[时空与概率]第一代能手工智能系统的预测理论缺陷

[时空与概率]第一代强人工智能系统的预测理论缺陷



    SEESAW算法与预测机的结合虽然可以产生第一代具有预测能力和平衡能力的智能机器人,但是经过我们这几年的研究，发现一个明显的缺陷，理论上(伦理上)

    预测机通过传感器阵列获取时空能量分布,然后根据这种分布数据进行计算，获取未来的事件的发生概率，并反过来利用这种数值来修正传感器获取的时空能量分布的精确度,在数轮反馈行为完成之后，在数据库中预先设定的限制条件的控制下，向外输出智能计算的结果.....

    显然，预测机和平衡器，反馈控制器的关系就非常的密切，其中任何一个出现问题，人工智能系统都会瘫痪。。。。。。。。

    这就是第一代强人工智能系统的问题............

    那么，下一代强人工智能模型在抗干扰，抗破坏，抗破解的能力上就需要向分布式网络模型靠近了。。。。。。

    这里提一个设计的总体目标:第二代强人工智能模型必须把预测机,平衡器,反馈控制器,拓扑分析器的彼此之间的关系尽量的分离,降低互相之间的藕合度,使得任何一个关键模块出现问题之后，整个机器系统仍然能够正常工作........OK.......继续努力吧


    每日提示：从今天早上7点开始,时空出现分支路径,时间线开始分岔,选择很重要
              利用更高级的预测系统，我们获得如下信息

              如果彭加木不离开基地,就不会死亡

              如果XX不离开家乡,长远来看，就不会变成MISS
              前面有至少4条路，可以走,如果走错了，就是彭加木