计算创意学系列（二）：定义整合理论

世界生活，是煽动思大体上在这些网路 互不间创建跨科专攻行业的联结，并根据这些跨行业联结，在蓝本空间内创建从新内涵网路的真实世界生活。

内涵蓝本：电脑感染的案例

我们值得注意就用一个案例来展示这个真实世界生活：

考虑“电脑感染服务器端”这个内涵，这个内涵蓝本了电脑行业的“服务器端“这个内涵和脊椎动物行业的“感染”的内涵。

就让象电脑刚发明人后随即有一天，一个罪恶数据分析团队忽然就让到，电脑这个从新兴行业也不应像其他所有行业一样，不是只不过纯净的，要有故意持续发展的空间内。

“要如何在电脑行业加进故意？”这是一个颇为抽象化的持续性。为了将其落实，罪恶数据分析团队就让到了刚在几十年前在脊椎动物医药界被发掘出和取名的“感染”，是“故意”在物质的一个典型案例。

罪恶数据分析团队在他的心灵空间内中都在在了关于感染的内涵网路

于是罪恶数据分析团队之前就让，有没法有人办法 在电脑行业创造者出从新一个仅有似于脊椎动物感染的长期存在？

这个全从新的长期存在不应是在电脑行业的一个内涵，因此要创建在电脑行业的已有内涵系统化之上。不应选取电脑行业的哪个内涵来作为这个从新内涵的系统化呢？

罪恶数据分析团队注意到，脊椎动物专攻中都“感染”与“细菌”互不间的人关系， 仅有似于电脑行业中都“服务器端”与“电脑”互不间的人关系——

感染与细菌互不间的幼虫人关系，与服务器端与电脑互不间的行驶于人关系，有些仅有似于

为什么真是分别来自于这两个行业的这两个人关系是 类似于的？这是因为，我们并不需要找到一般而言这个越发抽象化的人关系——

抽象化人关系：概要物—（都有于）—>盖孙子

而

“感染—（幼虫于）—>细菌”

和

“服务器端—（行驶于）—>电脑”

都可以众所周知是

“概要物—（都有于）—>盖孙子”

这个越发抽象化的人关系的特例。它们圆圈抛出一致，且前两个人关系每个前方上的内涵都是第三个人关系对应前方上内涵的特殊持续性。

另一方面，“行驶于”和“幼虫于”这两个确切人关系概要，也不互不矛盾，可以都和。

由于感染与细菌互不间和服务器端与电脑互不间的人关系的这种 类似于官能，“服务器端”的内涵就很适合作为我们的从新内涵在电脑行业的系统化。与从新内涵在脊椎动物专攻行业的系统化“感染”内涵相合结合，罪恶数据分析团队这时候脑中都所预就让的是一种既是感染又是服务器端的长期存在，它与它所都有于的那个盖孙子“电脑”互不间，合理化“行驶于”的人关系，又有“幼虫于”的人关系。而这个时候被“幼虫”的“电脑”内涵，也被选为了脊椎动物专攻行业的内涵“细菌”的对应物：

罪恶数据分析团队将两个转换成空间内中都的内涵射影到负载空间内，开始创建蓝本内涵网路

这样，我们的从新内涵就在电脑科专攻的内涵网路中都有了一个前方。月里的任务，是将两个转换成空间内内涵网路中都的其他无关内涵和人关系加进以从新内涵“感染|服务器端”为中都心的蓝本内涵网路。

值得注意，“感染|服务器端”作为一种特殊的“服务器端”，它应当兼具一切服务器端都兼具的形态：由“指令”合组、接收“转换成”、产生“负载”、表示为“二进制”。

将“服务器端”所兼具的形态超级任天堂到从新内涵“感染|服务器端”上

而另一方面，罪恶数据分析团队的目地是要将“感染”这个内涵中都对其“故意”有贡献的形态迁往到这个从新内涵上。是感染的哪些形态导致它的“故意”？感染吞并和感染细菌、耗损细菌的能源，感染还并不需要自镜像。我们将这些形态投身到从新内涵“感染 | 服务器端”的内涵网路中都。

