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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:何英甫
研究生(外文):Ho Ying-fu
論文名稱:低階人工智慧與分散統計歷程﹘潛意識為智慧建構的關鍵
論文名稱(外文):Low-Level AI and Parallel Statically Process--Unconscious is the Key Point of Intelligence Constructing
指導教授:何志青何志青引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:輔仁大學
系所名稱:心理學系
學門:社會及行為科學學門
學類:心理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2004
畢業學年度:92
語文別:中文
論文頁數:80
中文關鍵詞:潛意識低階人工智慧多向度評估陣列低頻衝動正回饋衝動節點
外文關鍵詞:Context
相關次數:
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本研究為一後設分析性研究,研究動機有二,一是對現今搜尋引擎搜尋能力的不滿,因為當互連資料將成等比級數增加時,沒有一個有智慧的搜尋器對於所篩檢出的訊息加以統合,使用者面對超大量的搜尋結果時,就等於不用搜尋器一樣。相對的,人腦卻有能力在大量資料中找出一兩筆最適合的資料,這種能力若能應用在資料庫搜尋上,就能解決當今的問題,雖然現今模擬人類思維的計算器也不少,但是它們都只能將意識所明瞭的思考歷程轉換成程式,但人類的智慧之所以能夠有處理大量且複雜的訊息,絕非少數幾個篩檢公式便可以解決的。所以要將人類思維轉換成有用的AI,就必須先分析當人腦面對訊息時,何以能快速地處理?
本AI的建立流程是先分析需求、再由心理學理論中進行分析,因為心理學的結構將是AI是否能順利成長的關鍵,在本結構中,認知歷程模組中是無集中記憶器官的,所有記憶都是分散無序的衝動狀態,在神經生理學的解釋中以神經元的正回饋來加以解釋。學習的意義,也不再只是習得知識,或是增強與記憶系統的連結,而是修改Unconscious對外界的前處理能力,讓Conscious不需要花太多時間處理。
在實做的過程中,個體對外的處理,不會直接由Conscious面對,而是讓Unconscious面對,也就是說單一個處理節點,擁有這兩個處理中心,後者以統計相關法先篩檢出與預設關連太低者,交與Conscious處理,而前者由於擁有Rules,這是在設計時由分析師所設計的基本Rules,處理的方法則是由邏輯方法處理,與一般傳統AI無異,至少要擁有這兩者,對大量訊息才有處理的能力,也才擁有成長的空間。
第二個研究動機,就是對於遠端面試系統的研發期待,在四年前,我接到一個遠端面試的研究計畫,其計畫的目的是研究解決AI如何篩檢大量求職者才能讓企業可以不淪陷在大量求職信中,卻找不到真正有用的人才。有一些企業想用適性測驗、性格量表來量度人才,但是面試成千上萬個人才就已經需要耗費企業上百人來進行,而且這些人若沒有相當的訓練,將造成解釋上的誤差。
曾經有相當多的資訊專家與語言學家,利用人類的邏輯思考歷程與網狀記憶連結開發出了一些以符號處理歷程為主的處理系統,但是若將這些系統應用在遠端面試上,會發生反應速度慢、處理廣度不足的問題,這主要是因為這些研發者同樣也誤解了人類為何擁有快速統合的能力,他們只是一味地將意識可控制的「邏輯思考」納入,卻沒有同時考慮到意識無法控制的「潛意識」部分,一個精緻的潛意識部分,無須外界完整資訊輸入,自身便可以主動描繪出與外界接近的訊息,因此系統便不用再多耗能量在處理外界特殊的、單一的訊息,所有的訊息都已經被定義完整。
本研究既然定位為AI的設計,所以就必須針對潛意識的精緻化多加著墨。首先,本研究必須澄清在建構此AI上某些沒有意義的意識心理學成分,例如「記憶機制論」等,在本研究中以Meta-analysis的方法分析了固有Indexed的記憶機制的存在對訊息處理並無任何好處。
近代類神經網路的發展中,因為其擅長以少部分訊息得到整體的訊息,所以常被應用於掌紋辨識、影像、聲音辨識,類神經網路的設計便是在各節點中輸入資料與演算法,可是外界訊息發生結構性的改變時,類神經網路並非產生適應性的改變,所以它永遠都不可能加快速度,除非增加節點的速度。若拿Low-Level AI與類神經網路相比,前者為不斷發展的嬰兒,後者則較接近發展完整的機器人。 可是當Low-Level AI慢慢經由破壞重整發展完整之後,它將擁有四大功能,一為與人溝通、二為快速學習、三為訊息統合、四為與機器溝通。
在與人溝通上,Low-Level AI擁有與人類似的思想邏輯,用不斷假設檢定的模式,和熟悉的人溝通,當然,對於熟悉的人,溝通會越良好。而快速學習功能上則是可以快速修改小部分功能,並形成一般工作習慣,但其他程式不相同的是不需要遇到錯誤便大張旗鼓重新設計,而擁有資訊統合能力的AI則是將可連結的訊息統合成有意義的結論,這是人類在搜尋功能中所必需的能力,也是最得不到的,最後則是與人機互通的能力,這一方面可以處理機器的問題、狀態,了解機器的問題,這一步驟由AI來進行除了安全外,也不容易出現疲態,可說是最佳的管理員。
