专利名称：应用于非计算机机器人的反应器的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种智能处理和控制器件，尤其涉及一种应用于非计算机机器人的反应器。
背景技术：
目前的机器人的智能控制一般是采用程序员编写的程序通过计算机实现的，编写程序是一项对技术要求很高的工作，只有经过专门训练的程序员才能胜任，而这种机器人的智能水平也会受到程序员智力水平的影响。
本发明所述的反应器是应用于一种非计算机控制的自动化智能机器人的核心部件。这种非计算机控制的机器人具有生物人的各项心理功能。为了将这种非计算机机器人与计算机机器人相区别，把这种非计算机机器人称为似人机器人，简称似人。
似人机器人(以下简称似人)和生物人(以下称真人)一样，具有注意、感觉、知觉、记忆、想象、思维等认识过程，具有喜、怒、哀、乐等情感过程，还有确定目的、选择方法等意志过程。似人不是用真人编制的程序控制，其能力来源于遗传(制造)、学习和探求。似人“出生”前设有一些最基本的功能它可以通过学习获得各种知识和技能，积累学习和工作的经验，能够运用语言和文字与他人进行交流(包括表达自己的思想，理解他人所表达的思想等)。它还可以通过探求获得各种未知的知识和不会的技能。只要给似人一个适合的生存环境，似人可以象真人一样学习工作和生活。它会根据利害对自己的行为作出决策，还可以根据利害确定目的，选择方法，凭借经验实现目的。如果在过程中遇到问题，会通过判断和推理等思维活动来解决问题；如果运用思维无法解决，会通过探求解决问题。
高级别似人的智利可以达到甚至超过真人的智力水平。真人先天遗传的本能很少，能力主要靠后天训练形成，知识和技能完全靠后天学习和探求得到，经验完全靠后天的学习和探求积累。而高级似人“先天”可以设置更多的本能，可以“遗传”前人已有的知识、技能和经验，使似人在后天有更多的精力和时间来学习更广泛的知识、技能和经验，探求新知识、新技能、总结新经验，有更多的精力和时间来工作和建设。高级似人可以设软硬两种记忆，用软记忆探求知识，用硬记忆学习知识，这样可以极大地提高学习效率。
高级似人的感觉系统也可以达到甚至超过真人的水平(感觉系统的设置受记忆器的容量的制约)。我们可将现代技术应用到似人的感觉系统中，提高其感觉系统的水平，例如用现代技术扩大视觉的频谱范围和视距范围等。
高级似人的行为系统也可以达到甚至超过真人的水平，例如似人可以用打字机和显示器作为图文输出，可以用某种机械作为其效应器。
还可以根据需要设计似人身躯的形状、结构和大小，例如可以用钢筋铁骨制成高大的似人，也可以用纳米技术制成微小的脑体分离的似人。
发明内容
本发明旨在解决现有计算机控制机器人存在的不足，提供一种智能化水平更高的、具有学习、探求、判断和推理能力的非计算机机器人的核心部件。
本发明所述的应用于非计算机机器人的反应器，包括具有编码功能的编码器和具有译码功能的译码器，所述编码器包括位线、字线和二极管，二极管连接位线和字线，所述译码器包括位线、字线和二极管，每两条位线组成一对双位线，每对双位线用非门连接，其特征在于由编码器和译码器组成定态编译器，其每根位线和字线的一端都连接一个场效应管，在导通时起分压电阻作用，在截止时起断开电路的作用，并设置用于转换编码和译码功能的控制线；将所述定态编译器的位线和对应的控制线分成若干组，即为定态反应器，其中各组的位线可以为单位线，或双位线，或是单位线与双位线的混合，各组用同一根控制线控制其场效应管，并且当所述控制线为0时，其对应的位线是输入线，当所述控制线为1时，其对应的位线是输出线。
每对双位线的非门输入端都串联一个三态门，并把所述三态门的控制端连在一起作为单位线和双位线的转换控制线，即为判断器。