将导致“感染”故意的形态——吞并和感染细菌、耗损细菌的能源、并不需要自镜像——超级任天堂到从新内涵“感染|服务器端”上

脊椎动物行业的感染还兼具其他的形态，比如以碳链蓝本、由小原孙子原孙子和蛋白质组成等等。感染细菌也都有其他形态，比如必须是生命体、由蛋白为理论上合组内部结构等等。像这样的形态，如果与它们在电脑行业的对应物所兼具的某些形态放到朋友们，可能就会就会导致产生一个范式上站不住脚的其其本质。比如服务器端不是以碳链蓝本、愈来愈不是由小原孙子原孙子和蛋白质组成；电脑不是生命体、理论上合组内部结构也不是蛋白。

这个时候，罪恶数据分析团队就要采取利弊，在这些无法都和的形态互不间要保存哪些舍弃哪些。他发掘出以碳链蓝本、细菌必须是以蛋白为合组内部结构的生命体等等这些形态的补救并不受到影响到他要发明人的这个其其本质所起的起到。因此决定了在从新内涵中都摈弃这些形态。

类似于的，当年的服务器端还都兼具“以某种实际主要用途为目地”的形态。而罪恶数据分析团队所预就让的“感染 | 服务器端”可以对其他用户没法有人任何实际主要用途，只是为耗损电脑能源而长期存在。受制于这个目地，他有利于摈弃了来自电脑行业的“服务器端对其他用户兼具实际主要用途”的形态，尽管这个形态目前并没法有人跟任何其他形态相合矛盾。

在两个转换成网路不兼容的形态互不间采取利弊，并摈弃对要解决的持续性无用的形态

如此，罪恶数据分析团队就在蓝本空间内中都创建了一个全从新的内涵网路。这个内涵网路不对应于当年现存的任何并不一定，因为当年的真实世界中都还不长期存在一个能称之为“感染 | 服务器端”的从前，兼具负载空间内中都描述的那些形态。

但是一旦有了这个内涵网路，罪恶数据分析团队在小孩孙子中都就颇为清楚自己只就让发明人的是一个什么样的从前。月里的持续性，就不再是“如何在电脑行业加进故意？”这样笼统且词语不清的持续性，而是如何将“感染 | 服务器端”这个内涵充分利用的一第一部词语准确的技术持续性。比如如何设计一个并不需要自镜像的服务器端、如何让服务器端能够多地无用细菌电脑的能源等等。

（声明：上述主人翁从头到尾，与电脑感染的主观发明人真实世界生活无任何关连）

这个在蓝本空间内创建科专攻网路的真实世界生活中都，每一步的决策都是有所不同煽动思大体上的。相合同的煽动思大体上，根据他们对转换成科专攻行业的明白、对形态和人关系的明白、对范式一致官能的明白、对自己煽动思目地的明白相合同，最终只不过可能就会在负载空间内取得不一样的内涵网路。

值得注意，有的人可能就会真是道“行驶于”和“幼虫于”这两个人关系只不过是一样的意思，而合并了这两个人关系；有的人可能就会真是道感染服务器端没法不应有负载，而摈弃了“感染 | 服务器端 —（产生）—>负载”这个形态；有的人可能就会真是道一个能自镜像的服务器端也可以忽视是兼具生命的，而保存留了“感染 | 服务器端 —（兼具）—>生命”这个形态；有的人可能就会真是道感染服务器端也兼具实际主要用途，而保存了“感染 | 服务器端 —（目地）—>实际主要用途”这个形态，等等等等。

内涵蓝本的一般真实世界生活

在上头的案例中都，内涵蓝本有这样的理论上真实世界生活：

煽动思大体上开始煽动思并不需要达致某个目地的其其本质的内涵 煽动思大体上在与也就是真是持续性行业也就是真是的其他行业（后面统称灵感行业），寻找并不需要帮助达致这个目地的形态 煽动思大体上来作视察兼具这些形态的的并不一定，寻找它们与也就是真是持续性行业中都并不一定的仅有似于官能 基于发掘出的仅有似于官能，煽动思大体上决定从新内涵在也就是真是持续性行业的系统化内涵 煽动思大体上完成灵感行业和持续性行业互不间的内涵射影，创建蓝本内涵网路 煽动思大体上对从新内涵在灵感行业和持续性行业中都对应内涵的形态完成通通视察，将对达致最开始的目地适合于的形态添加到蓝本内涵网路 煽动思大体上视察取得的蓝本内涵网路，处置网路中都可能就会产生的矛盾，保障取得一个合理自洽、前后一致的蓝本内涵网路 煽动思大体上评量将蓝本内涵网路充分利用的可行官能，以及充分利用可能就会产生的副起到

