焦李成院士：进化优化与深度研读的思考

科研职员等基本特征，从而冗余NP难决定性问题和配对核爆决定性问题。

此外，在演化成冗余迭代其发展的更为进一步里面，纯净致病学理论为人工致病演化成冗余备有了牢固的理论根基。从原始数据但球队表示迭代到致病演化成迭代，再行到人工致病的网络、克隆自由选择迭代，以及神经节巨噬细胞迭代，让演化成冗余迭代有了“运用先验知识，具有容错特质、致病特质、鲁棒特质”等基本特征，使其和实际决定性问题愈发靠近，很难在动态里面寻求最冗余简。

动物致病值得注意也归功于这一点，动物诺奖的各个领域也为其发展新的迭代备有了牢固的理论根基。“在潜意识里面修习，在遗忘里面加速”使最冗余简迭代愈发有效，合理优胜劣汰的根本思维。

人工致病管理系统假设的基本特征是：修习潜意识特质、多样特质、栖息于特质、容错特质和被动致病特质。这也为形态低效、鲁棒、容错的迭代备有了动物的根基。人工致病管理系统流程应用在各个各个领域，已经有十分好的表现，渴望它很难和演化成测算、低度修习紧密结合起来，共同完成推动各个领域其发展。

提及演化成，一定看做类人体内的知觉和知觉，看做人脑以及低度修习。2021年诺贝尔图灵奖得奖者了David Julius和Ardem Patapoutian，当时给成的得奖人顾虑是：

人体对圣万桑、稀和更为有的知觉技能对我们的生存至关决定性性，并且支撑着我们与周围世界的互动。他们找到了“温度和更为有的受体”。

这给我们助长了“类人体内知觉与知觉原始数据分析十分有普遍特质”的启示。从类人体内的知觉到知觉是长时间段的更为进一步，而知觉现代科学是专门化对无意识及其更为进一步顺利完成学科原始数据分析的现代科学，如果说知觉就其联图像、听觉、更为有、味觉等，而知觉是教会我们理化简、直觉、推断、协调，那么如何对无意识及其更为进一步顺利完成恰当而全面的观察是知觉现代科学的根基，也是不小的挑战。Tomaso A.Poggio副教授并不认为：测算机过去的突破来自于神经现代科学，将来的突破也来自于神经现代科学。

2 类人体内密切相关修习与冗余

回忆类人体内的知觉和知觉，首先要了化简人体内的动物内源性和基本特特质。如上图所示，人人体内的六个特特质是近20年动物界最新找到：稀少特质、修习特质、自由选择特质、正向特质、知识特质和多样特质。

稀少特质：1996年， Olshausen和 Field在《Nature》上刊发重申神经系统稀编学说；2007年，Svoboda和 Brecht在《Science》上发表论文，用白鼠实验验证了神经系统“稀少UTF-”假说。 修习特质：2011年，美国MIT学者 Tenenbaum与CMU、 Berkeley、 Standford的大学等人在《Science》上指成：人类所能从少量的原始数据学到具体来说的知识，即具有“抽象知识”的修习技能。 自由选择特质：2011年， Pieter.R等在《Science》刊发重申：经实验证明，猴子大人体内巨噬细胞具有自行操控注意区域的技能；2012年 Xilin Zhang在《Neuron》上刊发重申图像原始数据加工的末期期具有显著注意组态。 正向特质：2015年 Arseny Finkelstein在《Nature》上指成动物大人体内里面存在能知觉正向与位置原始数据的方位角和转轴巨噬细胞；2020年 Joshua Jacobsi等人在《Neuron》上发表观点重申在人人体内内侧额叶里面找到了一种以自我为里面时时空间定位的神经UTF-方式为在。这群神经系统在空间和情景潜意识里面发挥决定性性主导作用。

