第三十四章.拓展可计算概念范畴

我们知道1+1=2这是数学计算，很明显数学是可以计算的，日常生活中经常会碰到，例如，买菜合计费用、计算耗时多少、计算路程公里数等，这些都属于可计算范畴。还有什么？对了，还有几何计算，三角形、四边形、多边形、不规则图形都可以进行数学计算。

还有更高级的计算方法，微积分、离散数学等等等。。

但是，我们讨论的可计算概念是什么？是扩大可计算的范畴，让我们在生活中很多不用计算，但是，实际上是经过了感知及认知计算的事物，通过将其做数学计算转化，进入可计算范畴。

什么是生活中不用计算的，但是，却经过感知和认知计算的？

例如一，逻辑概念计算，我们人类在面对一些事物的时候，可以通过信息获取，信息比对，最终得到我们主观的感知及认知结果，并根据这个结果，产生对应的反应，这里面就经历了感知及认知计算，而不是简单的数字及几何计算。

例如二，我们进入一个很多人的房间，我们并没有计算房间内有多少人，然而，我们感知了这个房间内的复杂状态，以及该房间中正在发生的事情，这种感知是怎么来的，其实人脑是通过一种模糊计算，经过大脑的思维后，得出来的感官认知，这也是我们定义的，那些人们认为不用计算，实际上是通过感知计算的事物。

这些不用计算而实际上是经过了感知认知计算的事物，为什必须要做数学计算转化，难道就这样不可以吗？对于人脑来说，就这样很好的，不用转化，然而对于人工智能，尤其是拟脑人工智能，它如何产生与人一样的感知认知思维，这就需要一套算法，将感知认知能力转变为数学计算，并得出相应的数学结果，而这个数学结果用来做阈值判断，实现拟脑人工智能对事物的感知认知能力，这也就是我们前面提到的‘可计算概念范畴’。

可计算概念分为几类，几类？不知道，因为随着可计算概念的发展，更多感官认知的事物，可以通过数学计算转化为可计算，当下我们知道有三类可以进入可计算范围。

第一类，概念逻辑计算：

概念逻辑计算，我们知道‘概念’这个东西，既是相对独立的，然而，又是具备相互关联关系的，例如女人与男人是平行相交关系，但是，女人和男人同属于‘人’这个概念，这是包含关系形成的集合概念。

这需要计算吗？人类的思维是怎么做的？不就是信息比对定义吗？现在的计算机就可以实现，例如，关系型数据库，通过信息比对定义实现概念之间的关系，某类关系。

现有的计算体系确实支持信息比对定义操作，也可以实现某种定义后的联系，但是这不是计算，这是信息比对统计分析后的定义。

什么是概

念计算，还是上面那个例子，男人属于‘人’这个集合概念，为什么，难道在人的脑子里面一直记录着一条信息，男人属于‘人’，如果是，怎么定义的？

当然不是像计算机关系型数据库一样的定义，关系型数据库只能输出固定的结果，而人类的思维对‘男人’这个概念的后续思维是多方向的，哪怕延展思维到‘人’这个概念，也是多方向的，而且思维的深度也是可以调节的。这是关系型数据库无法实现的，如果需要实现，那么就需要编写大量的程序代码，即使编写大量的程序代码，也只是在现象上模拟了这种思维，而不是真正模拟了人类思维的本质。

大家没有发现吗？人类的思维是从一个‘刺激’开始的，没有编写大量的代码，而是在大脑里的信息结构中思维行走得出结论，所以人类的思维不只是信息比对统计分析定义等，还有更高的一层思维逻辑。

如何实现人类的思维，我们可以利用多元关联拟脑模型，制作一个拟脑，在拟脑中所有的概念形成信息元，分布在该拟脑模型中，通过三维坐标系及六亲关系定义，所有信息元在关联结构上具备方向性，再通过距离、角度、权重的向量关系定义，使信息元关联关系具备路径差异，我们模拟了一个人类大脑，人工智能的思维就靠它了。

