熟悉规则：首先 ，你需要熟悉微乐麻将的游戏规则
，

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包括如何和牌 、胡牌
、、碰 、等。只有了解了规则，才能更好地制定策略 。 克制下家：在麻将桌上 ，克制下家是一个重要的策略
。作为上家，你可以通过控制打出的牌来影响下家的牌局
，从而增加自己赢牌的机会。 灵活应变：在麻将比赛中，情况会不断发生变化 。你需要根据手中的牌和牌桌上的情况来灵活调整策略。比如 ，当手中的牌型不好时
，可以考虑改变打法，选择更容易和牌的方式
。 记牌和算牌：记牌和算牌是麻将高手的必备技能。通过记住已经打出的牌和剩余的牌 ，你可以更好地接下来的牌局走向
，从而做出更明智的决策 。 保持冷静：在麻将比赛中，保持冷静和理智非常重要
。不要因为一时的胜负而影响情绪 ，导致做出错误的决策。要时刻保持清醒的头脑
，分析牌局，做出佳的选择 。  
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请注意 ，虽然微乐麻将自建房胜负规律策略可以提高你的赢牌机会
，但麻将仍然是一种博弈游戏，存在一定的运气成分
。因此 ，即使你采用了这些策略，也不能保证每次都能胜牌。重要的是享受游戏过程
，保持积极的心态 。
1.99%防封号效果,但本店保证不被封号2.此款软件使用过程中,放在后台,既有效果3.软件使用中,软件岀现退岀后台,重新点击启动运行4.遇到以下情况:游/戏漏闹洞修补、服务器维护故障
、等原因,导致后期软件无法使用的,请立即联系客服修复5.本店软件售出前,已全部检测能正常安装和使用.

问题求解系统一般由全局数据库、算子集和控制程序三部分组成
。①全局数据库：用来反映当前问题 、状态及预期目标。所采用的数据结构因问题而异，可以是逻辑公式
、语义网络、特性表 ，也可以是数组 、矩阵等一切具有陈述性的断言结构 。②算子集：用来对数据库进行操作运算
。算子集实际上就是规则集。③控制程序：用来决定下一步选用什么算子并在何处应用 。解题过程可以运用正向推理
，即从问题的初始状态开始，运用适当的算子序列经过一系列状态变换直到问题的目标状态。这是一种自底向上的综合方法
。也可以运用逆向推理 ，即从问题的目标出发
，选用另外的算子序列将总目标转换为若干子目标，也就是将原来的问题归约为若干较易实现的子问题 ，直到最终得到的子问题完全可解。这是一种自顶向下的分析方法 。A.纽厄尔和H.A.西蒙在通用解题程序GPS中提出的手段-目的分析
，则是将正向推理和逆向推理结合起来的一种解题技术
。采用这种技术时，不是根据当前的问题状态而是根据当前状态和目标状态间的差异 ，选用最合适算子去缩小这种差异（正向推理）。如果当前没有一个算子适用
，那末就将现时目标归约为若干子目标（逆向推理），以便选出适用算子 ，依此进行，直到问题解决为止 。人工智能许多技术和基本思想在早期的问题求解系统中便孕育形成
，后来又有所发展
。例如现代产生式系统的体系结构大体上仍可分为三部分。只是全局数据库采用了更复杂的结构（例如黑板结构）,用知识库取代了算子集,控制功能更加完善，推理技术也有所发展 。

人工智能会扩招心理学吗？

为什么新思想新科技大多出自少数几个国家？其他国家的人几乎毫无贡献？甚至聪明勤奋的中国人也缺乏创新能力 ，导致被美国肆意霸凌
。主要原因是基础认知的差异和普及
，次要原因是市场激励的差异。我们要想提高国民的创新能力，除了搞好市场激励外 ，重点要向大众科普必要的基础认知
，科学的基础认知可以启发和指导创新，大幅提高国民的创新能力 。

世界的本源：

古希腊人就有原子的思想 ，认为物质最终由最小的原子构成
，自然现象由基础规律演化而来
。这种认知大大启发了欧洲人探索自然规律。现代科学已基本证明宇宙是从奇点演化出来的，奇点所含有的信息必然不多 ，由此演化出来的纷杂世界必然是以几个简单规则为基础
，然后逐层推进 。人类要想发现这些规则，可以通过分类研究自然现象 ，总结规律，然后整合规律
，用更抽象更统一的概念描述，这个过程逐渐推进就可以最终接近那几个基本宇宙规则。

