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- 置顶 · 从广义进化论看人类未来
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- 广义进化论 1、把自生长系统单列出来，提出生物体系的概念； 2、细胞第一级，动植物第二级，人类社会第三级； 3、相对应，DNA为第一级信息系统，大脑-神经系统为第二级信息系统，人的头脑、互联网、电脑、计算机、书籍等组成的社会信息系统为第三级； 4、进化的动因是偶发和突发，比如DNA突变和大脑的灵感，进化的方向 ...
- 置顶 · 生物、人工智能、经济、哲学和系统科学的新流派
- 体系论以全新视角解读生物进化和人类文明，延伸出的或许是生物进化、人工智能、经济、哲学和系统科学的新流派。 1生物进化 体系论将生物的概念从“生物体”拓展到“生物体系”，认识到细胞、动植物、人类社会之间的级别规律，至此大脑和社会信息系统在进化中的意义就非常明了了。以前人们对生物进化的关注点都在DNA，忽 ...
- 置顶 · 体系论
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- 体系论 作者 佚名 一、生物体系 1、可以生长的物质系统为生物体系 2、人类社会同细胞、动植物一样，也是一个生物体系，其中细胞、动植物属于紧致型生物体系，人类社会属于非紧致型也即离散型生物体系。 3、将“生物”的概念从“生物体”拓展到“生物体系”， 4、生物体系 ...
- 二十一世纪大的科学突破？
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- 当我们回看二十世纪，大的几次科学突破是相对论、量子力学、DNA双螺旋结构，剩下的诸如信息论、控制论、系统论、原子弹氢弹、人造卫星、载人登月等等，影响力就弱了一些，再往后即便是获得诺奖的成果很多也只是在业内比较熟悉，能被民众和历史记住的就寥寥了。 近代科学崛起这三四百年，大的突破一个手就数得过来，牛顿的 ...
- 没有什么人性本善、恶、自私，那只是自主意识的选择
- 没有什么人性善、恶、自私，那只是自主意识的选择 自由意志的因果律 信息系统进化的动因是突发或者偶发，比如DNA的突变、大脑的灵感。 突变与信息系统本质是相通的，它们都是小因大果的呈现，不稳定的是前者，稳定发生的是后者。它们都是具有放大效应的因果机制。 自由意志依然符合因果律，其源头在于更小层面扰动形成 ...
- 科学的尽头是神学？
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- 所谓 科学的尽头是神学 ，其实有另外一种更通俗客观的表述 已知的外面是未知。 人们对世界的理解有知道的，也会有不知道的，这很正常，也许随着科学技术的进步，未知的也会变成已知，但不一定非要安一个“神”出来。 不信宗教 信科学，让科学取代宗教重构社会秩序和人类信仰。
- 走向通用人工智能的两个台阶
- 如果将来真的做出了能实现偶发的基本单元（类似晶体管），并且也能够集成为芯片，若依然是面型分布的，恐怕仍会有很大局限性，致使通用人工智能可望不可及。 怎么做到立体的三维结构依然是很困难的，在当前世界，能做到这些的只有自生长形成的大脑。从上至下直接制造恐怕难以实现，而从下往上制作则需要依赖自生长结构， ...
- 训练结果差异化会是辨别通用人工智能的重要特征
- 当前，在不同计算机上进行类似ChatGPT的相同训练，这些个体在能力表现上是相同的，还是不同的，有一定差异的？ 若结果就是当前训练方式获得的很多人工智能在许多方面的能力上基本都是相同的，差不多的，那也就意味着不同个体大脑所呈现出的能力差异，应该是由其偶发带来的创造力、悟性、理解能力等特征不同造成的。 同时 ...
- 会不会下一个爱因斯坦是人工智能
- chatGPT还不是通用人工智能，也没有自主意识，未来需要新的芯片和计算机架构才能实现AGI。 两次因果放大，跨越三个空间层级——自主信息系统的特点 DNA通过RNA读取信息，表现在蛋白质等生物大分子上，维持细胞运转，这是一次因果放大，更微观层面的扰动引起DNA的突变，也是一次因果放大，所以以DNA为主信息系统实现了两 ...
- chatGPT还不是通用人工智能，也没有自主意识
- chatGPT还不是通用人工智能，也没有自主意识 两次因果放大，跨越三个空间层级——自主信息系统的特点 DNA通过RNA读取信息，表现在蛋白质等生物大分子上，维持细胞运转，这是一次因果放大，更微观层面的扰动引起DNA的突变，也是一次因果放大，所以以DNA为主信息系统实现了两次因果放大，跨越了三个空间层级。 同样，大脑 ...
- 大脑中词语记忆是唯一的吗？
- 在一个人的头脑中，一个词语的记忆是只有一份，还是会有多份呢？ 在计算机中，同样的信息可以有多份存储，不知道大脑中是唯一的，还是也可以是多份的。
- 智商天赋差别与信息系统的自发秩序
- 不同小孩会有智商和天赋的差别，有擅长文的，有擅长理的，有擅长音乐的，有擅长数学的，也有擅长社交的。 信息系统的几个衡量标准，存储容量，运算速度，偶发频度，其上面的信息是存储在不同区域的，算是分布的，而不同区域存储的信息也有着对应的偶发频度、自发秩序构建能力，也是分布的，信息运算速度或者说处理速度应 ...
- 信息系统的自发秩序
- 大脑小样本就可以有很好的学习效果，而当前的人工神经网络依然要大量数据训练才行，说明前者只需要小样本就能建立起足够的复杂度，自主进化能力非常强，这里的关键在于信息系统的自发秩序。 对于大脑来说，物理层面的自形成和信息层面的自形成是同时存在的，以后会不会有信息系统，物理层面不是自形成，而信息层面可以？ ...