当一个外部‘刺激’产生，会对应到相应的信息元，从该信息元发起思维行走，当最终这一行走返回该发起信息元的时候，拟脑就得到了一条思维闭环，这就是拟脑模拟了人类的思维过程，不需要编写大量的代码，直接在拟脑中实现信息比对及路径择优，并且将信息比对与路径择优转化为数学计算，这就是‘概念逻辑计算’。

全世界那么多‘概念’，海量~海量~微尘量的，都定义成信息元可行吗？什么叫‘概念逻辑计算’，因为概念之间是有关系的，其中还包括包含关系，如果海量信息不好处理，有什么不好处理的，大数据及大语言模型也在努力处理，当然，我们就认为不好处理，那么‘概念逻辑计算’还支持‘集合概念逻辑计算’，例如全世界有七十多亿人，然而，分类不过万种吧（没有具体分析），例如，男人、女人、男孩、女孩等，还有农民、工人、公务员、腐败分子等，还有好人、坏人、罪犯、金粉涂抹的腐败分子等。。人工智能不用具体到某一个精确概念，记住，这里是举例，多元关联拟脑技术可以用‘集合类概念’完成概念逻辑计算，形成可执行闭环。

第二类，态计算理论：

举例，在一个小范围环境条件空间中，人类不但可以知道该空间一切静止的事物，同时还要知道该空间中运动的事物，这些事物既是独立的，同时又是相互关联影响的，人类不需要计算，因为人类的大脑本身就具备了感知认知模糊计算和精确计算的能力，而且可

以对计算结果进行脑思维，并随时输出计算结果。

但是，人工智能需要计算，相对独立且又相互关联影响的事物，如何进入计算，这就是多元关联拟脑技术模型可以解决的问题，将环境条件空间中的事物定义为信息元，并将这些信息元关联在一起，然后定义核心信息元及核心信息元参数，优先构建一个包括条件环境空间内所有事物的‘多元关联拟脑静态库’模型。再构建多个多元关联拟脑动态库模型，人工智能可以实时监控条件环境空间的态变化，同时也可以通过核心信息元参数溢出，获得自己想要的数据。

核心信息元是什么？核心信息元可以不是该空间的事物也可以是该空间的事物，但是核心信息元一定是我们需要关注的事物，人类的思维也是这样的，当人们进入到一个条件环境空间中，人并不是关心所有的事物，而是关心自己需要的事物，以及引起自己注意的事物。人工智能也是如此，在该条件环境空间需要关心那些事物，就设立多少核心信息元，并把与该核心信息元相关联的信息元关联在一起，这样，就会形成多个动态库模型，这些动态库模型之间的信息元是复用的，而动态库模型之间是需要数据同步的，有些时刻还会产生多动态库叠加。我们把人工智能观察的条件环境空间，形成的多动态库并存，相互作用、相互关联、相互叠加影响的模型，称为‘多态涌动模型’，为什么是多态涌动，不要忘了，这些动态库是叠加运行在基础模型，多元关联拟脑静态库模型上的。

在‘多态涌动模型’下，每一个我们关心的概念，即是每一个动态库模型的核心信息元，这些信息元在观察期的‘永动态’下，按照设定不断溢出参数，这些参数对应到阈值组，激活阈值组对应的标识，我们将条件环境空间，由感知空间变为可计算空间。

态计算理论基于多元关联拟脑技术，可以将‘可计算概念’延展到环境感知认知领域。

第三类，路由计算理论：

路由计算是指在多元关联拟脑模型中，从‘起始点’信息元到达‘终结点’信息元的路径，产生多条路径可以采用数学计算择优，其实，闭环计算属于路由计算中的一种，这方面的内容，在《奶奶的机器人九号》小说中已经讲解很多了，希望大家喜欢这部小说。

总之，我们使用了‘多元关联计算’的理论，从上述三类方向，把可计算概念的领域拓展了。而多元关联拟脑技术是支持‘多元关联计算’的一种计算模型，不知道还有没有更好的模型，但是至少，《多元关联拟脑技术》已经可以完整的支持‘多元关联计算’。

小说第三部全部发布完结了，希望大家继续关注《奶奶的机器人九号

第四部

边界战争》，多说一句，我的小说开始都不好看，有意思的故事在中后段，谢谢读者。