将所述定态反应器的位线分成两组，输入线是双位线，输出线是单位线，输入线的二极管按二进制码分布，输出线的二极管按其地址所存的信息分布，即为只读存储器。
根据函数的自变量和因变量的关系确定所述定态反应器上的输入线和输出线上的二极管的分布，即为所述函数的函数器。
将所述定态反应器的位线设为输出线，字线设为输入线并用来表示参数，用若干组位线作为参数方程的若干变量，二极管根据参数和各变量之间的关系分布，即为参数方程器。
将所述定态反应器的若干组双位线作为输入，若干组位线作为输出，并根据被控对象的监测信息和目标信息与控制信息之间的关系设计所有二极管的分布，即为人工智能控制器。
还包括具有记录功能的记录器，所述记录器包括位线和字线，被记录的信号从位线进入所述记录器，每一位只有0和1两种状态；所述字线控制是否允许所述信号进入。
与现有技术相比，本发明的有益效果是本发明提供了一种非计算机智能机器人的核心部件，用这个部件取代计算机对机器人实现智能控制，使具有这种部件的机器人可以象人一样通过学习和探求获得知识和技能，象人一样进行思维，并且具有谋生能力。
图1是编码器电路结构图；图2是译码器电路结构图；图3是记录器电路结构图；图4是记录器两个实例的电路图；图5是定态编译器的电路结构图；图6是定态反应器的电路结构图；图7是矩阵电路简图；图8是两基本记忆器的电路图；图9是基本记忆器的两个实施例的电路图；图10是图8的改装图；图11是图9的改装图；图12是静态反应器示意图；图13是具有判断功能的静态反应器示意图。
具体实施例方式
下面结合附图对本发明进行进一步的说明。图1是编码器电路结构图。参考图1，其中a是位线，b是字线，当字线b的某一位是1时，与该字线用二极管相连接的位线就为1。编码器具有编码功能。
图2是译码器电路结构图。参考图2，其中a是位线，b是字线。每两条位线组成一对双位线，每对双位线用非门连接。从位线输入一个信号，则与该信号对应的字线为1。译码器具有译码功能。
图3是记录器电路结构图。参考图3，其中a是位线，b是字线.，每个小圆圈都代表一个记录单元。被记录的信号从位线b进入记录器，每一位只有0和1两种状态。每一条字线控制着其所对应的一行记录单元的信号进入。若字线为1，允许信号进入，字线为0，拒绝信号进入。记录器具有记录功能。
图4是记录器两个实例的电路图(是以矩阵电路形式表达的电路，见图7)。参考图4，其中A图用触发器D作记录元件，图B用电容器C作记录元件。二者都有m行和n列，共有m×n个记录单元。每一列的三态门(电子开关)的输入端连在一起引出位线，共有n条。每一行的三态门的控制端连在一起引出字线，共有m条。三态门是用来控制输入信号进入所应记录元件的，控制线为1允许信号进入，否则不允许进入。我们把图A这样的记录器叫做硬记录器，其特点是给它一个信号，它就迅速记牢，并永久不忘；把图B这样的记录器叫做软记录器，其特点是第一次给它一个信号，它对该信号只有一个印象，随着该信号的多次重复，它对该信号的印象不断加深，其印象深度还会随时间的流逝而逐渐消退(电容C两端的电压代表记忆深度)。
图5是定态编译器的电路结构图。参考图5，定态编译器由编码器和译码器融合而成，其中a是位线，b是字线，每两条位线组成双位线，每对双位线用非门连接。位线下端和字线左端的场效应管在其导通时起分压电阻作用，在其截止时起断开电路的作用。当控制线c和c’为0时，其相应的位线和字线为输入线，当控制线c和c’为1时，其相应的位线和字线为输出线。当c为1，c’为0时，可作为编码器作编码操作，信号从字线输入，从位线输出。当c为0，c’为1时，可作为译码器作译码操作，信号从位线输入，从字线输出。定态编译器具有编码和译码两种功能，其功能由控制线c和c’进行转换。