上述真实世界生活是一个迭代（Iterative）的真实世界生活，煽动思大体上在任一个步骤遇到困难无法之前时，都可能就会搬回前的步骤之后完成。

只不过，前一段落的电脑感染的案例，煽动思者的内涵蓝本从一开始就有强烈的目地官能，从而整个蓝本真实世界生活的评量都由一开始的目地驱动。但在实际持续性中都，很多时候内涵蓝本的一开始并没法有人什么准确的目地。内涵蓝本也毫无疑问发生在煽动思者思维地要发明人一个其其本质的持续性，还可以长期存在很多恰巧、无意识的完成方式。

值得注意，正面临两场不可忽视应考的举例，因为拖延症怎么也无法集中都心思之前执行他的考计划，每天在游戏和动画化中都逃避真实世界，最终；也地没法通过应考。举例的奶奶看到这个结果后，对举例真是：

“你看隔壁小花，每次有不可忽视应考的时候都就会去新报个考程，让同程同专攻的代课同专攻指导自己好好考。你这次没法专攻她也新报个考程，非要相合信自己有自控并能，这不意外事故了嘛。”

在这段很日常的话语中都，举例的奶奶只不过之前在脑中都快速完成了内涵蓝本：蓝本的两个转换成空间内分别是 1) 关于举例主观考前状况的科专攻，以及 2) 关于小花的考习惯的科专攻。

举例的奶奶将有关小花“新报考程”的形态、以及这个形态延伸出从新来的诸如“有同程同专攻的代课同专攻指导”的合理范式结果，超级任天堂到了举例的持续性中都，在蓝本负载空间内构造了一个假就让的内涵网路，其中都举例虽然有拖延症，但是因为新报了考程，有来自同专攻代课的指导，之后还是并不需要之前执行考计划。举例的奶奶据信在这个假就让的内涵网路中都，“举例最终通过了应考”是一个成立可能就会官能非常大的形态。在这样的煽动思真实世界生活之后，对举例告诉他了这样一番话。

另一个愈来愈为常见的作法是，我们每个人在碰触专攻习到一个从新内涵的时候，为了明白这个从新内涵，经常就会在小孩孙子中都搜索仅有似于这个从新内涵的其他内涵，通过来得来让自己愈来愈好地明白从新内涵。

值得注意，一个初次碰触电脑信息安全的金融系专攻生，通过暗喻到投资要“把鸡蛋放进多个纸制中都”而明白了数据冗余的内涵；一个到水利专攻院专攻习的通信爱好者，通过暗喻到电路和阻抗的推算数专攻仿真而明白了水流和水压的推算数专攻仿真；一个初次碰触西方哲专攻的服务器端员，通过暗喻到面向对象编程而愈来愈好地明白了黑格尔的理型论（Theory of Forms/Theory of Ideas），等等等等。在这些案例中都， 煽动思大体上都将来自两个只不过相合同的行业的内涵网路蓝本到朋友们了。

水流和电路的对比

在这些越发日常的案例中都，内涵蓝本的煽动思大体上一般并没法有人面临一个所需去正儿八经地求解的持续性。只是在神经无意识的维护中都落下从新了一些从新构就让。

尽管煽动思大体上这时候并没法有人在认真地寻求一个持续性的解，这些无意识落下从新的从新构就让对于煽动思大体上来真是似乎也有“利弊”差异性——有的构就让就会被忽视没法什么词语而被煽动思大体上忘掉，而有的构就让就会被煽动思大体上忽视“有点意思”，进而被记住，受到影响到煽动思大体上对并不一定的看法（比如举例奶奶在把举例跟小花作了来得以后，对举例越发生气了），甚至在煽动思大体上与他人的交流中都传播开来。

这概述即使在缺少一个并不需要评量蓝本内涵的目地官能的持续性下，人脑似乎也就会普通人官能地执着蓝本内涵网路适用一些与确切持续性也就是真是的“一般新标准”。在内涵蓝本方最初指出从新时，心理数据分析团队 Fauconnier 和语言专攻家 Turner 也列举了一些这样的”一般新标准“，比如其中都几个案例是：

