[發明專利]一種使機器產生意識的方法、裝置、系統及存儲介質

在審

• 申請號: 202110584886.9
• 申請日: 2021-05-27
• 公開（公告）號: CN113326921A
• 公開（公告）日: 2021-08-31
• 發明（設計）人: 談加林
• 申請（專利權）人: 談加林;談若水
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06N3/08;G06F40/30
• 代理公司: 深圳市科吉華烽知識產權事務所(普通合伙) 44248
• 代理人: 胡吉科

1.一種使機器產生意識的方法，其特征在于，為機器配置基于基本單位知識網絡或基于人工神經網絡進行串行心智活動的串行活動機制，使得機器基于以并行方式工作的基本單位知識網絡系統或人工神經網絡系統，可以進行串行方式的不旨在限制性地被稱為心智活動或意識活動或物理符號活動或形式化活動的活動；所述串行活動機制是指包括各種形式的相對獨立的串行處理機制，或若干種不同形式、不同程度上與基本單位知識網絡或人工神經網絡結合在一起的一體化串行處理機制，或基本單位知識網絡附帶的或人工神經網絡附帶的，或使得基本單位知識網絡或人工神經網絡本身具備的實現其串行處理的機制，或它們的某種組合或一體化綜合；也就是說，使機器產生意識的方法包括構建人工意識系統，其具體實現方式是：人工意識系統的體系結構包括這樣三個基本部分，其一是基本單位知識網絡或本質上可以具有基本單位知識網絡性質的人工神經網絡，其二是與基本單位知識網絡或與人工神經網絡相適應的串行活動機制，其三是各種外部設備，不旨在限制性地包括實現數據輸入或輸出、數據預處理、執行操作或動作的各種設備；三部分的作用或相互關系是，基于基本單位知識網絡，或基于本質上具有基本單位知識網絡性質的人工神經網絡，及其具備的實際具有一定控制意義的各種機制，不旨在限制性地包括基本單位知識網絡的連接與傳播機制和各基本單位知識活動裝置的完形-符號處理機制，來實現知識的一體化存儲與計算，即基于基本單位知識網絡的一體化的存-算-控，實現各種基本單位知識的大規模并行活動，并且在一定的串行活動機制的支持下，使得基于基本單位知識網絡一體化的存-算-控的大規模并行活動，可以實現一系列以單一基本單位知識活動為中心的串行活動，從而實現有選擇地、或有重點地、有序地進行各種心智活動，并通過外部設備實現與環境的交互作用；不考慮各基本單位知識的完形知識部分的具體活動過程，而單純在符號知識水平看串行地進行的各種心智活動，其過程具有圖靈機活動特點，具有西蒙-紐厄爾所說的物理符號活動的特點；所述心智活動或意識活動，不旨在限制性地包括對事物的感知與識別、覺察、記憶、想象、思維的各種認知活動，和/或言語表達活動，和/或對情緒情感的覺察或調控的情緒活動，和/或確定目的、明確任務、制定計劃、執行計劃和維持活動方向的各種意志活動；

所述物理符號活動，泛指圖靈-馮.諾依曼機和西蒙-紐厄爾或其他人分別從一定方面所描述的以一定的物理符號處理方式來進行的活動，或某種所謂基于形式邏輯的或被稱為形式化活動的活動；

所述串行心智活動，是指由一個接一個的基本單位知識，或由一個接一個的具有基本單位知識實質的不旨在限制性地被稱為抽取的特征，或被冠以任何其它稱呼的一定內容所組成的，或以它們為中心所組成的，順序進行的活動，它具有順序性和各瞬間內容或中心內容的單一性的特點；所謂串行活動，不旨在限制性地包括或圍繞一定的目的或任務，或有選擇地，或有方向地，或有重點地，或有中心地，或有順序地，串行地進行的各種心智活動或知識處理活動；

所述不同形式的串行處理機制，不旨在限制性地是指各種以一定方式來實現串行活動，而在某特殊方面進行一定的特殊處理的機制，不旨在限制性地包括對數學空間意義上的不同區域處理精度的差異化，或以一定方式使得只有某部分單元或其功能處于活動狀態或進入活動狀態，或者相反更不易于進入或處于活動狀態的機制，而所述差異化，不旨在限制性地具體包括機械上的或組織上的差異化，或其他形式的差異化；

