2、神经进化：从理论到应用的探索之旅

神经进化：从理论到应用的探索之旅

1. 神经进化概述

在计算智能领域，创造具有人类及超越人类智能的思考和自我意识机器是一个长期且宏伟的目标。从20世纪50年代基于符号操作的“传统人工智能”系统，发展到如今的人工神经计算，我们已经取得了长足的进步。如今的智能系统能够分析图像、控制机器人的行走步态、引导无人机飞行，甚至为虚拟世界中的人造生物充当大脑。

当前，神经进化成为计算智能领域最先进的方法之一，它结合了人工神经网络和进化计算。神经科学的快速发展让我们对生物神经回路和认知过程有了更深入的了解，同时，进化生物学在解决问题方面的强大能力也得到了充分验证。神经进化正是基于从神经科学和进化生物学中所学概念的外推，并将这些概念应用于机器智能。

进化和神经计算都是高度分布式和并发的问题解决方法。进化是种群中遗传特征随生物间不断竞争而变化的过程，数十亿生物为资源而竞争，适者生存并繁衍后代，不适者则被淘汰。而我们的大脑作为基于碳的认知计算机，由超过一千亿个神经元组成，每个神经元与其他神经元并行处理信息，这种神经计算的涌现特性包括自我意识、思维以及学习和行动的能力。

为了将生物神经计算系统和进化过程映射到软件中，我们需要一种能实现直接且真实映射的工具，同时还要考虑这些生物过程的鲁棒性和容错性。Erlang编程语言就是这样一种工具，它从一开始就为高度分布式和容错系统而开发，将成为我们的主要工具。

2. 研究神经进化的动机

研究神经进化有诸多原因，传统神经网络，尤其是神经进化系统，已在众多问题领域证明了自身价值，以下是一些主要应用场景：
- 优化 ：当你面临一个问题，知道目标但不清楚实现方法时