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苏阳沉吟道：“您有什么具体的想法吗？”
“艾伦·费米博士最近一直在琢磨一个新东西。”
陈景德说道，“他基於之前的『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。”
“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，不断动態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，恰好为这种硬体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，其理论构想確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，一场小范围的高级別研討会正在进行。
主讲人正是艾伦·费米。
他用流畅的英语，配合著屏幕上复杂的数学公式和动態示意图，阐述著他的“进化之网”
构想。
“……所以，enl的核心在於其自適应性和进化能力。
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，然后通过模擬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，时而点头讚许。
坐在角落里的凌峰，一直静静地听著。
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，依然局限於传统神经网络的二进位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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