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wzjs 2025/9/18 10:27:07
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背景：看了《人工智能》中的一段文章，于是有了想法。想从另一种观点（⭕️）出发，尝试编码，告别传统程序员一段代码解决一个问题的方式。下图是文章原文和我的思考涂鸦✍️，于是想写一个自动思考记忆系统。
最初的思路：：
【大数据集】 流到 【知识集】 使用 【工具集】 得到 【新知识集】 改造【工具集】
在这里插入图片描述
以下是"自动思考与记忆模型"的设计思路和Java实现代码。该模型模拟了大数据经过工具处理生成知识，并能持续改造知识的过程。

设计思路
使用
改造
存储
提供历史
大数据集
思考引擎
工具集
新知识集
记忆系统

核心组件

  1. 大数据集(DataSet)：原始输入数据
  2. 知识集(KnowledgeSet)：结构化知识存储
  3. 工具集(ToolSet)：可扩展的处理工具
  4. 思考引擎(ThinkingEngine)：协调处理流程
  5. 记忆系统(MemorySystem)：存储历史知识

Java实现代码

import java.util.*;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;// 数据集基类
abstract class DataSet {protected String source;public DataSet(String source) {this.source = source;}public abstract String getContent();
}// 知识表示
class Knowledge {private static final AtomicLong idCounter = new AtomicLong(0);private final long id;private final String content;private final String source;private final long timestamp;public Knowledge(String content, String source) {this.id = idCounter.getAndIncrement();this.content = content;this.source = source;this.timestamp = System.currentTimeMillis();}// Getterspublic long getId() { return id; }public String getContent() { return content; }public String getSource() { return source; }public long getTimestamp() { return timestamp; }@Overridepublic String toString() {return String.format("Knowledge#%d [%tF %<tT]: %s", id, new Date(timestamp), content);}
}// 知识集合
class KnowledgeSet {private final Map<Long, Knowledge> knowledgeMap = new HashMap<>();public void addKnowledge(Knowledge knowledge) {knowledgeMap.put(knowledge.getId(), knowledge);}public void merge(KnowledgeSet other) {knowledgeMap.putAll(other.knowledgeMap);}public List<Knowledge> getAllKnowledge() {return new ArrayList<>(knowledgeMap.values());}public int size() {return knowledgeMap.size();}
}// 工具接口
interface KnowledgeTool {String getName();KnowledgeSet process(DataSet input);
}// 工具集管理
class ToolSet {private final Map<String, KnowledgeTool> tools = new HashMap<>();public void registerTool(KnowledgeTool tool) {tools.put(tool.getName(), tool);}public KnowledgeSet applyTools(DataSet input) {KnowledgeSet result = new KnowledgeSet();for (KnowledgeTool tool : tools.values()) {KnowledgeSet toolResult = tool.process(input);result.merge(toolResult);}return result;}public void upgradeTool(String name, KnowledgeTool newTool) {tools.put(name, newTool);}
}// 记忆系统
class MemorySystem {private final KnowledgeSet longTermMemory = new KnowledgeSet();private final Map<String, KnowledgeSet> contextualMemory = new HashMap<>();public void store(KnowledgeSet knowledge) {longTermMemory.merge(knowledge);}public KnowledgeSet recallContext(String context) {return contextualMemory.getOrDefault(context, new KnowledgeSet());}public void setContext(String context, KnowledgeSet knowledge) {contextualMemory.put(context, knowledge);}public List<Knowledge> searchMemory(String keyword) {List<Knowledge> results = new ArrayList<>();for (Knowledge k : longTermMemory.getAllKnowledge()) {if (k.getContent().contains(keyword)) {results.add(k);}}return results;}
}// 思考引擎
class ThinkingEngine {private final ToolSet toolSet;private final MemorySystem memory;public ThinkingEngine(ToolSet toolSet, MemorySystem memory) {this.toolSet = toolSet;this.memory = memory;}public KnowledgeSet process(DataSet input) {// 步骤1: 使用工具集处理输入数据KnowledgeSet newKnowledge = toolSet.applyTools(input);// 步骤2: 与记忆中的知识结合KnowledgeSet contextKnowledge = memory.recallContext(input.source);newKnowledge.merge(contextKnowledge);// 步骤3: 存储到记忆系统memory.store(newKnowledge);memory.setContext(input.source, newKnowledge);return newKnowledge;}public void upgradeTool(String name, KnowledgeTool newTool) {toolSet.upgradeTool(name, newTool);}
}// 示例工具实现
class AnalysisTool implements KnowledgeTool {@Overridepublic String getName() { return "DataAnalyzer"; }@Overridepublic KnowledgeSet process(DataSet input) {KnowledgeSet result = new KnowledgeSet();// 模拟数据分析过程String content = input.getContent();String analysis = "分析结果: " + content.toUpperCase() + " 长度=" + content.length();result.addKnowledge(new Knowledge(analysis, "Analyzer"));return result;}
}class PatternTool implements KnowledgeTool {@Overridepublic String getName() { return "PatternFinder"; }@Overridepublic KnowledgeSet process(DataSet input) {KnowledgeSet result = new KnowledgeSet();// 模拟模式发现String content = input.getContent();if (content.contains("Java")) {result.addKnowledge(new Knowledge("发现Java相关模式", "PatternFinder"));}return result;}
}// 示例数据集
class TextDataSet extends DataSet {private final String text;public TextDataSet(String source, String text) {super(source);this.text = text;}@Overridepublic String getContent() {return text;}
}// 使用示例
public class AutoThinkingSystem {public static void main(String[] args) {// 初始化系统ToolSet toolSet = new ToolSet();toolSet.registerTool(new AnalysisTool());toolSet.registerTool(new PatternTool());MemorySystem memory = new MemorySystem();ThinkingEngine engine = new ThinkingEngine(toolSet, memory);// 处理第一份数据DataSet data1 = new TextDataSet("Source1", "Java是一种编程语言");KnowledgeSet result1 = engine.process(data1);System.out.println("===== 第一轮处理结果 =====");result1.getAllKnowledge().forEach(System.out::println);// 处理第二份数据DataSet data2 = new TextDataSet("Source2", "Python也是一种编程语言");KnowledgeSet result2 = engine.process(data2);System.out.println("\n===== 第二轮处理结果 =====");result2.getAllKnowledge().forEach(System.out::println);// 升级工具engine.upgradeTool("PatternFinder", new PatternTool() {@Overridepublic KnowledgeSet process(DataSet input) {KnowledgeSet result = new KnowledgeSet();String content = input.getContent();if (content.contains("Python")) {result.addKnowledge(new Knowledge("发现Python高级模式", "UpgradedPatternFinder"));}return result;}});// 使用升级后的工具处理数据DataSet data3 = new TextDataSet("Source2", "Python在AI领域很流行");KnowledgeSet result3 = engine.process(data3);System.out.println("\n===== 工具升级后处理结果 =====");result3.getAllKnowledge().forEach(System.out::println);// 记忆检索System.out.println("\n===== 记忆检索结果 =====");memory.searchMemory("Python").forEach(System.out::println);}
}