而现今的低度修习只成立在巨量神经系统的既有上，更为圣万桑衷于前向的网络，而对于神经系统与神经系统彼此间的调谐连接却无法多少原始数据分析。因此，对于类人体内的知觉和知觉，无论从微观多方面、介观多方面以及微观多方面，都即可“再行成发”，都无即可运用上述内源性和特特质顺利完成分析、模拟、形态假设。

人脑的其发展有很长的历史背景，上述视频展示了一些卓越贡献者。例如更为早动物神经系统的重申者、MP神经系统假设的重申者、知觉机的重申者、连续神经系统的重申者以及到后来明斯基重申知觉器只能化简决线特质可分决定性问题而不能化简决非线特质异或决定性问题。

其他学者在人脑各个领域的贡献愈发成色和难能可贵，例如Grossberg夫妇奋斗一生重申了自适应谐波内源性论和三个ART管理系统。

在此之前，郭爱克、陈霖、蒲慕明等学者在动物各个领域的指导，为成立人脑备有了极好的根基。

关头不能回想分不开的尽力，典范外籍人士学者也在接力，他们卓越的人文科学指导使得里面国在国际上更为有声望。

另外，在2021年，低度变换网络Wolfgang日本学者福岛尚德授予鲍尔奖，表彰他通过发明第一个低度变换人脑「 Neocognitron」将神经现代科学法则应用于工程的开创特质原始数据分析，这是对测算机其发展的决定性贡献。LeCun也曾赞赏：福岛尚德副教授1980年的变换网络指导给了他很大的借鉴，促使了他1989,1998年分别重申CCN和LeNet。

测算机的其发展和低度修习的兴起分不开，从1943年、1944年、1949年到今天，已经随之而来了几起几落。在此之前，BP迭代的成现让人脑可以修习多层网络，从某种普遍特质上问了明斯基“单层知觉器不能化简决非线特质可分”的决定性问题。

BP迭代成现自1974年，P.Werbos在其耶鲁的大学博士论文里面首次给成详细的数学解析。之后众多学者在其根基上顺利完成改进才有了今天人脑的其发展。2021年Francis Crick最新指导指成：大人体内实际上某种程度使用反向传播，也就是说BP副本或传导微管权重的原始数据顺利完成更为新，但是在动物网络里面，神经系统只能接收到其他神经系统的输成原始数据，而不能接收到微管权重或内部更为进一步。这一找到也指成，更为具动物学普遍特质的修习组态，或许可以替代反向传播组态，例如调谐比对、预测特质UTF-、锥体神经系统、冲动组态等等。

因此，人脑不一定会只是如今普遍特质上的权重调参，更为决定性性的是其内部结构要具有波动特质、可塑特质、修习特质和动态特质，在此之前这些特特质是现今低度网络所无法推崇的。

值得注意，在类人体内知觉的更为进一步里面，奖惩组态、修习组态、原始数据密切相关组态、再行繁殖和生殖组态等，对于原始数据的重建、潜意识UTF-和处理具有决定性性的主导作用。在此之前这些特特质在低度人脑里面也无法给予推崇。

测算机里面的“基本特征工程”、“基本特征侦查”、“密切相关修习”的说法，一定会去掉“大原始数据驱动下的密切相关修习”、“大原始数据和知识先验驱动下的密切相关修习”，这样毕竟更为有普遍特质。

在此之前，我们将电学的Wishart发散特特质与大人体内的稀少特质相紧密结合，重申了一种并能分离成最大限度原始数据的非线特质稀少变换网络——Wishart Deep Stacking Network(W-DSN),外观设计了末期级并能知觉与低级层次知觉模块，很难在阻尼未被找到时对最大限度原始数据终端抽取低层语义基本特征，借助于终端、低效、得时时应手的分类。

另一个指导是也把电学基本特征、人体内的稀少基本特征、多复杂性基本特征与变换人脑相紧密结合，重申Contourlet变换人脑，化简决了稀少的、正向的、多非变的复杂性基本特征的分离成和密切相关决定性问题。

