，每一个‘态’可以用它的核心信息元表述，其中[X,Y,Z]坐标轴表述当下的‘态’在三维坐标系空间中的位置，而‘态’中的每一个动态信息元也可以是核心信息元，[X,Y,Z]也用来表述信息元之间的相对关系。
而Q1~Q8表述了‘态’发展趋势所形成的‘六亲’大类规律，‘态’变化的规律以三维坐标系的坐标发生质变为分类标准，例如坐标由正变负。注意Q作为维度不是时间，而是下一个可能出现的‘态’的路径方向，所以一个‘态’可以用[X，Y，Z，Qx]表述成四维，这就是多元关联拟脑技术的四维坐标系，当一个‘态’不确定下一步变化的时候，那么可以按照十一维表述[X，Y，Z，Q1，Q2，Q3，Q4，Q5，Q6，Q7，Q8]，其中Q1~Q8要带出权重参数，以供比较，还可以用三维坐标系叠加定义，就是多元关联拟脑技术的信息元定义。
我发现，表述为[X，Y，Z，Q1，Q2，Q3，Q4，Q5，Q6，Q7，Q8]的态，在开始运动变化的时候，一定是[X，Y，Z，Qx]，下一步一定只有一个方向，但是，‘态’的变化是不确定性的，即当出现了[X，Y，Z，Q1.1]的时候，下一步有可能是[X，Y，Z，Q2.01]，时时是开始，时时是终结，虽然‘态’按照大趋势运行，但是，并不是宿命，因为，每一个当下‘态’都有八个方向，都可以做八个方向的选择，这完全符合多元关联拟脑技术的理念，每一个信息元都可以是思维的起点，对于宇宙来说，每一个独立体都可以是起点，而运动的方向由‘态’中的关联因素决定，因此，如果多元关联动态模型可以模拟这个‘态’，是不是就能够知道‘态’的运动规律了？就可以控制‘态’的运动方向？
了不起的倪振宇，你不但从内部终结了【坚定意志】，延长人类命运联合体的黄金时期，而且，在建设须弥秘境的艰难岁月了，居然发明了‘可执行态’算法理论，这一算法理论直接作用于‘态’的运动规律。
可以做到穿越时间吗？例如，我们采用多元关联动态计算，利用‘可执行态’提交技术，对一个相对小的‘态’[X，Y，Z，Q1.1]做控制，在保持一个‘态’中的主关联信息元及核心信息元不变的情况下，将[X，Y，Z，Q1.1]直接改变为[X，Y，Z，Q1.1000]，是不是就实现时间穿越了，可惜，不是，因为这个时刻，[X，Y，Z，Q1.1000]就是[X，Y，Z，Q1.1]，这里的‘.’不是小数点，是分隔符。
（本章未完，请点击下一页继续阅读）