人工智能和人類語言是什么內(nèi)容?人工智能語言是編程語言,人類語言是自然語言。自然語言不要求準(zhǔn)確,只要雙方能相互理解就行,而編程語言必須準(zhǔn)確,因?yàn)橛?jì)算機(jī)會嚴(yán)格按照編程語言的邏輯執(zhí)行代碼。
第三代計(jì)算機(jī)語言成功后,人們一直希望發(fā)明更先進(jìn)的第四代。
語言,用這種語言只需要描述問題的內(nèi)容和給定的條件,由計(jì)算機(jī)進(jìn)行算法。
自己找找吧,但是到目前為止還沒有一門計(jì)算機(jī)語言完全符合這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。這
是因?yàn)榉系谒拇Z言標(biāo)準(zhǔn)的語言已經(jīng)屬于描述性語言,而第一、二、三代
現(xiàn)代語言屬于命令性語言,命令性語言和描述性語言之間有一條鴻溝
沿著第二代語言向第三代語言發(fā)展的方向,這個(gè)鴻溝是不容易跨越的。復(fù)制
描述性語言的背后是模型,描述性語言因?yàn)橐幻枋?,所以用起來簡單?/p>
模型中已經(jīng)包含了問題的背景信息,所以對問題的描述可以非常簡潔。
但要找到問題的答案,絕不是只考慮描述問題的句子所給出的條件。
要找到它,還要考慮問題所依賴的模型中包含的海量信息。
模型通常很復(fù)雜,尤其是人腦模型。;對生存環(huán)境的反思。
雜,在數(shù)學(xué)語言中大多是連續(xù)的。但是這種模型不能從一個(gè)人身上推導(dǎo)出來
大腦完全轉(zhuǎn)移到另一個(gè)人身上。;人們只能通過語言來交流他們的差異和身份。
這個(gè)問題的模型,語言是一個(gè)離散的符號流,它不能完全準(zhǔn)確地描述模型的全貌。
完全表達(dá),所以描述性語言通常先把模型中的重要特征拿出來形成。
概念、詞和概念相互對應(yīng),成為描述語言的主要組成部分,然后分析概念之間的關(guān)系
對其進(jìn)行修改,使描述更接近模型的真實(shí)情況。因?yàn)榭陀^世界存在于每個(gè)人之中。;的大腦
書中的反映并不完全一樣,每個(gè)人都有一樣的東西,因?yàn)榻?jīng)歷、閱歷、知識的差異。
對事物的理解也不一樣。為了讓不同的人交流,人類的語言不像一個(gè)儀表。
計(jì)算機(jī)語言非常精確,它通過概念建立了模型的重要部分和實(shí)際問題之間的對應(yīng)關(guān)系。
關(guān)系,通過對概念之間關(guān)系的描述來建立模型的框架,至于模型的具體細(xì)節(jié)。
由收件人自己填寫。當(dāng)收件人可以不要完全或完美地填寫細(xì)節(jié),
你可以通過問題-解釋的循環(huán)來逐步完善細(xì)節(jié)。所以不管兩個(gè)人有什么想法
同一個(gè)問題的模型是多么的不同,通過概念-現(xiàn)實(shí)和現(xiàn)實(shí)-概念之間的轉(zhuǎn)換。
關(guān)系和接收者s填寫細(xì)節(jié),兩個(gè)人隨時(shí)可以交流,不像電腦里的界面。
它們之間的任何差異都可能導(dǎo)致通信失敗。許多
在一個(gè)案例中,一個(gè)人的模型的大腦有一些缺陷,當(dāng)他和另一個(gè)人在這方面有所修正時(shí)。
在與對模型有把握的人交流后,他們不不要移動彼此的一部分。;把比自己更強(qiáng)大的模型植入自己的大腦。
來吧,而是借助其他模型的獨(dú)特性來調(diào)整和改進(jìn)你頭腦中的整個(gè)模型,并且
達(dá)到新的高度。有時(shí)另一個(gè)人s的模型并不比他自己的好。
但是不管交流有多充分,兩個(gè)人的模型人的大腦不可能完全一樣。