空间和时间：

自然界的维度可能很多 ，但人脑能感知到的只有空间和时间4个维度
，进而形成几何和因果的直觉，在这些直觉的基础上总结出适合人脑理解和掌握的知识
。从高维度的自然界到人脑的直觉 ，一定不是一一对应的关系
，所以人脑总结的知识是凌乱的，很难统一 ，要想接近世界本源
，必须超越空间和时间的维度，从更多维度上统一规律 ，放弃直觉理解。

这种认知能启发创造和理解多维理论
，如弦论，M理论 。

认知的过程：

人类的认知能力有局限性 ，我们首先是通过感官接触外界，把接收到的信息转化为电信号通过神经传入大脑
，大脑是由800亿个神经元细胞连接构成的庞大网络
。电信号的强度决定神经元上的突触接通和连接强度，并进一步决定下一条神经元上突触的接通情况 ，从而在庞大的神经元连接网络中形成独特的电流涟漪。只要接收的信息不同
，形成的电流涟漪就会不同，这些独特的电流涟漪就是我们对外界的感性认识 ，我们再通过主动的方式把电流涟漪扩展到其他区域
，建立更多链接，就形成了理性认识 。从这个认知过程看 ，我们的感官能接收的信息是有限的
，不是一一对应关系，信息转化为神经电信号是有局限的 ，不是一一对应关系
，神经电信号激发的神经网络的电流涟漪也不是一一对应的关系
。这些认知特点就会导致大脑对外界的认知失真。但即使大脑有如此的局限性，要想用人造语言完全描述和推理这些过程依然无法做到 ，所以总会有些不可言传只能意会的思想 。用电脑完全模拟人脑也无法做到，人脑神经元间连通状态和强度有无限多样性
，因素有:离子种类，离子浓度 ，电流大小
。后两个因素都是连续变化的
，大脑从信号输入到输出是模糊逻辑，相同的输入能产生万变的输出 ，大脑还可以主动连接网络
，从而产生自由意志；而电脑程序构造的人造神经网络是以通和断两种状态为基本单元，是不连续的 ，这种不连续的逻辑网络运行一定是模式化的
，输入到输出是严格逻辑，绝不会产生自我意识。

这种认知能启发和指导创建各种链接模型 ，实现部分大脑功能 。如果有一天人类发明了能实现连续变化的接触器
，并能把千亿个这种接触器互相链接起来，人工智能才能实现全部大脑功能
。

知识的学习：

知识是被人类整理过的 ，适合大脑掌握的，有用的
，简化的，概括化的 ，结构化的
，语言化的信息。语言是人类发明的，有一定的结构和语法 ，这些结构和语法会限制语言的表达力和应用力 。例如：自然语言
，描述和推理都有很多模糊性，容易造成错误 ，描述只能分段进行
，一次不能含有太多信息；软件语言，每种都是针对某类问题有较好算法 ，其他问题很吃力或无法编程；数学语言
，针对数量，符号 ，图形和集合，能较好地描述和推理
，针对政治艺术道德方面问题就无能无力。所以任何知识都不能完整描述和推理真实世界，都是对真实世界的一种简化
。在应用时要时刻注意不能教条化 ，一定要具体问题具体分析。如果问题较小
，可以掌握所有细节，推理也不复杂 ，就要抛弃所有理论
，用常识思考即可 。

知识按大脑的处理方式可以分为记忆性知识，理解性知识和技能性知识
。

记忆性知识的学习方法：分类 ，多感官参与
，回忆，重复。

理解性知识的学习方法：体验现象和问题 ，抽象出概念
，找出基本命题，亲自推导出所有重要命题 ，整理出完整命题体系，实践应用 。

技能性知识的学习方法：分解技能
，刻意练习，综合应用
。

知识方面的认知能大幅提升知识的学习效率和应用能力。

逻辑推理：

逻辑是思维的规则 ，头脑中的逻辑是进化的产物
，是外界最基本规律在意识中的反映 。逻辑基本规则有同一律，矛盾律 ，排中律和充分必要律
。遵循逻辑就可以推理或证明命题
，如三段论推理是遵循同一律和充分必要律，归谬式证明是遵循矛盾律 ，数学演算是遵循同一律和充分必要律。

