第97章 原子在舞蹈（二）(3/4)
沉吟道：“您有什么具体的想法吗？”
“艾伦·费米博士最近一直在琢磨一个新东西。”陈景德说道，“他基于之前的‘自组织理论’和‘进化算法’，再结合‘苏氏碳膜’展现出的初步‘类神经元’特性，提出了一个名为‘进化之网’，简称enl的理论框架。我听他简单介绍过，感觉非常有潜力。”
“哦？进化之网？”苏阳来了兴趣，“具体说说。”
“费米博士认为，”陈景德解释道，“未来的agi，不应该像现在的深度学习网络一样，是预先设计好固定结构的。它应该更像生物大脑，能够在与环境的交互和学习过程中，通过类似生物进化中的基因突变、自然选择以及大脑学习时的突触重塑等机制，不断动态地优化自身的连接拓扑结构和信息处理规则。简单来说，就是一个能够自我进化、自我优化的智能网络。而‘苏氏碳膜’的自组织特性，恰好为这种硬件层面的进化提供了物理基础。”
苏阳听完，眼中精光一闪。这个费米，不愧是世界顶级的数学家，其理论构想确实触及了智能的本质。
几天后，在奇点智能“创新孵化实验室”的理论与算法研究部，一场小范围的高级别研讨会正在进行。
主讲人正是艾伦·费米。他用流畅的英语，配合着屏幕上复杂的数学公式和动态示意图，阐述着他的“进化之网”构想。
“……所以，enl的核心在于其自适应性和进化能力。它不是被设计出来的，而是被进化出来的。我们提供初始的简单规则和基本的网络单元，然后通过模拟环境的刺激和奖励机制，让网络自行探索、变异、淘汰、增强，最终涌现出我们期望的智能行为。”费米讲得激情澎湃。
与会的理论物理学家、数学家们听得时而皱眉深思，时而点头赞许。
坐在角落里的凌峰，一直静静地听着。等费米讲完，他才缓缓开口：“费米博士，您的enl理论非常精彩。但我在想，如果enl中的信息表达和逻辑推理，依然局限于传统神经网络的二进制或者简单的连续值神经元模型，它的进化效率和最终能够达到的智能高度，会不会受到限制？”
费米看向凌峰，这位东方来的计算机天才总是能提出一些出人意料的问题：“凌，你有什么建议
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