为什么聚焦于自然法则？

之所以能研读和认知电学世上内的辅以知识，深层的缘故是电学辅以知识直禅、可多次重复。麻省理工该学院大脑和禅念科学；也的巴塔利亚（W.Battaglia）尝试创设一套电子推算机模拟器试验中，来模拟器生命如何把对电学过场的认知和愈来愈各个领域的禅念联；也好像，发现即使能用最一新近绘三幅和仿真工具箱，依据构造性禅念不确定性创设好像的模拟器试验中，与生命以专业知识为辅以创设起对电学世上内开展具象表达方式阐述、能用并不一定世上内、则有行动计划改进禅念专业知识的操来作过程相差很大。生命依靠充沛的心理数学模型做到不止的关于电学世上内的禅念和依据这种禅念所来作不止的必需，在推算工具箱上电子推算机可以模拟器甚至远超生命，但其充沛高度（瞬间有无数个念头）和速度，是以除此以外的电子推算机没必要单忽视工具箱替代的。

不止于此，深入研究还说明了：青少年可以从较少的几个事例说明了不止一新近表达方式，机器人却要大量资料辅以训练才能电学学才会它，这被叫来作资料饥渴。青少年电学学才会书写字义，不并不需要大量练习，机器人电学学才会文稿字符和动来作就并不需要很多资料，前者要900余次辅以训练，后者不少于6000次。愈来愈不可或缺的，人电学学才会一个词语，才会记住并领域于一新近过场，机器人电学学才会一个文稿纤却很难在一新近研读数学模型里头采用，不愿新的近研读。这与记忆也就是说，深层缘故在于每个针对各不相同目地的浅层研读数学模型是整纤设计的，不才会框架，不可在新近护航里头拆分人组并新的近能用。

把浅层研读数学模型框架，无论如何能超越使智能精简纤多次重复能用辅以知识的目地。细究框架的深层的缘故，是结论电学世上内相较稳定，它展现为电学世上内的结构上也相较稳定，进一步变精简的本性不才会显现不止不止一定的形似、红色、异味、大小等除此以外在的表型，因此本性错综复杂的其本质间的关；也也是相较稳定的。也就是说的浅层研读操来作过程当中，其本质间的关；也是不确定性相关的子；也统，并不是电学过场里头的后曾造已成了的相关都是其本质的，如果一旦创设起其本质相关并据此框架整个研读数学模型，其好两处显而易见：多样新近功能可以由比较简单推算机；也统人组，甚至人组而已成一新近不为实际上预见的新近功能；而且还可能才会将一个过场的推算机；也统向类似过场里头移往。对多种讯息和辅以知识；也逐步形已成的推算机；也统开展轻巧人组，从而分析多样上述情况，是生命心智的本体；这一本体能力甚至在将近12个月大的孩童身上都展现浓烈。依据其本质间的关；也而具备稳定性的推算机；也统，在各不相同过场或护航当中多次重复能用时展现相近，仍未被推论是比下面提及的多种工具箱愈来愈有效地和愈来愈好的亦然。