所述基本單位知識，在具體的機器系統里，是以相應的基本單位知識活動單元的形式存在并發揮作用的，下面所述基本單位知識，是指基本單位知識單元，其更準確的稱呼應該是基本單位知識活動單元；基本單位知識單元包括三個部分，即關于事物的信息的輸入，對輸入的事物的不確定性信息的完形處理，以及輸出，其中，被輸出并參與進一步的信息加工活動的符號形式的基本單位知識，無論其是何種物理存在形式，都具有含義單一性的特點，是相應事物在系統里的代碼或符號，所以基本單位知識具有一定的符號的意義，即所謂以本義為符號，是本義符號，而其一定的物理存在形式，為其物理符號，無論在哪個意義上，所述基本單位知識都是符號表示的知識，稱為符號知識，而以一定符號表示一定知識的方式，是為符號表示方式，又因為基本單位知識反映的是具有模糊不確定性或概率不確定性等不確定性特征的該事物，就此而言，基本單位知識又是對具有一定不確定性的該事物的反映，是對具有模糊不確定性或概率不確定性等不確定性的該事物的表示，而基本單位知識之所以能實現對具有不確定性的事物的反映與表示，就因為其包含關于相應事物的不確定性的完形的知識，稱之為完形知識，而以一定完形來表示事物的不確定性的方式，稱為完形表示，基本單位知識單元同時以確定性的符號表示的方式和不確定性的完形表示的方式實現對相應事物的知識的表示，基本單位知識同時是關于相應事物的確定性的符號知識和不確定性的完形知識，是關于一定事物的確定性-不確定性的知識，而把這兩種不同表示方式或兩種知識聯系并統一起來的，正是關于相應事物的確定性-不確定性的非線性關系；基本單位知識兼具的符號知識和完形知識這樣兩種不同表示方式的知識以及關于事物的確定性和不確定性的非線性完形處理，這三個部分是一個完整的整體，這個整體就被稱為基本單位知識活動單元，簡稱為基本單位知識單元；基本單位知識產生裝置或更準確地稱為基本單位知識活動裝置，是基本單位知識單元的具體實現；基本單位知識的這種特性，是基本單位知識單元及其構成的網絡系統既可以實現對事物不確定性的完形處理，也可以實現確定性的物理符號方式的處理的基礎，此外，確定性的基本單位知識的符號方式的輸出，作為其它基本單位知識單元的輸入，還可以進一步參與其它基本單位知識的關于相應事物的不確定性的完形處理，而其自身關于事物的不確定性的完形處理，也可以接收或納入其它基本單位知識的確定性的符號輸入；基于基本單位知識，既可以進行不確定性的分布式完形處理，也可以進行確定性的物理符號處理，而且還可以進行不確定性到確定性或確定性到不確定性的處理；基本單位知識具備的這種復雜處理形式，稱為基本單位知識形式或完形-符號形式；基本單位知識形式或完形-符號形式，可以實現物理符號系統意義上的處理，以及實現不確定性分布式完形處理和確定性物理符號處理相結合的各種形式的處理，是基本單位知識和基本單位知識網絡所具有的區別于目前的深度學習等人工神經網絡方法和技術的最重要的特性；基本單位知識也被稱為意元；

所述事物的完形，是指由一定的組分，或若干維變量，以某種加權函數的某種函數關系構成的事物的結構；這一復合函數，即某種加權函數的某種函數，稱之為完形函數；所述完形處理是指，為對事物的完形做出某種響應所做的信息處理；完形函數是完形處理的數學模型；完形處理也可以是一種分布式處理，但分布式處理不一定就是完形處理；系統所具備的對事物進行完形處理的知識，稱為完形知識；在基本單位知識網絡系統里，一定的完形知識以各種相應的基本單位知識單元及其構成的網絡的形式存在；基本單位知識單元是關于相應事物的完形知識的核心部分，而基本單位知識網絡的其余相關部分是完形知識的外周部分；基本單位知識是用于處理一定事物的不確定性-確定性關系的知識，也稱為完形-符號知識；由一定的物理符號形式表示的若干基本單位知識以確定性的關系來構成的事物的完形，是該事物完形的特例；

所述基本單位知識網絡是指以各種基本單位知識為節點組成的網絡，在具體的物理系統里，也就是由各種基本單位知識產生裝置或基本單位知識單元相互連接構成的網絡；關于事物的知識是由關于事物及關于事物的構成、關于事物間的相互作用和相互關系等的各種基本單位知識構成的，這些基本單位知識是基本單位知識網絡的一部分；由于若干基本單位知識，或它們和其它輸入一起，可以構成一定事物的完形，所以在基本單位知識網絡里，一個事物的完形可以嵌套有更多關于其它事物的基本單位知識及其完形；換一種說法就是，一個基本單位知識是由其所在的基本單位知識網絡所定義的，在這個意義上，對于任一基本單位知識而言，其所處的基本單位知識網絡或子網絡就是對這個基本單位知識的更完整、更復雜的表示；也就是說，在一個具體的基本單位知識網絡里，所有相關基本單位知識都以這個網絡為自己的存在形式，不同的只是該網絡與各個基本單位知識的具體關系不同；因為同一個基本單位知識網絡既是其上各基本單位知識存在的具體形式，又攜帶有若干的基本單位知識，因而以一定的基本單位知識網絡的形式而存在的事物的基本單位知識，具有全息的性質，或具有某種程度上的部分由整體決定的性質；與其它基本單位知識形成的聯系越豐富或越復雜或越精細的基本單位知識，也就為越多的基本單位知識所定義，其相應完形也就越復雜，因而為更復雜更多重的完形所驅動，因而也更魯棒；基本單位知識網絡，不旨在限制性地可以是一個由各種基本單位知識子網或人工神經子網絡構成的統一的基本單位知識網絡或人工神經網絡，或是一個由分置的相對獨立的若干種基本單位知識子網構成的基本單位知識網絡，或由分置的相對獨立的若干種人工神經子網構成的人工神經網絡；

所述具有基本單位知識網絡性質的人工神經網絡，是指任何包含基本單位知識單元、和/或基本單位知識活動裝置、和/或實際可以實現基本單位知識活動的人工神經網絡單元的人工神經網絡，不旨在限制性地包括各種經過適當改造或改進的或帶有相應串行活動機制的深度學習網絡；所述基本單位知識子網指各個相對特殊的基本單位知識網絡，不旨在限制性地包括圖形子網或物體子網；

所述知識是指一定主體所掌握的賴以消除關于一定事物的認知不確定性的東西，盡管知識常常以符號知識的方式被人所知，但在基本單位知識網絡里符號知識和相應的完形知識是一個統一的整體，其中的符號知識的產生離不開完形知識，而經驗常常指主體所掌握的單純以一定完形知識形式存在的知識，所以常常難以描述，其實經驗也是主體掌握的關于一定事物的知識的體現，其實質是完形知識；

所述外部設備不旨在限制性地包括輸入設備、輸出設備、預處理設備或其它功能設備。