9.生命学习策略

9.1《逻辑结构学派的宗旨》与生命学习策略

逻辑结构学派为了自己的宗旨提出了生命程序的软件主张，生命程序的核心在于智能，宇宙中一切生命的智能都来源于学习，本能来源于结构，生命学习的最高级过程是外加学习结合自主学习，比如人上学就要背诵和记忆客观知识还要通过做题和实验锻炼主观工作能力，前者是外加学习，后者是自主学习，因此逻辑结构学派的学习策略是外加学习结合自主学习。

9.2《主观能动性结构》与生命学习策略

生命程序的核心是主观能动性结构的方程结构图，主观能动性结构的方程结构图因为方程单位生成器生成的新的方程结构反应图而改变，方程结构反应图因为学习产生，所以学习是改变主观能动性结构的方程结构图的主要方法，其中的规律和人类的教育思想一样。

9.3《主观能动性结构工程》与生命学习策略

主观能动性结构工程的核心是方程单位生成器，方程单位生成器的核心是机器学习，所以实现外加学习结合自主学习的策略的方程单位生成器的学习能力是结构工程的核心，学习能力越强的工程越高级。

9.4《赋予生命的逻辑方程结构图》与生命学习策略

逻辑结构学派的生命学习是方程结构图学习，通过学习产生新的逻辑方程和方程结构图（方程结构反应图）。

9.5《仿生逻辑》与生命学习策略

仿生逻辑是生命学习最重要的外加学习，好比人的基础教育以识字背书为主，好比人生活的基本需要是常识。

9.6事例研究

逻辑结构学派的学习理论是创造新的方程结构图（新的方程结构反应图），是结构图的学习，大模型的学习理论是创造新的流程图程序，是流程图的学习。

大模型的学习方法是海量数据训练，通过海量数据训练找出处理数据的惯性方程产生智能，需要巨大的算力资源，走的是先产生方程再应用的智能发展道路，这种道路只有外加学习，没有自主学习，是现实中低等动物的智能发展道路，逻辑结构学派的学习方法是规定方程单位生成器学习，外加学习的仿生逻辑策略和逻辑物理策略结合自主学习的逻辑数学策略和逻辑数据分析策略，与人的外加学习结合自主学习的智能成长道路一致，就语文学习而言，背课文是外加学习，写作文是自主学习，而且逻辑结构学派的学习方法不需要海量数据和巨大算力的成本，逻辑结构学派的学习方法是智能时代的正确道路，应该用方程单位生成器学习淘汰大模型学习。

9.7提出第九个应用经典理论

9.7.1学习的主体：方程单位生成器

逻辑结构学派研究的学习的主体是生命程序的方程单位生成器，分为三种类型的方程单位生成器：

①人工智能的方程单位生成器

这种方程单位生成器模拟人脑的学习，产生人脑的知识和反应，是一种学习怎么进行信息推理的知识和反应的学习。

②机器人的方程单位生成器

这种方程单位生成器模拟人体的学习，产生人体的知识和反应，人体的知识和反应是控制的知识和反应，即生命程序用方程单位生成器生成新的方程结构反应图控制生命程序连接的各种智能设备，包括信息推理的学习和结构推理的学习。

③智能社会的方程单位生成器群

这是一个模拟人类社会的方程单位生成器群，有领导群和人民群，领导群学习对社会的领导的信息推理和社会推理，人民群承受领导群的信息推理和社会推理，领导群的信息推理常常指政策的产生，领导群用法律实现社会推理，领导群机器的信息推理学习就是怎么产生机器政策和机器法律，领导群机器的社会推理学习就是怎么推行机器政策和机器法律给人民群机器。

④本文重点研究机器人的信息推理学习和结构推理学习。

9.7.2学习的形式：方程结构反应图

传统的机器学习是运用海量数据和巨大算力求出程序方程，用程序方程提供各种需求信息，这种科技诟病在三个不科学，第一个和第二个不科学在于海量数据和巨大算力需要的成本缺乏经济可行性，第三个不科学在于智能发展道路与宇宙形成的智能发展道路不一样，前途暗淡，宇宙设计的智能发展道路是人的道路，传统机器学习走的是训练低等动物的道路，受传统硬件条件的限制，传统机器学习的道路肯定是错误的，数据训练出不了高级智能。

逻辑结构学派根据智能时代的需要，展望硬件发展前景，提出了逻辑主体学习和逻辑主体社会学习的理论，本文重点研究逻辑主体学习的理论，这是一种机器人的学习理论，机器人的脑组织（方程单位生成器）接受外来信息，通过学习进行信息推理，形成学习成果方程结构反应图，用方程结构反应图做结构推理工作，控制机器人的智能机械。

