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he4o

通用人工智能系统,支持多种学习方式和实时决策

he4o系统是一种通用人工智能(AGI)解决方案,结合了迁移学习和强化学习,支持稀疏码、概念和时序等知识表征。系统能自主执行终身动态学习,基于集合论和概率论进行计算,并利用DOP编程思想进行知识演化。he4o能在单机终端如iOS设备上高效运行。

he4o项目介绍

he4o是什么?

he4o是一个致力于实现通用人工智能的系统,称为螺旋熵减机。这是一个高度复杂的人工智能项目,旨在通过多种先进技术实现更接近人类智能的自我学习和适应能力。

he4o的核心特点

机器学习支持

he4o以迁移学习为主,并辅以强化学习。这意味着系统能够在不同任务和环境中适应和迁移其学习成果。

知识表达与神经网络

通过稀疏码、特征、概念、时序和价值等元素支持宏观和微观的知识表达。系统也支持动态、模糊、抽象到具体、组合与分解、感性和理性的神经网络运作。

自主学习

he4o具备自主终身动态学习的能力,能够随着时间推移自动更新和优化其知识库和策略。

计算与记忆

系统使用简单的布尔运算进行类比和评价,具备多层次的记忆结构:长时记忆以网络结构呈现、短时记忆以树状结构表现、瞬时记忆则为序列化组织。

编程与系统性能

he4o采用DOP(面向动态编程)的理念,知识通过后天演化,先天仅涉及控制器和存储结构的编写。系统性能上,它可以在单一设备上运行,目前支持iOS设备。

he4o的实践与应用

版本演变

  • V1.0《初版》: 在2017年2月开始立项,经过一年多的开发和测试,于2018年10月正式发布。
  • V2.0《小鸟生存演示》: 自2018年11月起,he4o进入新版本开发阶段,主要进行测试和训练。

DEMO演示

he4o通过多个动态演示展示了其强大的学习与适应能力:

  1. 多向飞吃: he4o能够通过学习解决饥饿问题,例如在投掷坚果后自动飞去吃掉,以解决饥饿。
  2. 安全第一: 在经历碰撞事件后,它记住了危险,并会自动规避飞来的物体。
  3. 变向觅食: he4o能够多次尝试行动,最终获取食物。
  4. 先躲再吃: 在觅食过程中遇到危险后,会先避开危险,再去吃食物。
  5. 初用工具: 利用环境中的物体来帮助完成任务,如利用过往的木棍将坚果的皮壳压碎,再进行食用。

商业模式与愿景

he4o作为一款付费软件,其商业模式包含使用付费和商业付费两部分,但对于收入低于平均水平的用户则无需支付使用费用。此外,he4o也欢迎用户给予任何形式的打赏,以支持其持续研发和改进。

项目未来发展

he4o随着时间的推进,将继续完善其系统和功能。从最初的理论研究到实践中的多次迭代,he4o的开发团队致力于将通用人工智能的理念逐步落实到实际应用中。通过模块化的架构和自我学习的特性,he4o 展示出无限的发展潜力。未来,它将在更多领域展示其实用价值,为实现类人智能迈出更大的一步。

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