目錄
摘要 …………………………………………………………… 1
第一章 序論………………………………………………… 4
第一節 研究緣起…………………………………………… 4
第二節 AI的發展…………………………………………… 5
第三節 主要概念文字解釋…………………………………16
第四節 開始建構一個Low-Level AI …………………… 20
第五節 創見與建議………………………………………… 21
第二章 Low-Level AI的基礎:認知心理學隱藏的矛盾…22
第一節 記憶體的存在問題 ………………………………… 22
第二節 潛意識實驗的問題與理想中的潛意識………………24
第三節 Unconscious與Context……………………………… 29
第四節 重新定義的Binding歷程………………………………32
第五節 Concept的影響與Conscious …………………………36
第六節 語言與學習新定義 ……………………………………37
第三章 系統建構…………………………………………… 42
第一節 Time Function ………………………………………43
第二節 Rules與Conscious的結構……………………………51
第三節 Unconscious的相關處理歷程………………………58
第四節 Low-Level AI的實做創意與貢獻………………… 66
第四章 未來發展 ……………………………………………62
第一節 解決工商業挑選人才的困境……………………… 70
第二節 遠端面試系統的設計與應用……………………… 71
第三節 通才機器的使用…………………………………… 72
第四節 智慧搜尋器與統合資料庫………………………… 73
第五節 終極目標…………………………………………… 74
參考書目與期刊…………………………………………………75
參考書目:
Beers, 1998, Rehabilitation, New York : Plenum Press.
Carlson, Neil. (1994) Physiology of Behavior, 5th -ed. Paramount Publishing.
Chalmers, David J. (1999) Toward a science of consciousness III, MIT Press.
Liberty (2000) Sams teach yourself C++ in 21 Days. Sams Publishing Site.
McCarthy, J. (1985) LISP 1.5 programmer''s manual, 15th —ed, M.I.T. Press.
Nagel, J. (1984) Nicolaus Cusanus und die Entstehung der exakten Wissenschaften, Munster : Aschendorff.
Sekuler, Robert (1994) Perception, 3rd-ed. McGraw-Hill Book Co.
Turing & Mathison Alan (1912-1954) Mechanical intelligence / edited by D.C. Ince, Elsevier Science Pub. Co.
DeRoest (2000) Samba Unix & NT Internetworking. McGraw-Hill Book Co.
參考期刊:
Bonnel, Anne-Marie (1998) “Divided attention between simulation auditory and visual signals”, Perceptions & Psychopsysics, 60(2), 179-190.
David J. Chalmers (1995) “Facing up to the problem of consciousness”, Journal of Consciousness Studies, 2, No. 3, 200-19.
Fillenbaum, Samuel & Jones, Lyle, V. (1965) “Grammatical Contingencies in Word Association”, Journal of Verbal Learning and Vernal Behavior 4, 248-255.
Rosch, Eleanor, Mervis, Carolyn, B. & Gray, Wayne, D. & Johnson, David, M. & Penny Boytes-Braem (1976) ” Basic Objects in Natural Categories”, Cognitive Psychology 8, 382-439.
Winston, Morton, E (1987) “A Taxonomy of Part-Whole Relations”, Cognitive Science 11, 417-444.
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