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随着人工智能技术的爆炸式发展，人工智能技术也在越来越多的领域内得到普及应用。机器学习、深度学习等诸多算法在这些领域内大显身手，然后，目前的人工智能技术与真正预期的强人工智能之间仍存在不可逾越的鸿沟。旨在提出一种以接口调节作为基础的一套理论模型，意在探索新的人工智能实现方式，并且希望在今后研究中验证该算法模型在诸多方向上能作为新的突破。
人工智能被定义为研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前人工智能应用广泛且普及，追究智能的本质，造成原始智能的基础是通过大自然的筛选和调节，以一种较为优化的方式达到准确的目标。我们用数据公式来拟合智能的概念，那么最基本的智能公式可以表达为：智能 = 数据 + 模式（连接方式） + 调节（权值改变） + 目标。这里的模式理解为不同数据传导的连接方式，而调节是指在该模式下为达到目标而做的权值优化。目前机器学习等领域最通用的做法都是通过不断的训练学习后，去寻找最优化的权值［4］，调节接口的连接是否也能形成一种训练学习，作为获取最优值的一种模式。
接口泛指实体把自己提供给外界的一种抽象化物。这里的讨论的接口是指实体与实体之间的连接方式，比如现实生活中，两个个凹凸的物体相互穿插在一起。将这些实体抽象为两个部分，实体本身和实体间的接口。实体通过他们的接口来相互连接。接口连接的方式可以多种多样，比如两个实体通过重力上下叠在一起。那么也可以看成是一种连接，只是连接不太稳定。几乎任何两个相互连接的实体，都可以找到他们之间的接口。
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