一个程序员眼中的《复杂的引擎》

程序员王晓明
2018-05-15 17:28:50

《复杂的引擎》是第一推动2018年复杂系统方面的佳作。我于4月下旬开始阅读本书。作为一名做AI/机器学习方向的程序员,很自然的我会更多的从计算机编程和机器学习算法方面对本书的内容进行思考

《复杂的引擎》是第一推动2018年复杂系统方面的佳作。我于4月下旬开始阅读本书。作为一名做AI/机器学习方向的程序员,很自然的我会更多的从计算机编程和机器学习算法方面对本书的内容进行思考。复杂的引擎指的就是进化计算,进化计算是一种具有循环结构的程序,程序具有某种复制机制,并且这种机制允许发生错误或其它变化。每次循环中变化必须很小,并且每次循环都必须有足够多的输出,以供下一次循环能够从足够多的备选项中选择足够好的的输入。

机器学习算法让计算机可以从训练集中获取信息。最简单的办法是把所有数据都存起来。但这样一来数据存储太多,二来不能解决数据中不包含的问题。要解决这两个问题,我们需要概括信息后再存储。神经网络的权重就是概括信息的例子。反向传播是确定权重的很有用的技术,也是现阶段深度学习的主流技术,这个方法的一个问题就是依赖于确定的损失函数。但是现实世界中很多问题没有明确的目标或

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《复杂的引擎》是第一推动2018年复杂系统方面的佳作。我于4月下旬开始阅读本书。作为一名做AI/机器学习方向的程序员,很自然的我会更多的从计算机编程和机器学习算法方面对本书的内容进行思考

《复杂的引擎》是第一推动2018年复杂系统方面的佳作。我于4月下旬开始阅读本书。作为一名做AI/机器学习方向的程序员,很自然的我会更多的从计算机编程和机器学习算法方面对本书的内容进行思考。复杂的引擎指的就是进化计算,进化计算是一种具有循环结构的程序,程序具有某种复制机制,并且这种机制允许发生错误或其它变化。每次循环中变化必须很小,并且每次循环都必须有足够多的输出,以供下一次循环能够从足够多的备选项中选择足够好的的输入。

机器学习算法让计算机可以从训练集中获取信息。最简单的办法是把所有数据都存起来。但这样一来数据存储太多,二来不能解决数据中不包含的问题。要解决这两个问题,我们需要概括信息后再存储。神经网络的权重就是概括信息的例子。反向传播是确定权重的很有用的技术,也是现阶段深度学习的主流技术,这个方法的一个问题就是依赖于确定的损失函数。但是现实世界中很多问题没有明确的目标或者目标不好描述,怎么办?答案就是进化计算——复杂的引擎。

要理解复杂的引擎,必须先明确两个基本概念——计算和结构。

什么是计算?大多数人关于计算的印象可能就是类似于1+1=2,ln2之类的数学运算。对于程序员来讲也就是还比较熟悉计算机所采用的二进制计算。广义的计算是什么?想一想高中所学到的函数。函数是英文function的中文翻译,但是函数是一个数吗?不是,函数其实更像function的另一个中文翻译——“”功能“。函数其实就是给定输入信息,然后经过某种操作,产生输出信息。大多数编程语言中的function也是类似的结构。那么广义的计算函数的定义是基本相同的。有一点不一样的是,计算不仅仅发生在计算机和数学运算中,也发生在真实的物理世界中。书中用“分子砖”的示例描述了物理世界中的计算。人类活动尺度的砖块自组装将物理过程和计算概念连接到了一起。物理结构的形成和计算都能通过状态随时间的互动来认识。确定性计算也就是所谓的图灵机,构成了计算的一个极端,状态只有0和1两种组分形成。但现实的物理系统通常有更多的组分,并具有大量的不确定性。

结构按照是否需要指令分为两种——免费的结构和目的性结构。免费的结构不需要指令,只要有一个初始的输入,按照物理和化学定律就能自发形成,比如雪花、太阳系、雷暴等自然的非生命现象。目的性结构需要某种指令才能形成,比如螺丝刀,电脑、手机、ipad等人造物和各种生物。因为你无法把一堆分子按照物理和化学规律随机摇晃产生出一个螺丝刀,因为这种可能性极低。虽然这种可能性的概率不为0,但现实世界绝不会发生这种事情。

目的性结构需要指令,可是指令从何而来?人造物的指令列表存在于人的大脑中,人类可以指定并理解一些列复杂的指令,从而制造出像汽车、计算机这样复杂的东西。生物这种复杂的结构形成的指令来自于哪里?生物体的复杂结构信息都编码在DNA中。DNA编码的信息量和大多数生命体的复杂结构比起来,还是太少,太微不足道了。书中用通俗的语言详细解释了DNA高效保存信息的手段,以及大脑神经元形成过程和免疫系统形成的不同之处。

复杂引擎是形成丰富多彩的生命世界和人造世界的动力核心。理解复杂引擎是认识复杂世界的钥匙,生物科学、组织社会学、人工智能等多学科都需要从复杂性科学吸取养分,让自身学科建立更完善的理论体系。

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