原创<br> MIT+IBM同时利用AI探索神经科学，让脑科学研究如虎添翼( 六 )_智东西编|韦世玮导语：近期

最近，IBM的研究人员在《细胞报告（Cell Reports）》和《今日心理学（Psychology Today）》上发布了一种创新方法，通过利用进化算法创建了一个基于云端的神经科学模型，可用于研究神经退行性疾病。

在神经科学和人工智能的交叉领域，是深度学习的另一种方法。深度学习是松散地建立在生物大脑的神经网络层上的，它往往是单一用途的单点解决方案，需要将大量数据集进行广泛训练，并针对特定的环境进行定制。

相比之下，进化算法（Evolutionary Algorithms，简称EA）则简单得多。它是进化计算的一个子集，能够模拟生物进化来解决复杂问题。另外，它基于“适应度”函数中设置的标准来解决问题，几乎不需要数据。

不同类型的进化算法包括遗传算法、进化策略、差分进化和分布估计算法，它们的共同之处在于进化的过程，该过程通常包括随机生成搜索点种群，也称为代理，染色体、候选解或个体。

这些搜索点种群会经历多代的变异操作和选择，而变异操作类似于生物突变和重组过程。

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