通过逻辑推理或证明可以保证命题的正确性和完备性
，微积分的历史就体现这点：

通过穷竭法古代人就发现了特定曲线的斜率求法，通过斜率反求曲线的求法 ，曲线下面积的求法 。针对简单曲线
，这些求法都能较容易分析出来，但进一步推广使用就会产生各种混乱和悖论
。为此必须从逻辑上证明严谨性和推导出通用方法 ，最终发明了极限和连续的概念才基本解决。我们学习微积分最好也应该是从简单曲线的斜率，反求和面积开始
，然后进行扩展，最后才是严谨性证明和推导 。如果开始就关注严谨性 ，仅仅连续统概念和极限定义就会使人犯晕。

公理化理论也是按逻辑推理建构出来的
，公理化一方面保证理论的正确性和完备性，另一方面也方便我们记忆 ，理解和使用
。但如果命题数量并不多
，而且都能直觉理解，刻意的公理化就会带来理解和使用的障碍。

公理可以是常识性命题 ，也可以是在人造理论中的假设命题 。以逻辑和公理为基础就可以推导出整套命题体系
，形成某种理论，所有推导出命题都是公理的子命题 ，是在更多限制条件下的细化命题
，但不要指望通过这种方式能推导出该领域所有命题，总有一些命题从公理中推导不出来 ，不能证实也不能证伪
。

推理有自然语言推理和数学语言推理，前者容易犯错而且推理层次低
，后者推理严谨而且推理层次深，能转化为数值符号图形和集合描述的 ，都要尽量用数学推导。

自然界在微观和宏观方面
，人类感官接触不到，也感受不到 ，所以进化出的大脑逻辑就不一定适用微观和宏观的世界
，如量子纠缠，量子隧穿和量子态叠加 ，这些现象完全不符合逻辑
，我们也不应该用逻辑去解释它，只要拼凑出能描述的数学模型就足够了 。

逻辑方面的认知能让我们提高推理能力 ，帮助创建和应用可靠的
，公理化的知识体系
。

科学研究：

科学是一套系统的，逻辑的知识体系 ，可以用来解释和预测现象。科学研究就是创建这套体系的过程 。

自然学科方面，研究的过程是这样的
，首先是明确针对的问题和现象，直觉感受和体验 ，抽象出概念和定义
，构建简化模型，然后通过观察和实验总结规律 ，用数学关系式描述
，必要时再做出一些假设，整理出基本命题 ，一般10个以内
，能覆盖该领域的所有基础物理量和关系，接着用数学演算推导其他结论 ，最后是验证结论
，验证通过就接受理论
。科学理论不需要完全反映真实世界，只要能用来解释和预测现象 ，不产生矛盾，而且足够简单
，能够被人脑掌握和应用就行。为此，科学需要人为创造一些容易掌握的概念和定义 ，要尽量统一
，尽量概括，尽量用更简单的命题描述更基本现象 ，尽量用更简单的公式描述更基本规律 。

社会学科研究方面
，和自然学科类似，差异点是基本命题会随着伦理 ，立场和价值观不同而变化
，推理上也更多地使用自然语言推理，推理层次低 ，难度低
，错误多
。为了公理化庞杂的命题，必须做出各种限制和假设 ，如经济学的理性人假设，历史学的时间跨度拉长
，政治学的价值观追求，这些限制和假设在具体的事例上 ，往往并不成立
，所以社会科学最忌讳教条化，历史上的伟大政治决策常常是基于事实和常理判断 ，不使用任何理论。

有这些认知后
，普通人对科研也会有信心 。

技术研发：

技术是利用物理化学效应和几何原理实现某种功能，这些技术要尽量模块化 ，标准化
，参数化，应用时只需选择即可 ，不需了解实现细节。例如各种传感器
，放大器，伺服器 ，软件中的函数库等
。

各种效应和转换原理要事先整理好，包括转换函数
，应用范围，精度大小 ，限制条件
，成本大小等，例如：力电转换 ，光电转换
，功率放大，变压 ，变速
，变向，计数 ，力传导
，正反馈，负反馈 ，电信号转换，光信号转换
，位置记忆和复位，物质聚合和转化等。

