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基于多层权重博弈与广播机制的仿生类脑 AI 决策框架

Layered Weighted Consensus and Broadcasting AI Architecture (LWCBA)

前言

本框架模仿人脑的工作机制,模拟人脑对条件反射,本能,道德伦理,理性分析,等事件处理及决策博弈机制。

基本原则和特点

  1. 底层-中层-高层的优先级
  • 层级越低优先级越高
  • 优先越高越先接收输入层信号。
  • 优先越高输出的固有权重越高。
  1. 外部输入信息由下层逐级向上单向传播。
  2. 向上影响较易,向下影响较难。 上层无法直接往下层直接传播信息控制下层,只能广播信息。下层自行决定是否接收和响应。最终行为执行由各层投票决定。
  3. 每一层都直接连接输出层,只是固有权重不同,越下层越高。
  4. 无绝对中枢,每层决策独立,所有层都可以参与表决。
  5. 无视弃权票参与层比例,票高者得。如果一个决策中不需所以层参与,执行最高票数决策。

基本架构

图1:基本架构

输入层

用于获取外部信号。如:智驾的摄像头,雷达。人的眼,耳 ,鼻等。

底层

用于处理优先级最高的事件,一般用于响应速度快且处理简单的事件。并不可更改或难以更改的根本功能或规则。如:模拟人脑的条件反射,智驾中的紧急刹车。

中间N层

用于处理中等优先级的事件,一般用于响应速度较快且处理稍微复杂的事件。可以用各种小模型作为中层。如:模拟人脑的道德情感,智驾中的避让路人。

顶层

用于处理最低优先级的事件,一般用于处理响应速度最慢且复杂的事件。 可以用大模型作为顶层。如:模拟人脑的逻辑推理思维,智驾中的变道,路线规划。

输出层

输出层是决策的核心,输出层将根据优先级乘以不同的固有权重。优先级越高固有权重越大。输出层只执行得票最高的命令。输出层相当于议会投票,但是不是每票的权重都一样。元老的票权重最高,新人的票权重最低。
支持票最终权重 = (层1输出权重X层1固有权重+层2输出权重X层2固有权重+…层N输出权重X层N固有权重)
反对票最终权重 = (层1输出权重X层1固有权重+层2输出权重X层2固有权重+…层N输出权重X层N固有权重)

广播层

广播层是各共享信息的通道,其中也可以分为不同频道。各层中的各功能模块或者模型,可以根据情况选择接收处理或不予理会。

工作机制

正反馈机制

以下就是举例说明在信息只能底层,向上层单向传播的时候,顶层是如何影响底层的。
虽然顶层不能直接指挥底层,但可以把得知的信息广播出去,如果能刺激到底层或者其他中间层就能形成正反馈。(负反馈反之亦然)

外部输入->底层->中间N层->顶层->广播->底层->中间N层->顶层…

如同:人在幻想美食,顶层将有美食的信号广播出去,于是底层负责消化的神经开始工作分泌唾液,胃酸。而且底层又进一步把有美食的信号发给顶层,这样人就会越想越饿。

层级博弈机制

投票机制

我们以智驾中刹车已经来不及,前方是车,左边为墙,右边是路人的情况为例子描述一下各层的博弈机制。我们假设:

底层的输出权重Wb,固有权重为0.49。

中层的输出权重Wm,固有权重为0.31。

顶层的输出权重Wt,固有权重为0.20。

底层得知要撞上前车,马上紧急制动并右转。此时看见右边有路人。顶层识别出路人发出左转权重想避开路人,并向觉知层广播。此时由于顶层固有权重过低并不影响行为执行。中间层从觉知层获知要撞到路人,道德感使其加权左转。中间层+顶层最终权重刚好超过底层,于是输出层执行左转避让路人行为。

精神内耗博弈

假如:手握到开水杯,松手会烫到旁边小孩。

当手握到开水,底层直接输出松手信号。同时将烫手信息往上层传递。顶层发觉有小孩不能松手,发出不能松手信号。同时广播会烫到小孩的信息。中间层的道德模块得知,也发出不能松手信号。
于是手刚微微松开就又握上了。此时底层感觉越来越烫不断加大输出权重.并告知上层"烫"的信号。中层和顶层得知底层加大权重又不得不跟进加大权重。所以人就在这不断折磨中。直到一方胜出或危机解除。

总结

本框架是对现有大模型的一种补充,更适合应用于处理紧急实时和有伦理约束的应用场景,比如:智能驾驶和人形机器人。

作者:superanters

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