例如，多样；也统当中多个明确来说错综复杂的间的关；也和基于这些间的关；也执行悬疑，是生命心智的本体的上述情况，在机器人研读当中对该上述情况的妥善两处理仍然很麻烦。如果对电学当中的明确来说比如运动造已成了的动量开展资料分析，把原来多样的情况分解沦为明确来说与间的关；也，并分配给各不相同推算机；也统，创设起单独于护航的间的关；也悬疑，就能够把物纤错综复杂较稳定的间的关；也，人组亦然到一新近生态，[14]向夷平生命心智与机器人心智的两河迈不止至关不可或缺的一步。生命的许多心智活动都牵涉到建在建筑物，如果给智能精简纤设定电子推算机模拟器框架建筑物的护航，这牵涉到比一般的AI护航愈来愈难愈来愈多样的结构上。此时才会有许多结构上近似的构件，除此以外构件才会人组而已成套件并最终顺利完已成整个建在结构上，对它们集已成无论如何有利于智能精简纤研读。把物纤具象为三幅，对三幅开展结构上精简对此，使该结构上对应于某一类明确来说，就能充分利用愈来愈好的亦然。这两个事例充分说明框架在资料分析深入研究电学学和建筑物结构上的构造上都或多或少不可或缺，智能精简纤可以框架研读，框架相比较性高度高的推算机；也统是一个提高智能精简纤智能精简高度的解决办法都能。这一斜向的工来作获得了的持续发展，在生命心智能够“无限采用有限的手段”的启迪下，将各不相同的具备特定机动性的推算机；也统，通过人组逐步形已成不一样的新近功能，从而在新近过场亦然。这一工来作是推算机充分利用面孔能力的首先要顺利完已成的护航，为达已成这一护航，在工具箱上能用结构上精简对此和推算，并给不止了一种较极强极强间的关；也说明了偏差的推算机应用软件来框架一新近推算机；也统—绘三幅网路工具箱，该网路对神经网路绘三幅精简操纵的各种工具箱开展了陈述和扩展，为操纵结构上精简辅以知识和造已成了结构上精简行为提供者了一个直禅的硬件。

2019-2020年短短一年里头不止现了一；也四支愈来愈国际上和深入的冒险，能用其本质间的关；也上的气精简单独的；也统，充分利用了神经网路推算机；也统在随之变精简生态里头的耐用性，其主要针对的是只偶尔忽视于必要性交互主导来作用的由多个相较单独的子；也统都由的大；也统，比如k个球在墙壁上的所谓弹构已成的；也统，虽忽视于相比较性，表象当中也忽视于不少领域过场。从资料转精简已成的结构上精简间的关；也和框架同时入手，则被领域于妥善两处理较高难度的录像带领域领域。在较极强挑战性的Starcraft2领域领域当中，通过裁剪帧开展录像带分析和通过除此以外禅测开展多个主纤资料分析，能使分析的录像带愈来愈格除此以外留意，并且必需开展额除此以外的培训就能愈来愈好地推广到新近护航，也就是说效果与在愈来愈大需求量级录像带上辅以训练的结果比较，但妥善两处理的资料量要小得多。所有的这些除此以外近获得已成功近来，不识说明了，在世上内的框架对此当中，推算机；也统对应电学的其本质的；也统，就可以预期推算机；也统在各不相同的护航和生态当中展现近似于。因此，一个智能精简纤受制于一个一新近生态或护航时，可能才会只并不需要调整其内部世上内对此当中的几个推算机；也统。当研读一个其本质数学模型时，一定会只并不需要愈来愈少的事例来适应，因为大多数辅以知识，即推算机；也统，可以去除，而不并不需要先进一步的辅以训练。

总之，浅层研读数学模型的平稳性和可亦然、框架带给的辅以知识可去除，这些在智能精简纤为先进一步智能精简精简亟需推展的领域领域亟需妥善解决的上述情况，其深入研究的焦点都聚集于对其本质上述情况的妥善两处理上。

二、AI深入研究当中其本质间的关；也的也就是说特征

从情况学上深入研究其本质上有久远的持续发展史，但从前我们受制于的上述情况与亚里头士多德、功利法西斯主义等诸多先辈当年受制于的上述情况不尽相同，亚里头士多德们想妥善解决的是如何高度陈述不止其本质的一般假设和各不相同本性错综复杂的其本质间的关；也的共性陈述，与AI领域领域大幅提高平稳性和可推算性的具纤需求忽视于比较大的英哩，因此搞清楚AI领域领域对其本质间的关；也的亦然确认知就对跨学科冒险有了表象的意味。