在研发时可以从目标和限制条件出发反向推导 ，一步一步做出选择
，解决或隔离矛盾，复杂的可以借助数学和软件工具降低筛选和判断难度 ，之后就是不断地实验
，优化和集成，多次迭代后就能研发出满意产品 。

政府要尽量制定更多技术标准 ，完善标准件手册和知识库
，企业要尽量把产品标准化，部件标准化 ，技术文件手册化
，研发人员要做好分工，个人只专注于特定领域 ，做出的东西要函数式的封装，别人不需要了解细节和原理就可以方便使用
，每个层次的研发只需在本层次思考，不需了解其他层次的问题 ，每个层次的研发都尽量总结出简单易用的方法论
。

例如研发复杂设备
，首先从应用要求出发，推导出主参数 ，然后是方案设计
，主要部件设计，零件设计 ，层层推进
，要做到每一步的工作都简单，每个人负责的事情都容易。

繁琐 ，重复的东西尽量让电脑去做
，如计算，仿真 ，筛选，判断等
，人只做创造和决策的工作 。

随着AI技术的发展，电脑技术要更多地使用起来 ，过去是用触发器和传感器判断状态
，机械装置，继电器和PLC实现简单场景的自动化 ，今后要增加图像识别和语音识别的AI判断状态
，电脑实现复杂场景的智能化
。在人机交互上，过去是通过手柄 ，键盘和屏幕
，今后要增加通过语音，手势和脑机接口 ，实现更高的人机交互效率。

技术研发方面的认知可以提高研发效率
，让普通人也能从事研发工作 。

工艺设计：

工艺是产品加工的方法，设计的原则是加工难度要小 ，成本要低，精度足够
，误差累积尽量避免
。

要想加工出高精度的东西，必需要原料稳定 ，设备精确和稳定
，然后以低误差累积和低成本为目标选择加工方法。

例如要加工出同轴性好的电机外壳，两端的轴承孔必需在一次定位下加工 ，换刀不换位
，一次性把两端的孔车削出来，要做到精度更高 ，还需要材料稳定
，硬度误差小，机床刚度高 ，刀具磨损慢
，后续热处理标准化，工人经验足等 。

再比如烧蚀芯片电路 ，烧蚀部分极其微小精细，烧蚀过程中如果有移动就会产生误差
，所以就采用投影的方式烧蚀，烧蚀中不需芯片和光源移动 ，把需要烧蚀的部分放大n倍后做成光栅
，用紫外线照射光栅，然后用凸透镜缩小n倍投射到覆膜芯片上 ，这样就烧蚀出超微的芯片电路
，完全规避移动误差，精度只取决于紫外线波长和凸透镜精度
。

当然 ，大多数时候误差无法规避
，如果最终能调校或修正，前期少量误差累积是可以允许的。比如轮子：最终可以通过打孔修正质心偏移 ，所以加工和装配过程中可以允许少量误差累积 。设备的最终调校也是这个道理。

工艺设计的方法是比较和筛选
，要熟悉各种定位方法，夹紧方式和刀具类型 ，要掌握各种加工方法的适用范围，精度大小
，限制条件和成本大小
。在头脑中在文件中甚至在电脑软件中，把这些加工方法尽量标准化 ，参数化
，设计工艺时只要比较和筛选即可，简单的用人工选择 ，复杂的用电脑选择。