图6是定态反应器的电路结构图。参考图6，定态编译器的位线和连同其所对应的控制线c分成若干组就成为定态反应器。其中a是位线，b是字线，c和c’是控制线。各组位线可以是单位线，或者是双位线，还可以是它们的混合。位线下端和字线左端的场效应管在其导通时起分压电阻作用，在其截止时起断开电路的作用。每一组用同一根控制线控制其场效应管。当控制线c和c’为0时，其相应的位线和字线为输入线，当控制线c和c’为1时，其相应的位线和字线为输出线。定态反应器同时具有编码和译码功能，是这两种功能的结合。一组输入位线输入一个二进制数时，输入位线上与其二进制码对应的字线为1，该字线又将其在输出位线上表示的数码由输出位线输出。输入位线应是双位线，可以是一组也可以是多组；输出位线既可以是双位线，也可以是单位线，既可以是一组，也可以是多组。定态反应器具有输入和输出信息的联系功能，可作为逻辑器件使用；位线都是双位线的定态反应器具有双向逻辑功能，即双向联系功能。以下是几种具体的反应器1.只读存储器将反应器位线分成两组，输入线是双位线，输出线是单位线，输入线二极管按二进制码分布，输出线二极管按其地址所存的信息分布，就成为只读存储器。在输入线端输入一个二进制地址码，输出线端就会将与其地址对应的字线上所存的信息输出。
2.函数器根据某个函数的自变量和因变量的关系确定输入线和输出线上的二极管的分布，就成为函数器(输入线用双位线)。在输入端输入一个(或若干个)二进制数，输出端就会输出一个(或若干个)与其对应的二进制数。用某个函数自变量和因变量所有对应关系来确定函数器中二极管的分布，就可制成该函数的函数器。定态反应器中的二极管分布决定了函数器的类型，函数器有控制器、运算器(包括加、减、乘、除、与、或、非等运算器)、比较器、联想器和各种功能的逻辑器件。
3.参数方程器将反应器的位线设为输出线，用字线作为输入线，并用来表示参数，用若干组位线作为参数方程的若干变量，二极管根据参数和各变量之间的关系分布，就成为参数方程器。输入信号只能有一位是1，其它位都为0，与输入信号中1对应的字线上二极管所代表的信号由输出线输出。
4.人工智能控制器将若干组双位线作为输入，若干组位线作为输出，并根据被控对象的监测信息和目标信息与控制信息之间的关系设计所有二极管的分布，就成为人工智能控制器。将监测到的信号和目标信号从输入端输入，输出端就会输出需要执行的信号。
5.判断器在每对双位线的非门的输入端都串联一个三态门(电子开关)，并把三态门的控制端联在一起作为单位线和双位线的转换控制线d，就成为判断器。
如果每一组双位线表示一个维量，每一条字线表示一个概念，每一组位线中的字线上的二极管分布表示所对应维量的值(也叫属性)，可作概念判断。
下面举例进行说明表1反映了三角形与其种概念和属概念之间关系。多边形是三角形的属概念；等腰三角形、直角三角形、等腰直角三角形和正三角形都是三角形的种概念。正三角形是等腰三角形的种概念，等腰直角三角形既是等腰三角形的种概念，又是直角三角形的种概念。