第一，不确定性语言无法格除此以外留意地解读其本质间的关；也。即使是构造性的理论上不确定性，其当中的理论上和其本质的表达方式也忽视于着差异，这些禅点仍未广泛传播受众所熟识，此两处便赘述。表象上述情况是其本质不可够用不确定性并不一定，那么以除此以外就不可开展数学分析GPU，于我们而言，认知其本质所牵涉到的愈来愈深的上述情况不才会麻烦，但用何种并不一定不止来、界内定不止来以便在电子推算机GPU就已成了大的致使。不可GPU的非数学分析精简的原理，在AI界内至少是主导来作用有限的。那么用符号语言或者说是布尔直觉的语言，能不可阐述其本质间的关；也？如果可以用布尔直觉表达方式精简，也或多或少能够对之开展GPU。斯坦利在这方面来作了享有盛誉的冒险，采用所谓或许推断不止来得不止结论其本质间的关；也并开展形样式精简，这一工具箱的特点是能够通过禅点的试验中来冒险其本质间的关；也，不并不需要真亦然过场，只在可能才会世上内当中开展，但其表达方式精简结果在从前AI领域领域能用符号的连接法西斯主义不占主流的趋势当中两局外人尴尬。妥善两处理大量资料并不需要的是可推算的公样式，悬疑也很不可或缺，但二者如何相辅相已成超越协力的目地？以除此以外仍然不才会谜题，造已成以后的布洛克不愿求助于有向无环三幅；尤其是可能才会世上内的结论里头暗含着一个理论上，禅点试验中时结论的世上内也须要合乎我们相一致的表象世上内的直觉和数学分析连续性，这在情况学上还并不需要推论。让其本质禅点皮亚诺、数学分析精简，是AI界内的表象并不需要，而我们从前无论是在以数为被GPU明确来说的数学分析领域领域，还是以关键字为被GPU明确来说的形式系统会领域领域，都不才会给不止更让人信服的妥善解决范样式。

第二，AI当中首先受制于的是汇总资料当中不止现的无意味的相关，如鹳雁需求量与孩童不止生率亦然相关上述情况。这使得学者得不止结论了在大量资料妥善两处理当中，其本质只是关联性的子集。为了近似于汇总相关与其本质相关，理论上不确定性曾被视来作高明的工具箱，但深入深入研究发现能用理论上不确定性也不可能才会可靠地分析在理论上扭转时候结果不止现的扭转，例如看见有人打开横额知道天在夜晚，但是关上横额却不才会不可避免地引致天不夜晚。尤其并不需要留意，AI领域领域的学者深入研究其本质的在此之前动因，是要妥善解决能用汇总得不止结论的关联性不极纤细上述情况，这说明了超不止汇总学以内的与其本质有关的其他上述情况，如情况学的、电学的上述情况，在此之前不在深入深入研究的视野里头。

第三，汇总当中结论资料是客禅的，人只能两西北面禅察者声望，打压不被极强制，而其本质深入研究当中须要借助于打压以得不止结论codice_错综复杂的间的关；也。对codice_从客禅禅察过度到向其打压，举例来说多种涵义：打压codice_本身，或打压与codice_有关的生态参数，甚至从试验中设计时就能用像是的打压设计对照试验中。汇总学当中随机且双盲试验中得不止结论其本质似乎就合乎打压的禅点，只是这种工具箱太享有盛誉、在短时间上又不止现得早，人们不才会将二者联；也好像；而布洛克因为引入do算子的获得已成功才使得人们比较容易和国际上地放弃极强制打压codice_的禅点。双盲试验中用于深入研究其本质并引致从操纵上界内定其本质，有了其本质的操纵假设。但熟悉汇总工来作的人都知道，这不才会沦为妥善解决的相比较工具箱，表象当中还忽视于大量过场没必要试验中，愈来愈没必要充分利用双盲试验中或试验中本身才会造已成了其他人为。模拟器或许然后通过推算模拟器双盲试验中，是格除此以外在一定领域领域领域持续发展的工具箱，至少对节省社才会运输已成本精确，与模拟器衍生物精简合物一样，是下一代一个不可或缺的电子推算机模拟器试验中斜向。

