拟人智能的实现
我觉得（仅代表个人观点）当今众多的理论中，只有我的理论能使大家看到拟人智能实现的可能。这两篇文章直接体现了我对神经科学、心理学、智能科学、人工智能的认识，其思考的深度与广度及解释力，在这些领域我没有发现类似的文章。现在回想起我最早的学习理论（近二十年了），感到真是幼稚，但正是从这些幼稚的思想开始，我不断的假设、修改，不断的有计划的学习提高发展，最终成为今天的理论，现在又有谁能说他的学习理论超过我的呢。这使我想起马克思在反杜林论中批评当时的德国大学生，说谁都想创造一个包罗万象的理论，非常幼稚。但我觉得大家就应创造一个包罗万象的理论，开始可能会显得幼稚，但只要我们坚持，就一定会有收获的，这也是创新之源，否则大家都不敢想，又如何有创新呢！独立而自由的思考是创新之源！
五年之前，我就准备写智能机器人的学习，但当时一旦深入具体思考就感到还有许多没想清楚的地方，无法写下去，经过这几年的系统思考，我感觉关于学习的我基本思考清楚了，因而我逐渐用blog的形式将它们写了出来了。这两篇文章就是将它们整理出来，并系统化了。当然，总体来说写的比较抽象，更具体的举例讨论，今后再慢慢将它们写出来。
当然，虽然我认为我的理论都是正确的，但并不代表都是正确的，我希望今后在实践中发现它们的错误并不断修改它们。
我认为，这两篇文章可以说涉及到及解决了智能科学、认知神经科学心理学、人工智能最关键的一些问题。所讨论的问题我简单的列举了一下。
记忆柱、基本记忆柱群、原始记忆柱群的模拟。
顺序计算如何转化为并行计算。
模拟兴奋、回忆问题的解决，包括微观及宏观的机理
信息传入与处理的问题（以视觉为例）
刺激发生后是如何处理记忆的，又是如何发展变化的（包括微观与宏观、短期与长期）
如何让智能机器人具有目的，模拟了奖惩预期中枢及目的中枢、主注意目的中枢等及它们如何影响思想、行为及学习、记忆、回忆的及变化规律。
讨论了奖惩系统的发展变化，着重讨论了奖惩学习及讨论了奖惩预期中枢的结构与功能及它是如何影响我们的认知、决策、思想行为的
讨论了泛化与分化
以动作行为的学习为例讨论了信息输出、输入的关系，及如何输出信息以适应环境的。讨论了动作的学习问题。及中介奖惩刺激问题。
讨论了智能机器人的想像、回忆抽象、注意等等问题。 。。。。不评论。。。。 新手来学习下 有关的一些说明大家可看我的blog。 下面的附件是我新修改后的文章。
阶段修改暂时完成，今后的任务是一些具体的实例的讨论，及将我的智能理论与现有的一些流行理论进行比较。
新上传的附件是关于智能机器人行为能力的获得的一篇文章。这篇文章主要是告诉大家，人或智能机器人如何通过奖惩学习获得根据目的行为的能力。当然也会有一些不完善的地方。我认为它为对未来智能机器人的运动系统进行设计指明了方向。
很喜欢。谢谢 我想学习这方面的知识，那么应该看那些书呢？希望指点
感谢与大家分享这么好的东东，我领教了。ohh
感谢与大家分享这么好的东东，我领教了。ohh 好，值得细看，佩服static/image/common/sigline.gif
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