先给每一个属性确定一个数码(设多边形为001，三个角为010，两边相等为011，三边相等为100，有直角为101)，根据各属性的数码，在表示各个概念的字线上设置二极管的分布，这样每条字线就表示一个概念。确定概念内涵时，控制线c为1，判断器位线作输出端。需要确定内涵的概念，其数码(只有表示其概念的那一位字线为1，其它字线都为0，例如等腰三角形数码为0010000)从字线输入。从输出端就可以得到该概念的内涵数码(例如等腰三角形0010000的内涵是多边形001，三个角010，两边相等011)。这样只要在输入端选择一条字线，我们就可以知道该字线所代表的概念的内涵。作具体判断时，控制线c设为0，d设为1，判断器是双位线输入。输入端输入一个概念的内涵数码(将内涵中各属性用其属性数码表示，内涵中没有的属性其维量用0码表示没有属性)，输出端与其概念对应的字线为1，其它字线都为0(例如多边形001，000，000，000，000，→b0；等腰三角形001，010，011，000，000→b2；正三角形001，010，011，100，000→b5等)。这样只要输入一个概念的内涵数码就可以知道它是什么概念。作类别判断时，控制线c设为0，d设为0，判断器是单位线输入。输入端输入一个概念的内涵数码，其概念的各级属概念的字线都为1，其它字线都为0(例如等腰三角形001，010，011，000，000→b0，b1，b2；等腰直角三角形001，010，011，000，101→b0，b1，b2 b3，b4；等)。于是我们可作出判断输入内涵数码的概念是字线为1的各级概念的种概念(若输入的是等腰三角形的内涵数码，则我们可以说等腰三角形是多边形，等腰三角形是三角形，等腰三角形是等腰三角形。若输入的是等腰直角三角形的内涵数码，则我们可以说等腰直角三角形是多边形，等腰直角三角形是三角形，等腰直角三角形是等腰三角形，等腰直角三角形是直角三角形，等腰直角三角形是等腰直角三角形，等)。这样只要输入一个概念的内涵码就可以知道它属于什么类别。确定概念的种概念(外延)时，控制线c为0，d为1，判断器是双位线输入。输入端输入一个概念的内涵数码，并将0码的部分位线悬空(可用三态门实现)。三角形的内涵是多边形001和三个角010，其它位线都悬空(用*号表示)，0码进行悬空操作时，三角形的内涵数码可表示成001，010，***，***，***，***。正三角形的内涵数码可表示成001，010，011，100，101，***。当判断器的双位线输入端输入一个概念的内涵数码，并进行0码悬空操作时，该概念的各级种概念(外延)的字线都为1，从而知道该概念的各级种概念(外延)。例如三角形(001，010，***，***，***，***)的种概念(外延)有等腰三角形b2，直角三角形b3，等腰直角三角形b4，正三角形b5等。这样只要输入一个概念的内涵数码进行0码悬空操作，就可以知道它代表哪些概念和对象。
表1
定态编译器也可以看作定态反应器的一个特例，对于每一组位线都只有一对双位线的判断器，如果用字线表示某一个集合，用一对双位线表示集合的一个元素，那么这种判断器还可以对不同的集合作关系判断，其操作与概念判断类似。
图7是矩阵电路简图。参考图7，在一些相同的元件(或电路)排成的矩阵中，把每一行或列的元件(或电路)的对应端连在一起组成行线或列线，这样的电路，叫做矩阵电路。其中的元件(或电路)叫做矩阵电路元，简称矩阵元。矩阵电路可用简图表达，矩形框内有矩阵元和矩阵表达式，m×n表示该矩阵电路有m行和n列，共有m×n个矩阵元，矩形框外的横线是每行矩阵元对应端连在一起的引出线的集合，引出线的条数与行数相同；矩形框外的竖线是每列矩阵元对应端连在一起的引出线的集合，引出线的条数与列数相同。我们把具有相同性质的若干条线的集合叫做该性质的集合线，集合线可用一条边上注有数字的线表示，其数字表示集合线所含单根线的条数。集合线汇合成一条单根线的表示方法在集合线和单根线相接处画一小实点表示集合线在此处汇合成单根线，过小实点再画一个小半圆表示半圆圆心所处一边是集合线，另一边是单根线。集合线上的相同元件或电路组成集合元件或集合电路。集合元件或集合电路也可只画单个元件或电路，并在其边上注明个数。
