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摘要：数字机器智能从最初的数字计算形式发展到人工智能，其核心是执行人类可以执行的认知任务，例如预测推理或复杂计算。最先进的技术包括可以通过一系列正式的数学规则或一系列事件驱动的操作轻松描述的任务，例如建模、模拟、业务工作流、与设备的交互等，以及易于“直观”完成但难以正式描述或作为一系列事件驱动的操作的任务，例如识别口语或面孔。虽然这些任务令人印象深刻，但它们在将常识推理应用于新情况、填补信息空白或理解和应用不成文的规则或规范方面存在不足。人类智能使用联想记忆和事件驱动的交易历史来快速理解他们所观察到的内容，以便在他们仍在观察时对其进行处理。除了这种认知能力之外，所有生物系统都表现出自创生和自我调节。在本文中，我们展示了如何增强机器智能，使其包括联想记忆和事件驱动的交易历史，从而创建一类新的基于知识的助手来增强人类智能。数字助理使用从大型语言模型中获得的全局知识来弥合相互交互的各个参与者之间的知识差距。我们使用信息的一般理论和基于模式的知识表示来创建交互中涉及的各种交易的记忆和历史记录。
具有联想记忆和事件的机器智能......
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