[發明專利]一種實現類人通用人工智能機器的方法

在審

• 申請號: 202010962864.7
• 申請日: 2020-09-14
• 公開（公告）號: CN112016664A
• 公開（公告）日: 2020-12-01
• 發明（設計）人: 陳永聰;曾婷;其他發明人請求不公開姓名
• 申請（專利權）人: 陳永聰
• 主分類號: G06N3/00
• 分類號: G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種機器對輸入特征信息的識別方法，其特征包括：

機器對輸入特征信息賦予初始激活值；機器通過聯想激活的方式，傳播輸入特征信息獲得的初始激活值；機器根據激活值傳播情況，選擇高激活值記憶作為輸入特征信息的預期模型；機器使用預期模型和輸入特征信息作對比，對輸入特征信息進行識別和分割；機器采用注意力機制，通過迭代識別過程，對輸入信息做多次識別。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征包括：

機器在識別輸入特征信息的過程中，注意力機制是指機器根據識別結果，決定下一次識別的數據區間和采用的識別分辨率；機器在單次識別過程中，可以選取一到多個區間，可以采用一到多個識別分辨率對這些區間進行識別。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征包括：

機器對外部輸入特征信息的迭代識別過程中，在每次迭代中，機器賦予外部輸入特征信息的初始激活值可以是不同的；在單次初始值賦值過程中，針對不同的特征也可以賦予不同的初始激活值。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征包括：

機器對外部輸入特征信息的迭代識別過程中，通過不斷增加的識別區間和識別分辨率來獲得更多的輸入特征信息，并通過激活值變化來不斷縮小輸入特征信息的預期模型的范圍，直到輸入特征信息的預期模型達到預設的置信度為止。

5.一種信息存儲方式，其特征包括：

機器認為在輸入時間上相鄰的信息彼此存在連接關系，所以采用相鄰的存儲空間來存儲這些信息；相鄰的存儲空間是指存在一種方式來表達兩個存儲單元是相鄰的；這種表達方式可以是物理上相鄰的存儲空間，也可以是對存儲空間進行地址編碼來表示相鄰關系。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征包括：

機器在存儲空間里，不僅僅存儲輸入的特征信息數據，還需要對每一個存儲的數據存儲一種表達其記憶和遺忘機制的數據；機器存儲的數據不僅僅包含外部輸入的特征信息，也包含內部傳感器的信息，也包含被激活的需求動機和情緒相關數據；機器存儲的需求動機和情緒數據，其初始記憶值和需求動機和情緒符號獲得的激活值成正相關。

7.一種機器的決策過程方式，其特征包括：

機器通過聯想激活，識別和輸入信息相關的記憶信息；機器結合輸入信息和被激活的記憶信息，按照趨利避害的原則來做出響應決策；機器根據被激活的記憶信息中包含的收益和損失的信息，以及記憶中它們在不同條件下發生的概率，按照統計的方法來預測目前條件下，它們發生的概率以及可能帶來的收益和損失；機器根據目前條件下，可能出現的事件發生的概率以及帶來的收益和損失，在激活的信息范圍內，采用分段模仿的方法來組合各種可能的響應，并按照趨利避害的原則，搜索最優響應路徑，并建立最優響應路徑上的各個子目標。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征包括：

機器把最優響應路徑上的子目標，作為新的輸入目標，重新采用聯想激活的方法，尋找與這些子目標相關的記憶，并按照統計的方法來預測目前條件下，它們發生的概率和潛在的收益和損失；機器按照趨利避害的原則，采用分段模仿的方法，按照增加那些帶來收益的事件發生的概率，降低那些帶來損失的事件發生的概率作為新的目標和建立新目標所包含的各個子目標；機器通過迭代執行決策過程，通過不斷細分子目標，通過不斷使用分段模仿的方法，通過不斷搜索最優響應路徑，并建立最優響應路徑上的各個子目標，最終把實現路徑上的子目標細分到機器可以直接執行的底層驅動命令為止。

9.根據權利要求7所述的方法，其特征包括：

機器尋找最優響應路徑并層層迭代分解最優響應路徑的過程，是一個動態變化的過程；在這個過程中，機器可以是一邊分解，一邊執行，并根據最新獲得的信息來重新執行尋找最優響應路徑，并進一步層層迭代分解最優響應路徑的任務。