以上所述的定态编译器和定态反应器都是由编码器和译码器融合而成的，其输入和输出信息间的关系取决于二极管的分布，而二极管的分布取决于制造之前的设计，制造后无法改变。如果把记录器和定态编译器融合在一起可组成静态编译器，又叫基本记忆器。记忆器中的二极管的状态由记录器中记录的信息状态决定，用记录器中记录的信息状态来控制记忆器中的二极管的通断，从而影响记忆器二极管的静态分布(电路中起作用的二极管的分布称作二极管的静态分布)。静态编译器是使用者可以根据自己的需要对其编码和译码进行设计，并能进行擦写的编译器。
图8是两基本记忆器的电路图。参考图8，其中A图是硬记录器和定态编译器的融合组成的硬基本记忆器，图B是软记录器和定态编译器的融合组成的软基本记忆器。中间的D触发器(电容器和非门)用来记录信息，并输出二个相反状态的信息。矩形框内的三态门(电子开关)用来控制信息能否进入所应记录元件。两条位线和字线间的两个二极管分别由其所串联的场效应管(电子开关)来控制通断，场效应管导通，意味着与其串联的二极管在线起作用，场效应管截止，意味着与其串联的二极管不起作用(相当于没有该二极管)。两个场效应管的状态由D触发器(电容器和非门)的两个状态相反的输出端控制。两条位线间的三态门(电子开关)是用来作单位线和双位线转换控制的，三态门导通时是双位线工作，三态门关闭时是单位线工作，各三态门的控制端合并成一条d。位线下端和字线左端的场效应管是用来控制其所应位线和字线是输入线还是输出线的，场效应管导通，其所在位线或字线是输出线，否则是输入线。每条位线上的场效应管的控制端合并成一条c，每条字线上的场效应管的控制端合并成一条c’。记录信息时，c和c’都为0，位线和字线都是输入线。选取某一字线为1，其它字线都为0(与所选字线相连的三态门导通，其它三态门关闭)，从位线输入某个要记录的数据，该数据就被记录在所选的字线上(要记录的数据通过导通的三态门进入记录单元)，相当于记录器。被记录的信息通过控制其所应的二极管，使二极管的静态分布与被记录的信息对应。当c为1，c’为0时，可作为编码器作编码操作，信号从字线输入(只有一位为1，其它都为0)，位线输出。c为0，c’为1，可作为译码器作译码操作，信号从位线输入，字线输出。基本记忆器除了具有记录功能外，其它功能与定态编译器相同。
图9是基本记忆器的两个实施例的电路图。参考图9，其中场效应管T2、T2’、T3和T3’起电子开关作用，D和D’是状态二极管，T3的通断决定D和a连接与否，T3’的通断决定D’和a’连接与否，C和C’是用来记录信息的电容器，a的信息通过T2进入C，a’的信息通过T2’进入C’，T2和T2’的通断由b控制，T3的通断由P点的电位高低决定，T3’的通断由P’点的电位高低决定。其中图A是硬基本记忆器，T1和T1’的交叉偶合使P和P’点的状态始终相反；图B是软基本记忆器，它与图A的差别就是图B没有C’和T’。
图8和图9所示的基本记忆器中的编码器、译码器和记录器的字线合并成一条，只允许单字线工作，即只能有一条字线为1，若多条字线为1，各条字线间的记录信息就会互相干扰。图10(或图11)将图8(或图9)中记录器的字线单独设立，通过其右边的场效应管(电子开关)与编码器和译码器的字线合并，并由控制线e控制。当e为1时，图10(或图11)的功能与图8(或图9)相同，当e为0时，图10和图11所示的基本记忆器可以进行多字线工作。
