AI: DL方法与问题空间探索

所谓问题的解决是生存参数空间的一种状态转移到另外一种状态，而目的状态恰好是主体所希望的。完成这种转换的一系列脚本变化过程叫做场景序列，也叫通路。驱动这一些列场景转换的主体参与过程，被称为主动执行。而主体参与执行过程所抽象出来的主动参与行为规则，被称为解决问题的方法。状态空间转换总有一条最短时间转换通路或者一条最短空间转换通路，被称为最优通路，而主体在参与过程中使用的方法为最优方法。

人们总是希望以一种方式来处理所有的问题，并希望这种方式是最优方式。基于结果的可预测性要求场景状态转换也不能产生二义性的方法，这是整个逻辑系统的代入替换解释系统所要求的，例子比如人的认识系统的生理结构，这也是整个生存系统的基石。因此，科学意味着：可预测性、复杂性、可验证性。

从高层的感情层面上讲，知识系统的完备性构建构筑满足感、由此而快乐，而完备性构建过程中产生矛盾则造成痛苦、也可能造成对系统根基的怀疑，造成系统崩溃，直接表现是发疯或者信仰宗教，即仍相信理智却找不到走出迷局的方法或直接抛弃对理智的信任。

一、语义空间：

二、问题的复杂度

三、状态机和问题转换/处理系统

四、人的作用~合作及信任的代价

五、抛弃复杂系统的参与~逻辑固化

六、权利与义务

维护的代价，可发展性及适应性~进化的方向

七、规则的泛化~规则学习系统

八、减少人的参与~深度学习

九、另外一条出路

对称性的要求，再次讨论权利与义务，理智的复杂度和可控性，深度学习的局限和所必须的巨大代价

对效率的追逐和复杂系统的精确控制是科学不断发展的目的............