由一点引发的世界:偏斜分析

简介 这很可能只是一个现象级的描述,还需要很多的例子去证实某些言论的正确,但是作为头脑风暴还是一个比较可以的例子。

由一点引发的世界

概述:

                  这个结论来源于集群智能与ant之间的关系,诚然某些地方可能并不是‘我’想象的那样,但是这并不会对以后更多的论点的提出有很大的影响。

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    在以集群的方式解决问题时,首先要明确整个结果的输出并不会由于哪一个点(个体)的确实而改变,从无意识的方向上(可能只是种假设)这与蚁群的思考方式是类似的,它们想去捕食是有一个个单独的个体去传递这个信息而决定的,而这里所需要注意的是,是否所有的信息都被个体传递了出去?这个答案个人认为是否定的,这里就是一个点引发的信息传递不对称的模型,这里的信息传递主要取决于两个因素

1.个体传出信息是否完全

2.个体传入信息是否完全

基于这两个问题会引发一些列的问题,例如:什么会被传递出去,传递出去的信息接收信息的个体接收到了‘多少’信息。这些很明显都是与个体有关的,那么就可以得出很一般的结论,个体之间的信息传递传递方不会传递出所有的信息,接收方也不会接收所有传递方的信息,这一点这里称为信息的不对称性(狭义的信息传递不对称性)。体现这一现象的主要因素是个体接收信息时的主观性,即我想要得到什么信息或者说我想要传递什么信息,当然大部分的时间是这样的,但是小部分例子也可以被划归在这个传递模型中,对于整个的模型解释为:

    中间的部分占据着主要的部分靠近两边边界的部分依次减小,这三部分依次对应着

    “曲解”,全传递

    “一般”,普遍传递

    “误读”,无传递

从这个模型出发,可以得出一个简单的结论,一旦信息被传递出去,经过多次传递,这些个体传递时信息量将会有增加减少的情况。以上提供的是描述模型(不是计算模型)。

    当然,这个结果解释了正态,选择是一个自然而且在大多数情况下是一个适中的结果。

演变:

    1,对于问题的思考

       假如原始信息是一个问题,经过无数次的传递是怎样的呢?按照以上的思维,信息是不对称的,那么在传递某种信息,损失会使得可能出现过‘多’或‘少’的情况。这一部分在后面会有讨论,更多的是中间密集的部分,这是更为一般的情况,一个较为难的问题,在多次传递问题就会演化为多个子问题,这些问题使得解决原有的问题变得更为的容易,这种可能性为后面的方法的提出提供了可能。

    2,对于大量数据的选择问题

       路径的选择以及群体特征的表现在中间的一部分,在中间的群体可以是个体差异叫小的,两侧与中间的差异随着距离的增加将会越来越大,这样一个模型将会只表现大多数表现的宏观的表现。

    3,方法的思考

       在大多数的问题中,都可以用推论的形式来解答一个问题,然而随着推论的增加,问题难度增加,往往不能轻易的从A->B或者是无法直接得到中间的推论如A->D->G->B,这也是一个普遍的现象,这里提出一些可能解决的办法,以及涉及到的一些概念。

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长期的行为选择与意识的形成:

    当然这很可能是表层现象的描述,但另一方面的观点,意识的主动性很大程度是信息不对称性决定的。信息在传递的过程中“某些”细节的丢失,就使得“问题”的存在成为可能。

这一过程又促进了偏析分析,不过这一点能否作为无主观意识的某些选择的参照,还存在一些问题,长期选择本身就是“细节的丢失”的累积,所表现出来的是性格,信息的不对称性经过偏斜这一过程会出现某些创造力,(有被提及但是没有记录),不过整个的偏析体系的形成会长期的过程,怎么把问题的某些已知条件,这并不是一件容易的事情,因为这是一件有主观意识参与的过程。

    二则是一个上述进行的基础,最为基本的参差,仍然是反射的形成,这竟乎是天然的行为的体现,即使是这样也是一个复杂的过程,这里是把一种“信号”转变成另一种“显性”,信息的机制,例如把图像抽出物体的运动描述,(当然现在仅是如此现在还是办得到的),这也是一个双向的,不过,仅从思维的角度也仅是工程的问题(尽管可以这样说)。

    只以上来说,问题在于怎样利用选择行为,以及不对称时问题时怎样提出的,主观意识这样不再是简单的输入与输出,这将牵扯到主观意识怎样体现,则从以上来说难题又回到了最为本质上的问题上,怎么去发现、演变问题,这是偏斜分析的本质的问题,也是亟待解决的问题。

    这些由于信息不对称性而引发的行为会形成,一种积累,更为直观的说有些我们做过的事,说过的话我们会在发生后有时会完全的忘记,这里也就说明了信息不对称性对于主观的作用。

 

 

         在以上的两种方法中,都无法进行准确的解释现象问题的时候我们将以上的实际或理论进行下面的操作,将问题拆解成两个(多个)问题例如:

         1费马定理

                  1.1什么是费马定理

                  1.2费马定理能解决什么问题

然后再次展开进行如此的多次操作,以后得出的结果可能会能够被解决而且还能推动相关研究的分问题。这里主要问题是怎样选取问题的分解方式,例如极性分解,相关分解,相似等,