将若干个如图8或图9所示的静态编译器沿字线方向串联，各个控制线d合并成一条，并共用字线上的场效应管和控制线c’，就成为静态反应器。对静反应器进行适当改造还可制成动态反应器。图12是静态反应器示意图，其中A是硬静态反应器的示意图，B是软静态反应器的示意图。a是位线，b是字线，有k组双位线和k条c控制线。n前面的2表示双位线。d控制线是每个静态编译器d线的合并。位线与字线交叉处的短斜线或逗号表示静态编译器的矩阵元。短斜线表示硬静态编码器的矩阵元，逗号表示软静态编译器的矩阵元。
同理将若干个如图10或图11所示的静态编译器沿字线方向串联，各个控制线d合并成一条，并共用字线上的场效应管、控制线c’和e，就成为具有判断功能的静态反应器(如图13所示)。
由硬基本编译器组成的静态反应器叫做硬静态反应器，也叫硬静态记忆器。硬静态记忆器具有学习功能。当c和c’都为0时，选择一条没有信息记录的字线为1，从位线输入若干组具有一定联系的信息(即要学习的内容)，硬记忆器就可迅速把要学的内容记牢，且永不忘记，我们把这种学习叫做硬学习。使用者可以通过硬学习人工编制硬静态反应器二极管的静态分布实现人工智能。硬静态反应器还可以作为可编程逻辑器件使用。
由软基本编译器组成的静态反应器叫做软静态反应器，也叫软静态记忆器。软静态记忆器也具有学习功能。当c和c’都为0时，选择一条没有信息记录的字线为1，从位线输入若干组具有一定联系的信息(即要学习的内容)，记软忆器能够把要学的内容浅度记住，如果不断重复学习内容，就能较长久地记牢学习的内容，如果不重复学习内容，就会很快遗忘学习内容，我们把这种学习叫做软学习。使用者可以通过软学习编制软静态反应器二极管的静态分布产生自然智能(我们把在社会实践活动中自然产生的智能叫做自然智能)，并实现自然智能控制。我们可以通过自动复习来控制记忆力。只要在字上接一个环形计数器对字线进行自动扫描(相当于复习)就可以提高记忆力，只要适当控制扫描速度就可控制记忆力。
经过学习，静态记忆器积累了一定的知识和技能，使记忆器内的二极管形成了一定的静态分布。这时的静态反应器就与定态反应器相当，也具备了定态反应器的各种功能(图13所示的静态反应器，当e为0时，其功能与定态反应器相当，当e为1时，其功能同图12相同，具有定态反应器除判断功能以外的其它功能)，其功能和操作见定态反应器。
世界由变化的事物构成，环境中的事物对人的作用通过感觉系统转换成大脑的输入信息，这些信息经过大脑处理后，产生行为信息去控制人的行为。机器人以传感器作为感觉器官，各种传感器组成感觉系统。感觉系统将获得信息按其性质分成若干组不同性质的信息。由于环境中的事物在不断变化，输入记忆器的信息也不断变化。事物的变化虽然是绝对的，但这种变化却按某些固定的规律进行，即事物在其变化过程中又包含着不变的成份。人对世界的认识就取之于这些不变的成份。例如概念和其内涵存在固定的联系；规律是事物之间固定不变的内在的本质联系。软记忆器可以在大量的变化信息中筛选出这些不变的成份并把它们记录下来。一个变化的信息不可能重复记录在同一个记录单元中而被遗忘，只有那些不变的信息才可能重复多次记录在同一个记录单元中而被加强保留。因而软记忆器具有抽象功能。
硬记忆器虽然记录快而牢固，但不能在开放的复杂环境中学习。软记忆器虽然记录慢而且不牢固，但能在开放的复杂环境中学习，能在实践活动中获得知识和技能，能对周围环境中的事物进行抽象，进而形成形象思维和抽象思维。下面介绍软记忆器的几种特有功能
1.概念的形成表2是一些多边形的属性和其概念的语词的字形(视觉)、读音(听觉)、书写(手写或打字动作)和口语(说话动作)的信息数码(进入软记忆器的每组数码只能有一条位线是1，其余各条位线都应为0，具体的数码由感觉系统决定，这里所列数码只是一种假设)。
表2
