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今天总结了一下我们的强人工智能系统设计的一个关键点,发现有一个地方需要修改一下
关于平衡器和预测机是否应该直接与网络数据端口连接的问题。。。。
因为,就算是把超级计算系统用来做强人工智能系统,每秒处理的数据也是有限的,平衡器的处理能力不能够超越某个极限,否则系统会失去平衡。。。。
平衡器的运算能力不能够超过拓扑分析器的分析和处理能力,平衡态必须维持
所以,我们的核心系统,平衡器无法直接面对没有经过分析和处理,整理,归类的外部数据和信号,送往平衡器的数据流和信息流必须是已经经过拓扑分析器处理和归类分析之后的信息。。。
那么强人工智能系统的预测机和平衡器是应该在 搜索引擎和数据挖掘和处理系统这个层次后面的核心子系统,不应该直接面对海量信息和互联网数据包
可能这里的设计要改变一下。。。。。。。
关于平衡器和预测机是否应该直接与网络数据端口连接的问题。。。。
伦理片 http://www.dotdy.com/
如何把这些海量的,杂乱的外部数据,整理为内部有序的,合理的,协调的信息 是我们设计强人工智能系统的一个关键技术,也是一个难点因为,就算是把超级计算系统用来做强人工智能系统,每秒处理的数据也是有限的,平衡器的处理能力不能够超越某个极限,否则系统会失去平衡。。。。
平衡器的运算能力不能够超过拓扑分析器的分析和处理能力,平衡态必须维持
所以,我们的核心系统,平衡器无法直接面对没有经过分析和处理,整理,归类的外部数据和信号,送往平衡器的数据流和信息流必须是已经经过拓扑分析器处理和归类分析之后的信息。。。
那么强人工智能系统的预测机和平衡器是应该在 搜索引擎和数据挖掘和处理系统这个层次后面的核心子系统,不应该直接面对海量信息和互联网数据包
可能这里的设计要改变一下。。。。。。。
本文讨论了强人工智能系统设计中的关键技术问题,特别是如何处理海量外部数据,并保持系统内部的平衡状态。平衡器与预测机应位于数据处理层级之后,而非直接接收原始数据。
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