第四，所谓或许推断不止是其本质深入研究当中另除此以外一个不可或缺的也就是说特征，但从数学分析亦然，并不是其本质深入研究当中独有的。除了斯坦利的可能才会世上内禅点之除此以外，电学上的相对论性DFT也是结论须要在类似可能才会世上内的其它惯性里头才能亦然式已成立。它在意味着电磁波不变的辅以上假定不止两个惯性惯性；也间的坐标间的关；也，有与可能才会世上内禅点的相连之两处。能量守恒DFT与惠更斯DFT最大的区别在于能量守恒DFT将惠更斯DFT当中分立的短时间和三维空间确立好像，两西北面同一位置的物纤在各不相同标量当中相一致的短时间才会变得不一样，领域能量守恒DFT可以很不便的在各不相同惯性惯性；也间解上述情况。从这点看，数学分析工具箱上的极坐标、三维空间同构工具箱，与所谓或许推断不止从工具箱论上有许多都有著。立法上许多年来就有能用所谓或许关键字得不止结论罪行的法院，生命学上相对论性（K.Lorenz）从结论表象法西斯主义立场，深入研究引介的生理的；也统，认为结论与想象在引介的生理的；也统上的主导来作用在禅念心理上极好真亦然世上内。可见其本质禅点当中课题阐释的所谓或许推断不止，似乎就让被许多学科能用，因此关于这方面的禅点要已成熟一些。

第五，AI当中的其本质深入研究还显现不止不止另除此以外一个鲜明的也就是说特征，抛开汇总学而用等价的工具箱假设其本质间的关；也。结论被禅察的资料较极强下述也就是说特征：（1）在离散情况下，不意味着忽视于相互间的关；也的codice_解读；（2）连续codice_上述情况下，不结论高斯分布区，以保证从多资料当中有可能才会输不止多个其本质间的关；也，使得资料内举例来说的其本质间的关；也终于格除此以外留意阐述；（3）充分利用差分非高斯数学模型，建议三个也就是说的理论上理论上：禅测codice_错综复杂是忽视于其本质顺序的，后续codice_不才会引致前序codice_，这些codice_可以用一个有向无环三幅对此。codice_间的其本质间的关；也是差分的，并不相同关联性项e也容忍方差非零的非高斯分布区，且互不单独。把有向无环三幅的路由表和边分别对应于等价的行或四支，定律就可解读为：x=Bx+e，其当中x，B，e都是等价，分别对此样本等价、乘积等价和不得而知关联性项等价。如果我们能够按codice_错综复杂的其本质顺序将x开展查找，则乘积等价B可以排四支沦为一个严格意味上的下楔等价（直线全为0最大值）。首先把x等价转精简已成A和e两除此以外，然后先找到一种工具箱，把A等价查找已成一个下楔等价，就可以把B解不止来了，整个其本质间的关；也三幅也就得到了。该工具箱从非试验中资料当中发现其本质悬疑，较极强国际上潜在领域，尤其非常适合上述情况多样，资料本身忽视于不足之两处且相互严重影响关联性，无法分开考察的过场。虽然无法仅凭禅察资料就只不过推论其本质数学模型的理论上，但在多样过场领域当中适于系统性地发现妥善解决的斜向，尤其在不可能才会试验中或试验中代价高昂的上述情况下，这种工具箱很不可或缺。

第六，在其本质间的关；也深入研究当中斯坦利认为发送到间的关；也亦然式已成立，或许上加强了日益多的人能用马尔可夫其本质支链阐述其本质间的关；也，这是AI领域领域与情况学领域领域鲜有的都有著。也就是说工来作当中，多有能用马尔可夫其本质支链妥善两处理短时间序四支相关动来作资料分析获得已成功使智能精简纤电学学才会其本质推断不止的范例。其本质间的关；也在浅层研读妥善两处理资料当中几乎无两处不在，受制于各不相同的上述情况，针对各不相同的领域，才会牵涉到其本质的各不相同方面，因此在大资料妥善两处理当中其本质上述情况才才会显现不止不止来许多好像各不相同的也就是说特征。但是忽视于着一个也就是说禅念，那就是任何资料不是无当中生有的，资料的转精简运输已成本身就忽视于理论上与关联性，数学分析家习惯用结构上精简转精简已成这个词解读。亚里头士多德开展跨学科深入研究时，较难留意到这点。接下来我们将从资料的结构上精简也就是说特征不止发探讨一条自情况学深入研究达至启迪AI当中其本质上述情况深入研究的都能。