这些其实都是定向的偏斜。

         由于极性偏斜不好从表意上区分,以及下一次的偏斜,这里首要研究的是任意方向的偏斜。

         记录池:是包含所有获得信息,以及操作的记录,另外还提供所有者访问权限。

方法的定义:

         下面是对于一些方法的定义,我们总期望从现有的记录中找出一些有规律东西,成为可行而且简洁解决问题的方式。

         例如一个方法怎样形式化表达,又如怎样将这些表达形式自动的去完成或者最好是可以去执行,期望是把每一种方法找到对应的表达,这些问题首要研究的是问题本身,它们本身有什么规律。

         深度分析:这是最为底层的方法,从电压的关系到高级的实验都是这种方法,从实际出发得到一些关系和其他的结论下面是一些方法探讨的分类。

1.      因果

          所有方法都建立在此基础之上,不论是单变量还是多变量的实验,这里假设我们已知一些条件:A,B,C,D,E对于一个对象改变一个或者几个条件对此与我们已知条件有什么不同。

{A,B,C,D,E}->*->{A,B,C,D,E}’

{A’,B,C,D,E}’’->*->{A,B,C,D,E}’’’

对比{A,B,C,D,E}’,{A,B,C,D,E}’’’

2.      深化因果

          假设我们已经知道有变化了,对应变化则此时便进入了,深化因果阶段,我们往往要知道影响了什么。

          {A,B,….,Z}->*->{A,B,….,Z }’=x1

          A=A1带入相关过程

          {A1,B,….,Z}->*->{A,B,….,Z }’’=x2

寻找x1x2A之间是否有直接的关系

3.      同等对比

同时保持

1相同:

A=A1,A2,….,An,B=B,…Z=Z

{Ai,B,…,Z}->*->        {At,Bt,…,Z},xi->Bt

这里没有明确方法而是方法的核心,这里没有包含意识之外的成分。

注:虽然遵循单一变量原则但是现实往往是{A,B,….,Z}并不能保持完全一致

 

灰度分析

          这是从深度分析中进一步得到一些直观的结论

1.      假设得到以下关系(确定了关系)

{A,B,….,Z}->{A,B,….,Z }’=x1

   {A’,B,….,Z}->{A,B,….,Z }’=x2

注意这里只是记录而没有具体的过程

2.      关系描述

若通过深度有

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则有:

           A->A’可以产生X1->X2

在经过深度又有

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则有

   A->0a481da16b115311b8212a168fcdccc4.png此时代入若0a481da16b115311b8212a168fcdccc4.png为某一已知因素这就可以直接建立因素的相关以及深度提供的量化关系,通过抽象因素之间的关系,也可以重新加入此时0a481da16b115311b8212a168fcdccc4.png作为新的因素重新参与1的过程。

偏斜分析:

           利用传递模型用传递路径得到一个最一般的“理解”然后通过路径返回到问题本身的过程。

           将一个问题分解为几个同类型相关的问题,再把这些相关的问题经过n次这样的过程中期望能够找到一个一般的理解,那么这种期望是可能呢,还是不可能?(问题的分解称为偏斜,问题的归结称为称为抽象。

   那么在经过这一些列以后,会有如下的认识:

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这就意味着只要有可能性在多次偏斜就一定会有结果,在做了多次(可能会很大)依然没有结果可以认为是不可能的事件。

           但是即使是如此,策略的选择是一个很繁杂的过程,所以深度,灰度的简化本身也是一个有利的部分,记录池也是偏斜的一种策略,下面是一些对于上述过程的一些期望

1.      规范化,2.可行,可靠,高效

记录池:

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A的信息集的描述可能是有限的,但是规则是无限的。

1.      利用记录以及有限的反射怎样形成一个有组织的网络

2.      利用反射怎样实现

3.      记录以及记录的形式怎样去组织才能很好的适应网络

 

当外部获取信息处理以后在内部形成反馈

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则某一个时刻对外部行为的描述为

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当外部信息变化时,致使内部翻身产生冲突时记录池记录这个情况。

        

新神经反射的建立问题:

1.      当行为被打断时那些打断现有操作的信息会被记录池特定的记录下来

2.      记录池中应该组织相互关联的数据

3.      怎样利用记录形成新的反射

由于反射状态行为是没有目的的,但是如何组织确必须有一定的“目标”,那么此处怎样去描述这一目标而不是具体的记录(抽象问题)

         类似的情况下,如果反射神经网络中出现了与某种记录对应的情况,那么反射应该自动完成相关的事件的相互关联,但是这里的问题在于即使是如此反射是没有思考的能力的。此处也应该有怎样去联想相关事件并在记录池中找到相关的记录的能力。这样也还是要有一种量化的标准,而非是口头的描述。

1.      记录池怎样组织以至于可以从反射中得到方法

2.      怎样从未知的输入中找到与之类似的记录

3.      信息不对称性将会怎样影响到思考以及主观思维的

记录除了原信息以外应有相关的描述,这些事可以直观的得到的东西

         最终的问题在于,怎样利用有限初始的条件的数据以及方法自建一个规则适应外界环境

1.      在新的时间输入的时候怎样与记录池中的数据关联起来

2.      怎样从关联的事物中总结结论并反映到输出


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