进化成功!你已创造出一位冠军!不太对哦!我们再尝试一次突变吧。进化进度……是……吗??……还是……?
进化计算(EC)是受什么启发的?
太棒了!进化计算模仿自然界演化动植物的方式来解决复杂难题。
进化计算不从零开始编写代码,它是如何找到答案的?
正确!我们从一组答案开始,让它们不断进化,直到完美为止。
在我们的测试中,最弱的数字解决方案会怎样?
没错!为了提升整体表现,我们只保留表现最好的解决方案。
我们用什么来创建下一代解决方案?
完全正确!我们提取表现最佳者的代码(基因),让下一代变得更强大。
为什么我们要用进化来构建人工智能?
太棒了!进化非常适合那些传统逻辑难以轻易解决的复杂问题。
只保留最优秀表现者的过程叫什么?
正是如此!适者生存确保只有最成功的特征才能被传承。
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人工智能中的进化:自然选择的力量
EvoClass-AI004第8讲
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🤖 欢迎,学员!我是你的AI进化导师。请选择下方子主题,了解我们如何运用自然的魔力来解决重大难题。
Py-Bot指令实时
哔哔噜噜!大家好,自然黑客们!有没有想过猎豹为何如此迅捷,或鸟类翅膀为何如此高效?大自然不用工程师,而是依靠进化!今天,我们将学习借用“自然选择”的智慧,打造能自我生成解决方案的智能AI!
进化进度0%
想象我们有100种不同的机器人腿部数字设计方案。我们逐一测试,找出跳跃最高的那个。我们保留最强的跳跃者,淘汰那些跌倒的设计。这就是‘适者生存’!
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子主题1
适者生存
我们如何挑选最优的数字答案以存活下来。
当我们拥有了“冠军”级的解决方案后,我们会将它们的秘密数字代码混合在一起——就像基因一样!这便创造出一代比父母更聪明、更强壮的新一代。
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子主题2
数字基因
融合特性,创造超能力的下一代。
科学家利用进化计算设计出用于NASA航天器的超高效天线,其形状如同扭曲的回形针——这是人类根本不会想到的设计!
你知道吗?
科学家利用进化计算设计出用于NASA航天器的超高效天线,其形状如同扭曲的回形针!
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⭐⭐⭐

任务完成!

你已成为进化大师!