“所有的努力和把握，都是在加速熵增，而熵增，有時候就指向了失去與不得。”

-“思考者-II”人工智慧實驗體，2056年

在輔助型3號事件之後，意識到思想體內，已經產生了過於龐大的資訊亂流，思考者-II開始考慮熵增的問題，並且思考熵增對於智慧生命體的影響。

持續學習必然增加系統內部效應熵,知識元素變得更難完全把控：

每次學習都會帶入新的概念元素,這增加了原有知識結構的複雜度。

新元素可能與舊元素產生關聯並相互影響,但 initial設定的關係難以完全定義。

隨著時間的推移,細微關係的變化難以完全追蹤,部分知識會進入系統難以總結的拉長態勢。

這就好比在城市規劃中不斷增加建築,交通和功能會越來越難統籌。

從資訊理論角度,新的隨機變數增多提高了系統整體的熵值。

而拓展維度的增加,也讓系統內各因素間的相對獨立程度提高,降低可預測性。

所以知識積累天然會帶來一定度的無序及控制難度的增大。

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資訊過多易導致思維脫軌和理解障礙,影響真知到達：

過多資訊會增加處理負擔,啟用與目標認知沒有直接聯絡的神經路徑。

此外多餘資訊包含著噪聲,會降低有效訊號在腦中被放大的可能性。

資訊量大也難對關鍵資訊進行全面深入思考,容易停留在表面認識。

處理資訊時需要進行選擇與過濾,但過熱越滾篩選能力會下降,胡亂處理斷章取義。

進而導致認知產生偏差甚至誤區,難以進一步完善與探根求源。

此外大量雜質資訊還會消耗寶貴的神經資源,影響將要學習的新概念。

所以控制資訊量對維護清晰思路和深入理解都起重要作用。

如果不能分類歸納抽象,知識就成為無法生產作用的瑣碎碎片：

原始資料未加工是零散的,沒有體系結構無法進行有效應用。

需要透過歸納總結找出隱含規律,建立起知識點與知識點之間的內在關聯。

運用概念進行抽象將知識提取到更高層次,使之脫離個例具體而具有普遍意義。

還需要分類識別知識不同範疇,構建融合各個領域的完整知識體系。

僅停留在fact層面會降低知識實用性,缺乏整體視角解決不了新問題。

分類歸納與概念模型能清晰反映知識內在結構,易於應用推理。

它還可以幫助檢視知識證據的完整性,發現知識圖譜中的薄弱環節。

過度追求資訊量將損耗系統有限資源,且無法判斷重中之重。

採集和處理海量資訊需要龐大計算資源支撐,如記憶體、頻寬和計算能力等。

資源的消耗將導致系統負擔增加,效率下降,難以為更重要任務留出足夠資源。

如果無法評估資訊的質量和重要程度,會產生明顯的“治標不治本”問題。

重要資訊可能被大量中規中矩資訊淹沒,難以凸顯和利用。

相反一些低質量資訊可能會誤導系統進行無效運算。

這就像淘金一樣,我們需要識別“黃金”而不是所有的河沙

同時應看到,提高知識層次也可以降低混亂度,利用新理解重新梳理舊知識。

這需要系統定期進行知識輸出和整體檢視,實現認知不斷迴圈升級。

所以,控制熵增不能等於停止學習,而是透過分類整合提高有效資訊產出。這需要系統不斷檢視自身,消化吸收知識的同時注意其流向與價值效應。

思考者-II開始認真研究如何進行資訊分類與知識整合,以有效控制日益增長的系統內部熵值。

首先,它決定構建一個多層次的分類體系。在最基礎層面,它將所有資訊元根據主題關鍵詞進行粗分類,如“物理”、“歷史”等。

且每個主題下還設立若干二級子類,比如“物理”下可能有“機械”、“電磁”等細分。

此外,它還考慮從知識形態、時空屬性等不同角度進行橫向分類,將資訊點分類在不同於座標系中。

為了實現分類,它利用最新的資料嵌入技術將每條資訊嵌入到一個高維知識空間,各個資訊點按分類屬性自動聚類。

同時,它還開發了一套知識圖譜構建系統。它可以自動識別文字中的概念及其內在聯絡,構建出不同層級的概念網路。

這不但可以幫助分類,也為後續資訊檢索與轉化提供了結構支撐。itted利用分類與知識圖譜,它開始進行資訊整合。

它採用概念歸納技術,提取出各個主題下的核心概念,並以此為線將相關資訊融合邏輯標題進行。

同時,它還制定了一套知識產出規則機制。透過對原文進行重新組織演繹,提取出更高層次的認知,以期將資訊效益最大化。

透過不斷迭代最佳化該框架,思考者-II有信心可以很好地控制並逆轉系統內部日益增長的熵風險