7、神经进化：原理、应用与实现

神经进化：原理、应用与实现

1. 神经进化的动机与价值

神经进化结合了人工神经网络和进化计算，是实现计算智能的先进方法。传统神经网络和神经进化系统在众多领域已展现出强大实力，研究神经进化具有多方面的动机和价值。

在优化问题中，当我们明确目标却不知实现方法时，神经进化系统能通过智能代理找出问题模式并提供高效解决方案。例如在复杂任务中，它可作为神经控制器，使智能代理通过经验学习执行任务，熟练使用工具并高效完成工作。在发明创造方面，它能基于已有发明改进设计或探索新领域，创造新专利。

神经进化系统，特别是拓扑和权重进化人工神经网络（TWEANN），是创造计算智能的高级形式，有望实现人类或超越人类的智能，达成技术奇点。人类大脑就是神经进化的产物，经过数十亿年的进化，从简单细胞发展成复杂的神经计算系统。

选择Erlang作为编程工具，是因为其架构与进化和神经计算系统完美匹配。它的并发和分布式特性，能让每个神经元独立处理信息，每个生物体并行存在，便于将这些复杂系统直接映射到编程架构中，使程序简洁且易于扩展。

2. 神经进化的应用场景

神经进化系统在多个领域有广泛应用，以下是一些具体场景：
- 机器人领域
- 进化机器人的神经计算大脑 ：以进化机器人的神经控制器为例，首先要确定机器人的任务和进化环境（真实世界或模拟世界），明确期望和避免的行为模式。为机器人选择合适的传感器（如摄像头、音频传感器、压力传感器）和执行器（如差分驱动轮），并开发基于奖励和惩罚机制的适应度函数。例如，使用“Fitness = A (# of minutes acti