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】
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
核心组件
- 大数据集(DataSet)：原始输入数据
- 知识集(KnowledgeSet)：结构化知识存储
- 工具集(ToolSet)：可扩展的处理工具
- 思考引擎(ThinkingEngine)：协调处理流程
- 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();
}
// Getters
public long getId() { return id; }
public String getContent() { return content; }
public String getSource() { return source; }
public long getTimestamp() { return timestamp; }
@Override
public 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 {
@Override
public String getName() { return "DataAnalyzer"; }
@Override
public 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 {
@Override
public String getName() { return "PatternFinder"; }
@Override
public 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;
}
@Override
public 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() {
@Override
public 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
-
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
- 工具可热升级（
-
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
-
知识进化流程：
-
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
-
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
-
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; } } -
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。
