我正在尝试根据神经元和突触连接的想法创建一个AI。这与神经网络类似，但在不使用诸如反向传播之类的系统的试验和错误的意义上是不同的。我希望AI在神经元之间形成连接，然后每次连接向下移动时，它的大小都会增加，以便下次触发时更容易。
正如我从研究中得知的那样，这就是人类思维的运作方式。一个神经元发射与另一个神经元的连接，并且该连接增长。这就是习惯和成瘾的形成方式。路径最终变得如此之大，以至于连接的触发几乎是自动的。
问题是，我能想到的唯一方法是使用数字。我有一个代表Synaptic Connection大小的double。每次触发连接时，数字都会增加。然后我会根据连接的大小对连接列表进行排序。
但是，这只能解决优先问题。它允许AI选择要去哪个神经元，但是我很难根据这个数字来更快或更慢地建立连接。
我希望AI能够在调用信息时遇到麻烦。是的，我知道这听起来像是一件奇怪的事情，但这个项目的目标是让行为尽可能接近人类......而且我们有时难以回忆起信息。
这意味着，有时人工智能应该在想出一些事情之前考虑一下。它不应该能够在与每个其他连接相同的时间内发射。
我目前的Synaptic Connection实现在这个课程中：https://github.com/ianbro/Adamation/blob/master/src/com/ianmann/mind/NeuralPathway.java。
如果您对如何实现Synaptic Connection触发速度的差异有任何想法，请告诉我。
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让我们说他问他最喜欢的冰淇淋口味是什么。对我来说，我真的没有，所以我可能需要考虑一段时间。但如果我只是一个简单的输入=＆gt;输出系统，然后人工智能将抓住冰淇淋口味和喜欢的东西之间的最高联系。但如果这个数字很低，那么这可能意味着他并不一定会喜欢，就像我的情况一样。所以他必须考虑一下因为包含答案的被解雇的连接不容易找到。
答案 0 :(得分：1)
我不确定我是否掌握了你在这里要做的事情，但无论如何！显而易见（对我来说）加速或减慢连接的方法是放置中间步骤。每个步骤都与延迟相关联（简单地计算在简单模型中桥接连接的额外时间）。要加快连接速度，请删除中间步骤，等等......