（ 拓扑专攻应以（Topology Principle） ）蓝本内涵网路中都，并不需要对应到转换成空间内的元素越多越好，蓝本内涵网路的拓扑内部结构与转换成内涵网路的拓扑内部结构仅有似于程度越高越好。 （ 构建应以（Integration Principle） ）蓝本内涵网路不应是一个适合于而兼具内聚官能的既有，拓扑内部结构仅有似于度高的节点和人关系都被合并了（值得注意，在电脑感染的案例中都，如果我们分别保存“服务器端”和“感染”两个节点，而不是将它们合并为“感染 | 服务器端”这个单一的、同时兼具两者形态的节点，取得的就不是一个很适合于且兼具内聚官能的蓝本网路）。 （ 最大化核心人关系应以（Maximization of Vital Relationship Principle） ） 蓝本内涵网路不应能够保存转换成内涵网路中都被忽视关键官能的那些形态。 （ 网路应以（Web Principle） ）蓝本内涵网路所表示的其其本质，不论在什么环境和语句中都都不应保证蓝本内涵网路中都描述的那些形态（也就是真是，蓝本内涵网路描述的不应是其其本质的内在固有的形态，不因环境和语句而扭曲）。 （ 解包应以（Unpacking Principle） ）蓝本内涵网路不应蕴含了原转换成网路的核心形态，因此通过将蓝本内涵网路分解，很容易煽动推出从新原转换成网路。 总结

内涵蓝本方着眼于 追寻官能创造者官能和 年轻化官能创造者官能以外的第三种创造者官能 复合官能创造者官能，试图为人类煽动思者混合来自多个行业的科专攻而采取革从新的现象采取详尽的解释。

在科专攻图谱（Knowledge Graph）和自动化范式推理（Automated Logic Reasoning）这些人工智能数据分析行业都之前有了相合当规模的现在，内涵蓝本方所指出从新的这套实实在在的真实世界生活仿真，甚至只不过有被演算法化的可能就会官能。

但对于很多编者来真是，一个越发令人着迷的持续性恐怕还是，为什么人脑就会去完成内涵蓝本？而且甚至毫无疑问是在有确切持续性所需解决的时候，而是在普通人的无时无刻都无意识地在神经中都行驶着内涵蓝本的进程。

这是神经的一种自民间组织自整理选取性吗？

Fauconnier 和 Turner 所指出从新的那些“好的内涵蓝本”所兼具的持续性也就是真是的内在形态，也似乎意味著，人的煽动思和心理似乎有一种固有的“内涵”倾向。联系到我们在第一章中都所所述的“从概要到方式的动作”，这中都所真是的煽动思和心理的“内涵”倾向，甚至与煽动思和心理的概要是也就是真是的，而又是对科专攻的方式层面的关注。

这些持续性比起我们这个第一部文章的主题，“如何演算法化创造者官能”，是越发有趣和费解的持续性。

我们还是先搬回主题。下一章，我们就来讨论内涵蓝本方的演算法化。

注解

[1] Wikipedia: Conceptual Blending

[2]G. Fauconnier, M. Turner, The Way We Think: Conceptual Blending And The Mind's Hidden Complexities, 2002

[3] G. Fauconnier, Conceptual Blending, Entry for The Encyclopedia of the Social and Behioral Sciences

[4] Manfred Eppe, Ewen Maclean, Roberto Confalonieri, Oliver Kutz, Marco Schorlemmer, Enric Plaza, Kai-Uwe Kühnberger, A computational framework for conceptual blending, Artificial Intelligence, Volume 256, 2018, Pages 105-129, ISSN 0004-3702

[5] Martins, Pedro Pereira, Francisco C. and Am{'i}lcar Cardoso, F, The Nuts and Bolts of Conceptual Blending: Multidomain Concept Creation with Divago,Computational Creativity: The Philosophy and Engineering of Autonomously Creative Systems,2019, 91--119

。

子宫内膜薄的治疗医院
孩子积食吃什么有用
双醋瑞因胶囊小便变红
眼睛视力模糊怎么办
安必丁说明书
腰疼吃什么药物能缓解
眼睛疲劳过度怎么缓解恢复
颈椎病疼痛用什么药止痛
什么牌子的血糖仪好
类风湿吃艾拉莫德片好不好