一道关于知识的公式 -03

这是mixlab无界社区的成员Jeff的《如何让机器量化知识》系列文章的第03篇。为我们介绍知识的数据化、量化，以及如何把开放的问题转化为封闭式问题让机器解读。

本期主题是「 一道关于知识的公式 」，从数学的角度理解新知识的产生。

本文作者：

ML03 -Jeff - 产品/设计/运营/人工智能/物理

GET人工智能创始人

def create ( new knowledge ) :

「 机器处理元知识的方式 」

0和1的故事是当电磁感应的方向有了2极时就开始了，我们分析左右，上下，正反，都是在建立单一维度的排列关系，只是这个动能过去是生物能，现在是物理能，电的发现有几千年，真正的应用来自法拉第电磁感应，我们学习用物理方式来产生价值，曾经的人类对自然的力是掌握甚微，当电和磁间一个传输和一个变化一下子将信息存储和传递华丽转身成为一个新的方式。

固态信息与动态信息的改变让元知识从单一人类信息的赋值转变成数学排列的游戏，电磁效应通过开关布尔代数来表示信息属性，过去的固态排列有点鸡肋的地方就是一旦复杂错误需要重新开始，甚至偏离原本路径，这样的错误让我们效率低下和信息增速缓慢。全新的承载改变了这个鸡肋的规则，将信息的存储动态变化，相同空间，可以创造出不一样的排列方式。

爆炸式的增长开始突围。如同我们的细胞有丝分裂，这个分裂过程在指数增长。机器处理元知识就如同细胞间有丝分裂一样，这种分裂是指数排列组合产生染色体配对，不同「元知识」进行交错，新的基因组合或者是下一个细胞就会诞生（也如同新的知识化合物被组合）。连续性和多样性在有限时间中爆炸增长。无机物价值没有时间限制（过于变化缓慢暂时忽略不计）人类一定会惧怕和欣喜机器带来的元知识组合，组合的结果会发生如同化合物的产生，我们在最终的空间呈现的方式表示物质属性，那么最终组合的化合物会怎么样改变我们碳基对硅基表现的反馈？

「 封闭式计算产生知识化合物 」

我们常说，组合是不是一种有效的存在，很多时候组合是无用功，在知识的元素化结构中我们做了新的思考，如何将「元知识」在催化剂的作用下低耗能高效转化成知识化合物。能够组成知识化合物就说明在这个基础上我们能够有更多可以运用的价值。

知识化合物来自于能够处在我们正常知识海洋中稳定的状态。简单来说，我们理解“物种起源”我们是以物种的元知识+起源元知识=物种起源的知识化合物，化合物承载物种和起源的属性，如对物种的分类，物种的阐述，对起源的定义，对时间的定义。

知识化合物建立在一个封闭环境下，这个封闭环境是我们对元知识组合裂变，我们现在理解似乎有些牵强，因为化合物有时候属性会与元知识与众不同，会延伸出新的对这个世界或者规律的阐述。知识化合物是我们在信息大爆炸中一个全新对知识量化的组合，这种组合方式会有不一样的火花，我们可以从简单组合关系来找到有趣的闭合关系。

R（A元知识+B元知识）=交互催化=AB知识化合物

R为用户连接系数

简单一个例子，我们过去的学习知识是一个机械化体系关系，我们一直围绕一个领域，不断填充，如数学，你能说出多少数学中的知识点。我相信机器一定比你更加擅长解决封闭式问题的答案，但是如果我问你，当下如何分阶段拆解知识，如果你还是以人类整理的大纲来思考，那么在这个环境中知识是一个非常封闭的状态，我们在一个被拆解的元知识和规定的路径来学习知识，这个时候我们限制在封闭环境中。

假设一个领域的知识结构为一个化合物组合而成，那么我们会找到基础元知识点，A元知识和B元知识是组成AB知识化合物最基础的元素组件，那么这些组件是呈现AB化合物的必要条件，那么R系数是组合A+B之间排列方式的一个有效系数，R的有效性建立在AB知识化合物的稳定。稳定结果越高，那么R的指数也会越高，那么人机协作的过程就会更加紧密。

当机器学会了R系数的关系模型，那么机器在人类的未知方面提问就会有新的突破。以现在搜索引擎的例子来说，搜索引擎解决的是过去几十年信息已经存在的解锁，帮你找到已知被信息化的问题，面对未知的组合基本手足无措。因为我们建立机器是弱信息匹配的关系。

在问答社区中，我们只是用信息媒介方式去探寻或找到能给我们提供未知的问题的载体（人）这些人来阐述你想要的结果，但是往往有不稳定的排列方式导致用户最信息无法理解。解决R的问题我暂时猜想不一定能以数学方式来解决，有可能需要用空间的方式来解决。那么如果人对知识相关的问题变成一个封闭环境中的R对有效序列的拆解和组合那么我相信创造未知的答案仅仅是对知识化合物的有效性判断，那么同样假设知识化合物的有效性就是判断元知识的单位和排列。这个是一个非常有趣的思考。

「 这个世界原来如此 」

如果说这个世界的知识排列在智能时代被重构，那么接下来会发生什么？硅基的存在和新生命的定义将会展开人工智能新的研究方向，对最早的数据统计和自然语言的处理有了新的产物，「元知识」的组合。随着我们人类对知识的好奇和不断链接，硅基除了元知识组合会减少我们的人在信息获取和信息处理成本，人可以更大运用知识化合物来应用实际的生产，针对「知识化合物」我们可以运用机器的封闭式计算拆解成「元知识」并针对每个人解释不同的「元知识」，那么我们的对世界认知的速度至少可以达到指数增长。

return 人机协作