第七十一章 粒子群算法

杨友邦离开韦兰公司之后就拨打了一个电话。

“耿局长。”杨友邦脸上硬邦邦的转告了韦兰的话，“韦兰说他在机器人方面有了一点进展，请你们派人过来评估一下。”

顿了一下，杨友邦又忍不住说道：“我看他是恃宠而骄。”

一点小小的进展都要人评估，这不是恃宠而骄是什么？

若是人人这样做，政府不得忙死？

耿局长没有直接回答，而是反问了一句，“你和他又起冲突了？”

“他目中无人。”杨友邦冷冷的说道：“如果不是你千叮万嘱，我早就一枪崩了他。”没有一颗报国之心，纵然有天大的才华又怎么样？

要他说，这种人就应该直接枪毙了，最不济也要囚禁起来，政府的处理方式太软了。

果然！

耿局长叹了口气，“你什么都好，就是脾气不好。”不然也不会被派到韦兰公司做联络员。

名为联络员，实际上只是配了而已。

这是为了安抚韦兰。

“好了。”耿局长面容严肃了起来，“我等下会叫一些人工智能方面的专家过去评估的，至于你，努力好履行你自己的职责吧！”

“这样也许有机会调回来。”

仅仅三天，评估人员就下了飞机钻进接送他们的车辆中驶向韦兰企业，三个评估人员清一色的格子衬衫，胸口别着一根钢笔，面色严肃。

开车的是杨友邦。

他虎着脸一路送三名评估人员上了韦兰公司。

“你好，初次见面，我叫彭宇。”为的彭宇看着韦兰一一介绍道：“这是张伟、王涛。”

“我们都是从事人工智能的工作人员，这次上面叫我们过来，主要是想要看看韦兰先生在人工智能领域的进展怎么样了。”

“欢迎你们过来。”韦兰微笑着说道：“这次请你们过来其实主要是我产生了一个设想。”

他顿了一下，不动声色的扫了一眼面前三人，但是没有人开口，一个个都侧耳倾听。

他这才露出了满意的笑容，“大家都知道，人工智能的设想起源自亚里士多德的《工具论》。”

“在1956年的夏天，美国达特莫斯大学召开了一次会议，在会议上，他们次提出了人工智能的概念。”

“至此，人工智能就整合了数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学，成了一门新兴的学科。”

韦兰粗略的介绍了一下人工智能的来历，“就目前而言，人工智能的算法主要采取遗传算法。”

“但是这种算法虽然应用较为广阔，但在人工智能方面它显然有些疲软，所以我就研究了现在比较流行的一种粒子群算法。”

粒子群算法，一种并行算法，属于进化算法的一种，通过随机解出寻找最优解的一种算法。

“在研究的过程中我添加了决策树。”

决策树，是在已知各种情况生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。

“然后我很奇妙的现了‘人工智能’，我暂时叫它为‘人工智能’吧！”韦兰说道：“它在决策的时候明显的优化了。”

彭宇眉头一皱，“能给我看看吗？”

粒子群算法和决策树的组合在人工智能领域并不罕见，许多人都做出了相关方面的研究，但结果只能算是普普通通。

明显的优化，那是什么鬼？

扑哧！

王涛笑了，“粒子群算法和决策树组合使得人工智能有明显的优化？抱歉，我想我可能听见了一个笑话。”

张伟淡淡的扫了一眼韦兰，下巴微微抬起，“粒子群算法和决策树的组合并不是你创，你的奇思妙想，恐怕很难以打动我们。”

“哦，你们不相信？”韦兰不动声色的看了他们一眼，心里觉得好笑，粒子群算法和决策树的组合起不起作用得看构造如何。

人工智能的程序构造不行，哪怕是再先进的算法也挥不了作用，相反，构造先进，哪怕是算法落后，也能够起到一定的优化作用。

彭宇面无表情。

相信？

他拿什么相信？

粒子群算法和决策树组合在人工智能并不算新颖，许多人都尝试过这方面的组合，但是很遗憾，结果不算好。

王涛看着韦兰被揭穿了还死不悔改，微微撇撇嘴，“脸皮真厚。”

张伟没有说话。

他已经不屑于说话了，一个夸大其词的学术骗子，他已经懒得说话了。

韦兰看他们三个不说话也懒得继续解释，他干脆跳过去，“……为了解决人工智能的推演，我添加了博弈论作为最优化策略。”

“打个比喻，囚徒甲和囚徒乙分别被抓，他们同时面临三个选择。”

“第一个选择，两个都承认，两个都被判十年；第二个选择，一人不承认，另一人承认并指认同伙，那么这个人将无罪释放，而被指认的那个人将被判20年；第三个选择，两个人都不承认，将只是非法带枪罪判1年。”

“假设将机器人置于囚徒甲的位置，根据博弈论，如果认罪，10年，不认罪20年；10≈lt;20,认罪最好。

“对方认罪我0年，对方不认罪1年，0≈lt;1，认罪最后。”

“因此机器人开始进入博弈状态，在穷尽所有可能之后，机器人会做出一个概率最大的选择，哪怕是这个最大的概率仅仅比第二大的概率高出0.01%，机器人也会选择最大的概率。”

“这是一种摒弃感性的绝对理性博弈。”

“除此之外最重要的就是神经网络。”韦兰抿了一口咖啡，继续说道：“普鲁塔克说过一句话：人类不具备不犯错误的能力，但是，聪明的人能从过去的过失和错误中学到对未来有用的智慧。”

“机器人也是。”

“我们假设机器人前面有一个障碍，这个障碍堵塞了路，面对这个障碍，机器人会不断的重复计算，但是他所有的计算都不足以穿越这个障碍的时候，这个机器人就会不知所措，逻辑陷入死循环之中。”

“但是假如把这个机器人换成人类，这个人类看一眼就会穿过这个障碍，因为他选择了‘跳’这个很简单的动作，但是机器人不行，它没有置入‘跳’这个代码，于是他看起来很死板，但神经网络可以解决这个难题，拥有神经网络的机器人会在尝试改变策略，调整脚部神经元阀值，制造出一种类似于‘跳’这个代码来通过障碍。”

“然后它会代码记录下来，下一次面对障碍的时候，机器人就会‘跳’过去了。”

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