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本质复杂度源于待解决问题的内在复杂性。以火星探测器着陆程序为例,该任务固有的复杂性决定了相关软件必须具备相应的复杂度层级。正如Brooks所言:

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更深入地研究表明,To design AI for disruptive science, we would need to understand what “rules” make one paradigm better than another, and build systems that optimize for these. This turns out to be a harder problem than scaling compute. The answer cannot simply be experimental success, since experiments are slow and do not always reliably distinguish between paradigms (as was the case with Lorentz and Einstein). And there are other plausible candidates, but none yet offer a sufficient formulation.

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网友评论

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    讲得很清楚,适合入门了解这个领域。