工艺设计时一定要清楚图纸要求和场景应用要求
，很多应用要求在图纸上并没有体现，但常常在设计工艺时更为重要 ，所以工艺设计人员一定要清楚部件的使用场景 。

另外
，复杂工艺在最细化的操作知识很难传授，只存在工人的经验中 ，老工人老师傅非常宝贵
。

工艺方面的认知可以帮助我们制造出高精尖产品。

总之
，创新并不难，科技巨匠们并不神秘 ，只要保持对外界的好奇心，有正确基础认知的启发和指导
，小国寡民也会有创新能力，也能做出伟大的发明和创造 。

更多方法请看老淮方法论

在不久的将来一定会 ，人工智能是未来发展的趋势
，随着人工智能的快速发展，人工智能与心理学其实密不可分
。

　对于心理学来说 ，人工智能和心理学又会擦出怎样的火花呢？虽然心理学不算传统行业
，或者说算是新兴行业吧（经典梗，虽然有漫长的过去但只有短暂的 历史  ，XD）
，但当人工智能这一浪打过来，可能会对心理学带来什么样的变化？想起了当年计算机兴起的时候 ，可是直接影响到了认知心理学的发展的
，那，下一步的人工智能呢？人工智能及相关技术的发展 ，为心理学研究提供了突破性的研究方法和工具；心理学对大脑机制的研究成果运用于人工智能领域，也推动着人工智能研究的进步。这两个学科在相互结合中推动彼此的发展
，提升着各自的 社会 应用价值 。

　心理学对人工智能的影响
。

　1
、人工智能的方法学可以认为三种代表性的学派：符号主义、行为主义和联接主义。

　实际上符号主义和行为主义都代表了最基本的心理学理论：逻辑推理心智研究与行为主义心理学 。行为主义侧重从试验来验证理论猜想，而符号主义则侧重于建立完整的公理系统
。联接主义的代表是以神经网络模型为代表的神经计算 ，这可以认为于心理学关系最小。因此心理学
，及其衍生的心智哲学等可以认为是人工智能的基础支撑理论之一，比如：目前人工智能领域的很多强化学习理论都直接来源于心理学 。

　2 、人工智能对心理学发展的影响。

　实际上 ，人工智能目前还是计算机科学下面的一个分支
，尽管国内外很多专家都呼吁把人工智能从计算机科学中独立出来，但是还必须意识到 ，人工智能实际上强调的是一种对人类行为智能的模拟
，通过现有的硬件和软件技术来模拟人类的智能行为，这包括：机器学习
、形象思维、语言理解 、记忆
、推理、常识推理 、非单调推理等一系列智能行为 ，目前人工智能概念本身也有范化的趋势
，即：大自然所体现出来的智能性，如：蚂蚁算法、SWARM算法等都是受到大自然智能现象的启发 ，有些学者也把这一类归纳为AI领域
。

　因此人工智能发展的是一种技术和工具，从中产生的一些成果其实是可以应用的心理学。比如;一些仿真算法和理论的建立
，可以为心理学提供一个试验环境和分析工具 。

　3
、如何从心理学角度入手研究人工智能

　需要研究一些有关心智推理、试验心理学 、行为主义
、认知科学等理论和知识，这将为人工智能的研究打下良好的理论基础
。

　1、建立心理特征预测模型

　结合大数据技术 ，对大规模的心理数据进行分析和建模
，基于此，就能对大范围群体的心理特征进行及时感知 ，利用人工智能技术中的机器学习技术建立模型
，通过分类和回归分析进行模型评估并投入应用。

　2 、人工智能体

　借助认知神经心理学对人脑神经系统的结构
、信息加工、记忆和学习机制的研究成果，利用深度神经网络技术从人脑工作原理上进行仿真 。

　3 、 情感 机器人

　加强人工智能研究对“情绪”和“ 情感  ”的了解 ，加强 情感 培养的机器算法和 情感 机器人的研究
。未来两个学科的研究在这一领域结合
，将会碰撞出更有 社会 应用价值的火花。

　我们需要的人工智能，不是说要去完全替代现有的一些心理学的工作 ，也不是说让人在应当掌握好的知识和能力面前偷懒
，而是说应该让人工智能帮助我们心理学学生和心理学工作者更好的完成各自的任务，辅助我们做更多有意义的事情 。

　人工智能固然有很多优点 ，但其实缺点也不少，在“人工智能+心理学
”这条道路上
，我们更多应该思考的是如何在避开（或者说改进）这些缺点的同时，尽可能的发挥人工智能的优势
。

　同时 ，回归到心理学的本质上来说
，我们还是要把“人”放在首位，关注人作为一个有血有肉的个体的 情感 与体验 ，也让人与人之间能够有更好的互动
、交流与合作
，获得更多的幸福感，而不是用机器将人与人分隔开来。

人工智能会用到心理学的相关研究结论 ，毕竟目前的人工智能只是弱人工智能
，靠人类编制的程序实现各种功能，不具备自主判断能力 ，暂时还是 数学 和 计算机编程 更重要 。