老师在教多边形时，通常给学生展示各种多边形，各种多边形的内涵不尽相同，周围环境也不同，但每次展示时从a0、a5、a6、a7、a8五组位线输入的数码却保持不变。这五组数码经过多次重复记录在字线b0上，记得较深，其它几组数码在字线b0上记得较浅，很快就被遗忘了，最后在字线b0上只保留了这五个数码，并通过该字线建立了联系。同理学了三角形后在字线b1上只保留了a0、a1、a5、a6、a7、a8六组位线上的六个数码，并通过字线b1建立了联系；学了等腰三角形后在字线b2上只保留了a0、a1、a2、a5、a6、a7、a8七组位线上的七个数码，并通过字线b2建立了联系；学了直角三角形后在字线b3上只保留了a0、a1、a4、a5、a6、a7、a8七组位线上的七个数码，并通过字线b3建立了联系；学了等腰直角三角形后在字线b4上只保留了a0、a1、a2、a4、a5、a6、a7、a8八组位线上的八个数码，并通过字线b4建立了联系；学了正三角形后在字线b5上只保留了a0、a1、a2、a3、a5、a6、a7、a8八组位线上的八个数码，并通过字线b5建立了联系。对于每一个对象软记忆器只保留了对象的本质属性，形成了概念。当我们感觉某个对象时，只要将其对象的位线设为输入线(即将a0、a1、a2、a3、a4这五组位线设为输入线)，其它位线设为输出线，这个对象所对应概念的字形、写法、读什么、怎么读就会浮现出来，必要时可以写出来和读出来。如果我们看到某个概念的文字(这时位线a5设为输入线，其它设为输出线)那么该概念的属性、写法、读什么和怎么渎就会浮现出来，必要时可以写出来和读出来。
2.技能的形成我们在学习某项技能时，虽然每次重复训练的环境不同，但每次训练中所学技能的本质内容是相同的，这些本质内容被反复记录深度被加强而被巩固下来。其它非本质的信息不能重复而被遗忘。
3.对环境的认识现实世界中的各种事物都在不断地变化，但它们都有自己确定的属性与其它事物作区别。感觉系统将环境中的各种事物的信息输入软记忆器，软记忆器就将各事物固定不变的信息筛选出来，并形成记录。当有记忆的事物出现在面前时，就可认出它是什么，并知它和其它事物间的内在本质联系。表3是反应器的一些基本功能。
表3
计算机的原型是计算工具，是为解决计算问题而设计的，对信息的存储(记忆)、控制、运算、输入和输出是计算机硬件的基本功能，这些功由许多独立的部件各自完成。计算机虽然还可以实现许多智能，但这些智能的实现需要较复杂的程序配合。控制部件CON和算述逻辑部件ALU都是制造前确定的，制成后无法改变。控制部件对信息控制都是由人通过自己所编的程序实现的，所以计算机实现人工智能时，其智能水平受程序员的制约。计算机不但硬件复杂而，且软件也复杂。各类型的反应器适当组合再加些外围电路就可代替计算机作机器人核心部件。反应器是专门为机器人实现智能而设计的，它将联系(包括记忆、学习、抽象、判断等)、输入和输出等基本功能融合于一体；对二极管的分布作设计或经学习很容易实现控制、运算、比较、推理等基本功能。它具有结构简单，操作简便，可实现功能多等特点。它既可以输入联系指令实现人工智能，也可通过学习获得智能，还可以通过实践活动产生智能(自然智能)，它的智能水平不受人类制约。学习、记忆、思维和控制是智能的四个重要内容，它们都与联系分不开，学习过程是获得联系的过程；记忆过程是联系的保持和提取的过程；思维过程是寻求间接联系的过程；控制过程是运用联系的过程。联系功能是反应器的精华，学习功能是反应器的强项，思维中的抽象和判断，归纳和演绎推理在反应器里也比较容易实现。经过学习似人不但能学会各种运算，还能形成智能控制。计算机硬件和反应器都具有智慧机能，但它们的设计思路和实现方式是不同的。计算机机器人是以控制理论出发，将人的智能编写成程序输到计算机内，通过计算机实现人工智能控制。似人是以联系理论出发，将环境中事物间的确定的联系筛选出来(反应器通过感觉系统直接从环境中获取信息)，并按这些联系进行各种智能活动。似人的智能水平理论上应与人相当，它当然也可以降低级别用联系指令实现人工智能控制，成为现代受控型的各种专用机器人。
