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11年前的记忆:人脑复杂性的估计及其哲学意义

已有 6722 次阅读 2010-8-27 09:23 |个人分类:基础数学-逻辑-物理|系统分类:科研笔记|关键词:人类智能,人工智能,人脑,复杂性,记忆| 人工智能, 人脑, 记忆, 复杂性, 人类智能

11年前的记忆:人脑复杂性的估计及其哲学意义

 

   偶然想起久远的记忆,在1997-1999期间关于“人脑复杂性”的研究。

   该研究直接受到王宪钧教授“按照某种原则给集合分层次”的思想启发。见《王浩. 数理逻辑通俗讲话. 北京:科学出版社,1981

   王宪钧教授是大逻辑学家K. Godel的学生,是我国著名的逻辑学家。王教授是大陆唯一亲自听过K. Godel讲课的人。

 

人脑复杂性的估计及其哲学意义
刊载于《中国新时期社会科学成果荟萃》卢继传主编

   恩格斯在“劳动在从猿到人转变过程中的作用”(1896)中科学地论证了人与猿的区别:劳动(手的使用)、语言、社会等是人类的专有属性;形成人与其它动物差别的根本因素是人手和脑的配合使用而形成的劳动。根据这一思想,我们运用“集合论”中的康托定理(1883)、“数理逻辑”中的哥德尔币完备性定理(1931)、柴廷定理(1974)及“信息论”中的与关思想和方法,可以计算出人脑的复杂性为h。计算的方法为认知科学与信息方法:从外部功能(与恩格斯的方法一致)来考察人脑的复杂性。人脑的输入(眼、耳等)及输出(手和四支的灵活配合)的信息复杂性均为h。故人脑的复杂性也应为h。这里h为康托无穷基数第二序列acfhi……中的第四个元素。该序列是一个按指数方式增大的序列:c2af=2ch2fi2ha为全体整数的数目,c为全体实数的数目,f为全体几何曲线的数目,h为人脑的复杂性,i为社会运动的复杂性。本文的哲学意义为:(1)较为精确地论证了恩格斯的运动分类的科学性,即生命运动之上才是社会运动;(2)对于用现代方法论证思维的物质性、思维的起源以及思维之秘的破译等有积极的意义;(3)较为精确的回答了人工智能研究中的有关哲学问题(如明确提出“电脑超不过人脑”等)和某些相关的科学技术问题(如智能机器的复杂性分层方法等)。实际上,本文的方法和结论不仅对于马克思主义哲学,而且对于人工智能科学、计算机科学等也有积极的意义。

 

   杨正瓴. 人脑复杂性的估计及其哲学意义,《中国新时期社会科学成果荟萃》,1999,第1p296。卢继传 主编,中国经济出版社,北京,ISBN 7 – 5017 – 4100 – X/G. 374 (第2编,哲学,第4章,自然辩证法)

 

相关文献:

[1]      杨正瓴. 人脑有多复杂?《百科知识》,1997, 7(总第216): 39 – 40.

[2]      杨正瓴,林孔元. 人类智能模拟的“第2类数学(智能数学)”方法的哲学研究,《哲学研究》,1999, (4): 44 – 50.

 




 

【1】人脑有多复杂(1997) 

【2】人类智能模拟的“第2类数学(智能数学)”方法的哲学研究(1999)



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