第五章.父子对话：多元关联拟脑2.0版本（1 / 2）

晚上林自强找到林久浩，问起来关于多元关联拟脑模型1.0版本编程的事情。

“久浩呀，你丁叔说你把1.0的模型写完了，你是使用PYTHON语言编写的吗？”林自强问道。

“是呀，这是最初级的模型，运行效率不是很好，不过丁叔他们公司先用着，我这边还在继续改进”林久浩。

“你把代码给我，我抽时间看一看”林自强。

“好的，老爸，我用U盘拷贝给您，您抽时间看吧”林久浩拷贝了代码，把U盘递给林自强。

“老爸，您上回说过的多元关联拟脑2.0版本的模型，我还没有完全明白，您能再给我讲一下吗？”林久浩。

“可以呀，你知道2.0版本最关键的部分，是使用三维坐标系来标定信息元之间的关联关系，这与1.0版本的网状关联关系不同”林自强。

“我看到了，您使用了三维坐标系，您为每一个信息元都设定了三维坐标系，而且三维坐标系的每一个象限都有特殊的定义”林久浩明显已经学习过模型。

“对，信息元之间的关系，不是单一的关联关系，而是分为五类十种关系，这一点你明白吗？”林自强。

“哪五类十种关系呀？”林久浩继续问。

“六亲关系，即我生、我克、生我、克我，兄弟关系，这是五类关系，每一类关系又分为正向增益还和负向损减的两种效果”林自强。

“那怎么有十种呀？”林久浩。

“我生、我克、生我、克我，这是四类，正负两个方向，就是八种，兄弟关系分为比肩和劫财两类关系”林自强。

“比肩、劫财一正一负是两种，加起来是十种，对吧？”林久浩。

“有误区，比肩、劫财虽然是正负两种影响，但是这两种影响很奇妙，就是无法判断谁是正谁是负，需要结合具体问题具体分析”林自强。

“这么复杂，那怎么对待这两种关系呢？”林久浩。

“这两种关系本来就是预备信息元，当这些信息元没有与我元发生联系的时候，是预备关系，但是预备关系有两种趋势比肩和劫财”林自强。

“预备信息元，预备关系，不参与计算吗？”林久浩。

“如果对我元没有影响，则不参与计算，如果对我元产生影响，那么它们会转化为我生、我克、生我、克我前八种关系之一”林自强。

“哦，就是信息元与我元没有产生关系的时候，作为预备关系具备比肩劫财趋势，发生关系的时候，比肩劫财趋势参与计算，最终归属前八种关系”林久浩。

“非常正确”林自强。

“为什么要用三维坐标系来标识呢？”林久浩。

“因为我们要把拟脑的信息比对转化成数学计算，所以就要建立以我元为核心信息元的三维坐标系”林自强。

“为什么要转化为数学计算方式？老爸”林久浩。

“因为数学是一切语言的基础，最通用的语言，而且数学是可以计算的，不能转化为数学的拟脑智能，无法进行计算比较，只能作为信息对比的工具”林自强。

“计算比较？卷积算法就是计算比对结果择优，实现了拟脑的数学计算过程，对吗？”林久浩。

“对也不对，首先卷积算法没有实现拟脑，其次，我们的多元关联拟脑技术，除了采用结果比对择优，更重要的是采用了路径比对择优，而卷积算法只是采用了结果比对择优，更严格的讲，卷积算法用的还是信息比对，还不能算是数学计算”林自强。

“这是怎么做到的？”林久浩。

“首先，我们要先了解如何把刚才的十种关系类型，通过三维坐标系转化成数学模型”林自强。

“怎么转化？”林久浩问道。

“三维坐标系方法，就是以我元为核心信息元，建立一个左手或右手坐标系，坐标系会出现八个象限，分别代表我生、我克、生我、克我四类八种关系，正象限为增益象限，负象限为损减象限”林自强。