目前的人工智能最重要的是算法和程序
，算法为程序提供了运行的基础，而程序则是算法的具体执行
。计算机算法是以一步接一步的方式来详细描述计算机如何将输入转化为所要求的输出的过程 ，程序则是以代码实现算法的实施。所以现在计算机工程招数学和计算机编程的人才更多，数学本身就是逻辑极强的研究工具
，而我们可以将事物的属性抽象化为数据，不管是人类的心理还是其它 ，然后利用统计学等学科的手段采集大量的数据
，用计算机程序循环遍历数据，使人工智能基于大数据或者其它的手段实现初步理解人类的意图 。这个过程中计算机的功能就是根据人编制的程序实现这些功能 ，它们本身只是冷冰冰的机械设备
，不具备任何自主思考的能力，所以现代的人工智能属于弱人工智能 ，都是按图索骥
，比如我们成活中经常用到的对话：吃了没？答案只有几个，吃了或者没吃或者正准备吃等等 ，然后程序根据你的用语调出相应词汇给你回答。

弱人工智能需要采集大量的数据
，然后以数据为基础设计程序分析人们的需求，将结果输出就可以实现日常生活中的应用
。当然弱人工智能只是人工智能发展的一个阶段 ，未来可能会进入强人工智能的阶段，所谓的强人工智能被认为是有知觉的
，有自我意识的。可以独立思考问题并制定解决问题的最优方案，有自己的价值观和世界观体系 ，可以自行根据外部事物的变化来确定自己与人的交流等等 。这就会带动人工智能领域更飞速地发展
，人工智能将不再局限于人类编制的程序，但是它们自主的意识油脱离于人类的心理学范畴 ，不能指望基于电子芯片的人工智能可以产生和人类一样的思维方式
，因此可能会有更多的新问题，那就是这样的设备能不能听人类的话为人类所用 ，要实现这种设施无疑也更加困难
，可能需要人类实现对大脑逆向工程设备的制造
。

目前的人工智能可以根据人使用的词汇等判断人的心情，当然不是它们自己判断 ，而是依靠算法和程序
，但是也要用到心理学的相关数据，可以说心理学、数学都是人工智能的基础 ，但可能还是数学和编程更重要一些。

首先人工智能的范围比较广，心理学（主要指脑科学的研究）也可列入其中 。

目前所谓的“人工智能 ”
，大多也就是深度学习，机器学习
。

应用主要集中在模式识别 ，自然语言处理等方面。

心理学可以利用人工智能的技术做研究
，而反过来，心理学的一部分也作为人工智能的一个领域（交集 ，非子集）
，推动人工智能的发展 。因此，人工智能会扩招心理学
。

我觉得不会 ，其实很多行业都有心理学的味道
，但大多都不会要，这是 社会 发展的现象 ，没有哪一个专业是全覆盖的
，只有针对性的行业才会需要。这就是为什么术业有专攻的道理了 。

人工智能是未来的趋势，心理学肯定在未来也会进军心理学的 ，心理学是个复杂的学科，现在基本上所有的东西都可以用数据呈现出来
，只有 情感 不行，人工智能与 情感 一直是一个有争议的事 ，而心理学与 情感 又密不可分
，所以未来人工智能肯定会扩找心理学！

不能

人工智能会扩招心理学

现在，随手翻阅任何心理学和人工智能的教材 ，都很难从学科内容上窥探出二者存在何种关联
。但事实上
，若论对人工智能研究的影响，大概没有哪门学科能够与心理学相媲美。从人工智能创立之初的纽厄尔（Allen Newell） 、西蒙（Herbert A. Simon）及尼尔森（Nils J. Nilsson） ，到中期的安德森（John Anderson）
、霍金斯（Jeff Hawkins）、巴赫（Joscha Bach）
，再到近期的辛顿（Geoffrey Hinton） 、马库斯（Gary Marcus），这些人工智能的翘楚不是心理学家就是具有心理学背景 。在推动人工智能进步的过程中 ，心理学都在直接或间接地发挥着重要的作用。然而
，在当前的语境下，二者的背离却无疑比其联系更为突出
。

人工智能与心理学融合的“貌合神离”

关于“问题求解的问题求解系统
”这个话题的介绍 ，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！