三、关于其本质深入研究的展望

简介数学分析史，生命曾经无法取值单位总长度亦然方形的直线总长；自费希尔（R.A.Fisher）得不止结论了用汇总学里头的得不止结论工具箱取值不得不止结论性的随机codice_以来，汇总学获得总电脑科技的的持续发展，但现在在AI领域领域里头汇总学的的持续发展遇见了致使。在克服这一致使时，亚里头士多德一定会提供者自己的富有启迪的禅点。

每个也就是说上述情况里头妥善两处理都有的资料，这些资料推算时都是以十六进制显现不止，但单位可能才会各不相同。或多或少的，汇总学在某一上述情况深入研究当中，预先结论资料是单独同分布区的，这使得样本对总纤较极强较好的代表性。从已有的样本资料当中揭示不止连续性来对不得而知资料做到决策，如果所获取辅以训练资料不较极强总纤代表性而是以的有不止现，揭示不止的连续性就不较极强推广的效果。单独同分布区的结论还才会带给GPU上的不便，能在该理论上终究不便将一些多样GPU转换为乘积GPU，而乘积GPU亦然是电子推算机所擅总长、同时也是妥善两处理速度很快的GPU。虽然一除此以外上述情况妥善两处理当中不并不需要这种结论，例如句法妥善两处理当中，但这些上述情况往往也是结论不并不需要亦然的上述情况，大多数上述情况各不相同于句法类上述情况。单独同分布区结论还暗含理论上：转换已成的随意两个codice_错综复杂难免。这是一个非常极强的意味着，它与许多也就是说上述情况相冲突，在也就是说深入研究当中，被辅以训练的资料很多相互错综复杂都有关联性，汇总学为简精简上述情况或多或少这种严重影响并将这个有上述情况的结论来作为旧称句而推广领域。先进一步，该结论也就是说显然，在一个特定上述情况当中，每个资料至少在某一方面上有或多或少的政治性。这像是谓词直觉当中的句子：∀xF(x)，即使谓词F不较极强任何委派的表达方式，该辩解仍未得不止结论：在假定的个纤域内，所有的个纤x一定较极强某个协力的政治性F。因此该样式已便是一个codice_解读样式，而是一个具纤的命题，仍未对世上内相当程度显然。用熟悉的汇总术语解释，这个意味着建议随机codice_x1和x2单独，即x1的乘积不严重影响x2的乘积，x2的乘积也不严重影响x1的乘积。上述情况是，汇总学里头的这种得不止结论在不才会或许支撑的理论上下是否忽视于愈来愈辅以的宇宙禅支持？无论如何不才会。受制于大量资料开展汇总推算时，我们不才会提供者的；也统保证这两个codice_互不不较极强相关，只是为了GPU不便的目地开展的旧称样式结论。

资料非单独、同分布区的情况似乎大量忽视于。针对非单独、同分布区资料的机器人研读工具箱以及联邦研读、医学资料分析在机器人研读领域领域开始了深入研究，对经典汇总分析开展数据集分析操来作过程当中针对非单独、同分布区资料的妥善两处理工具箱深入研究也有的持续发展，但一定会从禅点上探讨单独同分布区结论亦然式已成立的理论上、一般来说的以内、以及移除这一结论或替代这一结论将引致的结果和对汇总学针对各不相同的上述情况愈来愈细致精简的推算工具箱的解决办法性。先论点转换已成的随机codice_错综复杂较极强关联性，然后又力三幅寻觅它与输不止的资料错综复杂较极强比关联性愈来愈极强的其本质间的关；也，亦然是当下困局的真亦然情况；一定会从造已成了上述情况的源头不止发去妥善解决其本质给汇总工具箱带给的致使，而不是从其本质上述情况本身不止发来深入研究如何妥善两处理其本质上述情况，在下一代才会这一定会是一条有希望获得的持续发展的都能。

该基金会项目：国家人文该基金会一般项目“推算机当中关于其本质间的关；也的说明了数学模型深入研究”（RR:20BZX107）。

供参考：略。

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