【自动思考记忆系统】demo （Java版）

发布于：2025-06-04 ⋅ 阅读:(23) ⋅ 点赞:(0)

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();
    }

    // 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

  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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