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第97章 原子在舞蹈二（第3页）

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。”

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“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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