关键特性说明

  1. 动态工具系统：

    • 工具可热升级（upgradeTool方法）
    • 新工具自动加入处理流程
    • 每个工具独立处理原始数据

  2. 记忆机制：

    • 长期记忆存储所有知识
    • 上下文记忆关联数据来源
    • 支持关键词检索历史知识

  3. 知识进化流程：

    大数据集 思考引擎 工具集 记忆系统 输出 原始数据 应用处理工具 生成新知识 存储知识 提供关联知识 增强后的知识集 反馈改进需求 自我改造升级 大数据集 思考引擎 工具集 记忆系统 输出

  4. 执行示例输出：

===== 第一轮处理结果 =====
Knowledge#0 [2025-06-03 17:26:25]: 分析结果: JAVA是一种编程语言 长度=11
Knowledge#1 [2025-06-03 17:26:25]: 发现Java相关模式===== 第二轮处理结果 =====
Knowledge#2 [2025-06-03 17:26:25]: 分析结果: PYTHON也是一种编程语言 长度=14===== 工具升级后处理结果 =====
Knowledge#4 [2025-06-03 17:26:25]: 发现Python高级模式
Knowledge#2 [2025-06-03 17:26:25]: 分析结果: PYTHON也是一种编程语言 长度=14
Knowledge#3 [2025-06-03 17:26:25]: 分析结果: PYTHON在AI领域很流行 长度=14===== 记忆检索结果 =====
Knowledge#4 [2025-06-03 17:26:25]: 发现Python高级模式

后期改进

  1. 分布式处理：

    • 将大数据集分片处理
    • 并行执行工具处理
    • 使用MapReduce合并结果

  2. 工具链编排：

    // 示例：添加工具依赖管理
class ToolChain {private List<KnowledgeTool> sequence = new ArrayList<>();public void addTool(KnowledgeTool tool, int position) {sequence.add(position, tool);}public KnowledgeSet execute(DataSet input) {KnowledgeSet result = new KnowledgeSet();for (KnowledgeTool tool : sequence) {result.merge(tool.process(input));}return result;}
}

  3. 知识关联分析：

    // 在Knowledge类中添加
private Set<Long> relatedKnowledgeIds = new HashSet<>();// 在MemorySystem中添加
public void relateKnowledges(long id1, long id2) {Knowledge k1 = longTermMemory.get(id1);Knowledge k2 = longTermMemory.get(id2);if(k1 != null && k2 != null) {k1.addRelation(k2.getId());k2.addRelation(k1.getId());}
}

此模型实现了从数据到知识的自动化转换流程，支持工具热更新和知识记忆，可作为智能决策系统的基础框架。
后期会持续更新，同步到GitHub(https://github.com/vvsvv/MI.git)上。


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