3 演化成冗余与低度密切相关修习

人人体内的演化成，有数人脑的演化成，其实是常量的演化成、的大常量调整，以及内部结构演化成和物理更为进一步。而演化成迭代其实是从人工到终端的突围，低度修习与演化成相紧密结合或许是让机器人修习拥有终端演化成技能的一种逆时针。

低度与演化成紧密结合的原始数据分析有两方面的优势。其一，演化成化简决低度网络内部结构、权重、常量等冗余的现代科学决定性问题；其二，低度化简决演化成侦查效率低、精细度低的现代科学决定性问题。具体而言，低度修习改善演化成测算收敛稍微、化简多样特质退化、质量低的决定性问题。

例如，运用低度人脑密切相关决定性问题的特特质，维持社会特质多样特质；低度人脑代替昂贵的适应度赞赏更为进一步；运用低度人脑修习演化成测算的选化简组态。

演化成测算和低度修习相紧密结合在谋求终端求化简非线特质、小样本、大原始数据、低阶数、配对核爆等精细向题十分有潜力。这方面的代表特质指导是“神经内部结构演化成侦查(NAS)”。

人脑内部结构的演化成原始数据分析已经有几十年的亲身随之而来，如上图所示，已经成现了一些成色的指导。它有如下基本特征：

无即可求导：演化成侦查是随机侦查迭代，不无即可测算通量和化简析的最大限度参数。 社会特质特特质：演化成侦查是基于种群的侦查迭代，一次可以授予得多个化简。 配对核爆：演化成侦查应用范围广，适合大规模精细决定性问题的冗余。 一个管理系统最冗余简：演化成侦查是随机侦查流程，且迭代以概率1收敛到一个管理系统最冗余简。 非线特质随机：演化成侦查可以化简决非线特质决定性问题，寻优比赛规则由概率决定。 既有测算：可以通过大规模既有测算来提低测算速度。

2021年的最新指导里面，加拿大渥太华以及麦吉尔的大学的原始数据分析职员表明：使用脑溢血比赛规则借助于的低度人脑具有极好耐用特质，为演化成人脑架构侦查供了愈发牢固的理论根基。换句话说，机器人即将顺利完成的修习方式为可以通过生理更为进一步来逼近。

人脑权值冗余也经过了多年的其发展。80年代重申的权重冗余就其指导就其联物理更为进一步；而在此之前人脑的演化成冗余，主要传统意义权值的冗余和的大参的冗余。这是配对核爆决定性问题，使得冗余更为进一步收敛稍微、测算时间段长、精细度低，而难以使用。因此，通量冗余迭代更为容易受到局部给定的影响，而演化成迭代在存在鞍点的情况下表现十分好。

举例来说的大常量举例来说大多依靠堆叠GPU，这只能缓化简测算量决定性问题，但从内源性上而言，无即可找到终端修习的流程。的大常量冗余的决定性问题在于：非线特质、非凸、配对冗余、混合冗余、试错成本低、配对核爆。经过几十年的其发展，这些决定性问题即便如此无法化简决。

值得注意有几十年原始数据分析风姿的各个领域还有元修习，它即可化简决的基本决定性问题是：元知识的密切相关、元修习器以及元最大限度。现今已经有一系列的必要化简决可化简释特质和鲁棒特质，但远远不够，因为对泛化耐用特质的提低、对可化简释特质的执著、对演化成一个管理系统最冗余简的执著而会在火车上。

4 总结

因此我们无即可通过纯净人工智能（有数类人体内人工智能修习和冗余）来达成这些最大限度。在演化成的火车上，我们无即可算是“耳聪目明”，例如密切相关的紧促、向量、恰当，修习的明确，化简释的确切。以GPS原始数据分析为例，从更为早的看不到，到测得准，再行到观得清，再一到辨得明，这恰恰印证了测算机（有数演化成测算和低度修习）的其发展基本特征。

ABC，也就是 测算机（AI）、动物人工智能（BI）、测算人工智能（CI）有无限光明。渴望我们共同完成牢记末期时时、不但球队使命、砥砺前行，认认真真、扎扎实实做学问。

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