方程结构反应图是逻辑结构学派提出的学习形式和学习成果，这是一种结构图学习和逻辑方程学习，学习的过程是信息推理，用策略对外来信息做信息推理，通过信息推理形成方程结构反应图，这个图就是逻辑主体学到的知识，方程结构反应图仍然是一个赋予生命的逻辑方程结构图，方程结构反应图的作用是改变逻辑主体原有的结构图，再用新的逻辑主体结构图做结构推理，控制机器人结构工作，用新的方程结构反应图改变逻辑主体原来的方程结构图，新的方程结构图不仅可以实现已有的输入到输出，还可以产生新的变量，用新图的输出控制智能机械实现新的结构推理，这就模拟了人的思维和人的思维产生新知。

9.7.3学习的策略

怎么运用外来信息构造方程结构反应图就是逻辑结构学派提出的学习的策略，主要有这几个：

9.7.3.1仿生逻辑的策略

仿生逻辑的策略，第一步是对人体仿生，用生物学、医学、心理学等等科学研究人的规律，研究人思考问题的规律和人脑控制身体的规律，包括人的感官工作的规律，第二步将各种规律做成逻辑方程，再将逻辑方程合在一起构造方程结构反应图，将方程结构反应图存储在方程单位生成器的存储器里面供需要时调用，这是仿生逻辑的信息推理也叫学习，第三步调用方程结构反应图控制机器人结构工作就是结构推理。

9.7.3.2逻辑物理的策略

逻辑物理的策略，第一步是研究宇宙的各种科学规律，第二步将各种科学规律做成逻辑方程，再将逻辑方程合在一起构造方程结构反应图，将方程结构反应图存储在方程单位生成器的存储器里面供需要时调用，这是逻辑物理的信息推理也叫学习，第三步调用方程结构反应图控制机器人结构工作就是结构推理。

9.7.3.3逻辑数学的策略

仿生逻辑的策略和逻辑物理的策略是外加学习策略，逻辑数学的策略是自主学习策略，运用逻辑数学规律创造这样几种自主学习方法：

①生成新的方程单位的过程是首先确定一批输入变量，再找到需要的输出变量，找到输入变量集到输出变量集的路径，这样就得到了输入变量集和输出变量集之间的逻辑关系，就可以根据这个逻辑关系自动生成新的逻辑方程单位，即新的方程结构反应图，用新的方程结构反应图改变逻辑主体原来的方程结构图，新的方程结构图不仅可以实现已有的输入到输出，还可以产生新的变量，用新图的输出控制智能机械实现新的结构推理，这就模拟了人的思维和人的思维产生新知。

②生成新的方程单位的过程还可以首先确定一批输入变量的值，再找到需要的输出变量的值，找到两个值实现逻辑推理的路径，这样就得到了输入变量集和输出变量集之间的逻辑关系，就可以根据这个逻辑关系自动生成新的方程结构反应图，用新的方程结构反应图改变逻辑主体原来的方程结构图，新的方程结构图不仅可以实现已有的输入到输出，还可以产生新的变量，用新图的输出控制智能机械实现新的结构推理，这就仍然模拟了人的思维和人的思维产生新知。

③方程单位生成器还可以与通讯体系一起工作，用新输入的方程单位和已有方程单位合作生成新的方程结构反应图，或者新输入的变量值造成新的输出值生成新的方程结构反应图，创造新的自主学习方法。

④高级的方程单位生成器甚至可以根据自定的输入集和输出集创造新的方程结构反应图。

9.7.3.4逻辑数据分析的策略

逻辑数据分析的策略也是自主学习策略，逻辑数据分析与现在的大模型数据训练有相似之处，都是用数据生成程序方程，但也有不同：①大模型数据训练的路径是训练、形成方程、应用方程，逻辑数据分析可以立刻形成方程；②大模型先有方程再应用，说明是外加学习策略，逻辑数据分析立刻形成方程而且立刻应用，说明是自主学习策略；③大模型的方程应用依靠流程图程序，逻辑数据分析的方程应用依靠新的方程结构反应图，两种程序存在流程图和结构图的差别；④大模型要耗费巨大的数据成本和算力成本，而且用训练低等动物的方法发展智能，是工业社会发展智能的错误方法，逻辑数据分析用的数据成本和算力成本比大模型少得多，逻辑数据分析用仿生人类的学习方法，用先学知识再通过思考形成能力的人类的学习成长方法，创造了智能社会智能机器发展自主学习的正确道路。

逻辑数据分析的策略有这几种：

一种类型的分析是已知方程结构图，由已知的一个或多个变量取值集求未知的一个或多个变量取值集。

另一种类型的分析是未知方程结构图，将几个类群设为几个变量取值集，研究这几个类群的相互关系即互涉，研究结果赋能方程单位生成器构造新的方程结构图，构造新的方程结构反应图。

9.7.3.5多模态界面选择的策略

生命程序的界面可以多模态，怎么自动做多模态界面选择的学习策略是一种外加学习策略，用仿生逻辑和逻辑物理形成多模态界面选择的新的方程结构反应图，改变逻辑主体原来的方程结构图，创造新的自选多模态界面选择。

以上为我刘海东一个人原创首创的研究