以上所述实施方式仅为本发明的优选实施例，本发明不限于上述实施例，对于本领域一般技术人员而言，在不背离本发明原理的前提下对它所做的任何显而易见的改动，都属于本发明的构思和所附权利要求的保护范围。
权利要求
1.一种应用于非计算机机器人的反应器，包括具有编码功能的编码器和具有译码功能的译码器，所述编码器包括位线、字线和二极管，二极管连接位线和字线，所述译码器包括位线、字线和二极管，每两条位线组成一对双位线，每对双位线用非门连接，其特征在于由编码器和译码器组成定态编译器，其每根位线和字线的一端都连接一个场效应管，在导通时起分压电阻作用，在截止时起断开电路的作用，并设置用于转换编码和译码功能的控制线；将所述定态编译器的位线和对应的控制线分成若干组，即为定态反应器，其中各组的位线可以为单位线，或双位线，或是单位线与双位线的混合，各组用同一根控制线控制其场效应管，并且当所述控制线为0时，其对应的位线是输入线，当所述控制线为1时，其对应的位线是输出线。
2.根据权利要求1所述的应用于非计算机机器人的反应器，其特征在于每对双位线的非门输入端都串联一个三态门，并把所述三态门的控制端连在一起作为单位线和双位线的转换控制线，即为判断器。
3.根据权利要求1所述的应用于非计算机机器人的反应器，其特征在于将所述定态反应器的位线分成两组，输入线是双位线，输出线是单位线，输入线的二极管按二进制码分布，输出线的二极管按其地址所存的信息分布，即为只读存储器。
4.根据权利要求1所述的应用于非计算机机器人的反应器，其特征在于根据函数的自变量和因变量的关系确定所述定态反应器上的输入线和输出线上的二极管的分布，即为所述函数的函数器。
5.根据权利要求1所述的应用于非计算机机器人的反应器，其特征在于将所述定态反应器的位线设为输出线，字线设为输入线并用来表示参数，用若干组位线作为参数方程的若干变量，二极管根据参数和各变量之间的关系分布，即为参数方程器。
6.根据权利要求1或2所述的应用于非计算机机器人的反应器，其特征在于将所述定态反应器的若干组双位线作为输入，若干组位线作为输出，并根据被控对象的监测信息和目标信息与控制信息之间的关系设计所有二极管的分布，即为人工智能控制器。
7.根据权利要求1所述的应用于非计算机机器人的反应器，其特征在于还包括具有记录功能的记录器，所述记录器包括位线和字线，被记录的信号从位线进入所述记录器，每一位只有0和1两种状态；所述字线控制是否允许所述信号进入。
全文摘要
本发明公开了一种非计算机智能机器人的核心部件，由编码器和译码器组成定态编译器，其每根位线和字线的一端都连接一个场效应管，并设置转换功能的控制线，将定态编译器的位线和对应的控制线分成若干组，即为定态反应器，其中各组的位线可以为单位线，或双位线，或是单位线与双位线的混合，各组用同一根控制线控制其场效应管。本发明可以取代计算机对机器人可实现人工智能控制，使机器人象人一样通过学习和探求获得知识和技能，进行思维，并且具有谋生能力，其中硬静态反应器还可以作可编程逻辑器件使用，其结构简单、操作简便、基本功能多、实现智能容易，为智能处理和控制开辟了新的技术领域。
文档编号H03K19/00GK101013480SQ20071006397
公开日2007年8月8日 申请日期2007年2月15日 优先权日2007年2月15日
发明者楼奇 申请人:楼奇