“到底是左手还是右手坐标系呀？”林久浩。

“都需要，针对不同的信息元，更多种类的坐标系都可能要用到”林自强。

“好的，我们说建立一个三维坐标系，会产生四个正象限和四个负象限，四个正象限代表增益，四个负象限代表损减，然后将相应的信息元放入象限，是吗？”林久浩。

“对的，要表明象限名称，例如+++象限是【生我正】象限，而在对立面的象限---就是【克我负】象限，然后我们还要看一下分割平面”林自强。

“分割平面是什么意思？”林久浩。

“一个三维坐标系有三个轴平面XY，XZ，YZ，你自己看一下，能不能用其中任何一个平面，把正负象限分割”林自强。

（+++，++-，+-+，-++为正向象限，---，--+，-+-，+--为负向象限，分别有四个。）

。。。。。。。。。。。。。

“不可以，老爸，我用XY，XZ，YZ三个平面做分割平面，发现总是三个正的象限在分割平面一方，而另一个正的象限一定是在对面，负的同理，这是怎么回事？”林久浩。

“这就对了，久浩，这要感叹我们的祖先有多伟大了，老祖宗早就发现了这个规律，就像你说的，三个在一面，另一个在对面”林自强。

“什么规律，为什么正象限和负象限不能被一个分割平面分隔开？”林久浩。

“阴阳鱼，阳中藏阴阴中藏阳，阴阳相冲，方能天地位焉而万物育焉。如果都在一边阴阳对立，就是死阴死阳，反而不合常理”林自强。

“哦，阴阳鱼居然是立体的，不管采用哪一个分割平面，都是一边三阳一阴，另一边就是三阴一阳，原来是对的”林久浩。

“而且你还会发现，不管怎么分割，阳中之阴必然与阴面是连在一起的，而阴中之阳也必然与阳面连在一起的，这就是阴阳转化的循环闭环”林自强。

“老爸，那以前我看到的阴阳鱼都是平面的，是错误的？而且某国的国旗也是错误的。。。好可笑”林久浩。

“是呀，孤立的大小阴和大小阳，挺可笑的，而且这种平面化的图案不是现在就有的，错误以前就有，一直延续到现在”林自强。

“老爸，如果正确的阴阳鱼做成平面应该是什么样子？”林久浩。

“至少要能够表达出阴中之阳与阳是连接的，阳中之阴也是与阴连接的，表达出这种连接，图案的意义就对了”林自强。

“知道了，老爸，这么看阴阳鱼代表的智慧就更伟大了”林久浩。

“记得你的小时候问我，二进制是阴阳鱼启发的吗？我现在告诉你，阴阳鱼的意义远大于二进制，这是智慧法中的智慧结晶块”林自强。

“明白了，这样就好分割生克正负象限了，就知道那个象限是八种关系中的哪一个关系了”林久浩。

“对，然后观察信息元的生克属性部署到相应象限，并建立矢量连接关系”林自强。

“为什么要建立矢量连接关系？”林久浩。

“因为我们多元关联拟脑算法，不但有结果比对择优，还有路径比对择优，所以需要矢量线段模拟思维路径连接，作为拟脑的思维路径，同时这种矢量连接是可以发生变化的，包括距离角度权重等”林自强。

“如果距离权重变化，就可以影响思维路径的选择，对吗？”林久浩。

“是的，不只是影响思维路径，而且当这种矢量变化到一定程度，由量变到质变的时候，可以影响信息元的性质”林自强。

“影响性质？怎么影响的？”林久浩。

“对呀，例如，你是我儿子，我和妈生了你，应该是放在【我生负】的损减象限，但是你逐步长大，你听我和你母亲的话，就到了【我克正】象限，你有了养家糊口的能力，未来我们老了，你孝顺养老，就到【我生正】象限，这就是性质转化”林自强。

“老爸，我一定会到【我生正】象限的”林久浩。

“我知道，这只是一个例子”林自强。

“我知道老爸，你继续说，以我元为核心构建的三维坐标系，将其他信息元按照生克关系置于各个象限，然后呢？”林久浩

“每一个信息元都是我元，都具备三维坐标系，例如信息元A为我元，信息元B在A的我生象限，那么对于信息元B，信息元A就在B的生我象限，双向关系”林自强。

“就是说，这个我元不是单纯指我这个人，而是所有信息元都可以构成我的视角，如果从每一个信息元角度看，该信息元都是坐标中圆点的位置，即核心信息元”林久浩。

“对，那么所有发生关系的信息元都会出现在关联信息元的坐标系里，同时构成双向关系，多信息元下会形成复杂的网状关系”林自强。

“如果A与B发生联系，而B与C发生联系，A与C不发生联系，就形成了A-B-C的思维路径”林久浩。

“很对很对，这就是人类大脑的思维路径，也是拟脑思维的路径”林自强。

“这种思维的意义在什么地方？A-B-C-D-。。。。N”林久浩。

“把你话中的思维两个字换掉，你只是建立了多元关联拟脑模型中信息元的关系，还没有思维”林自强。

“建立了拟脑模型中信息元的关联关系，这是什么，不是思维吗？”林久浩。

“这是大脑，而思维是需要有一个引发思维的因”林自强。

“老爸，这就是您一直说的，思维需要先有一个大脑的意思吗？”林久浩。

“对，我们需要先有一个大脑，这个大脑里面是复杂的信息元关联关系”林自强。