模型

为什么生物进化起作用？那么，为什么机器学习有效呢？这两个都是自适应过程的例子，它们所取得的成就让我们感到惊讶。那么，这一切的本质是什么？我将在这里集中讨论生物进化，尽管我将讨论的大部分内容也与机器学习有关，但我计划在其他地方更详细地探讨这一点。

好的，那么什么是适合生物学的最小模型呢？我这里的核心思想是把生物有机体看作是通过遵循简单的基本规则发展起来的计算系统。这些基本规则实际上与生物体的基因型相对应；运行它们的结果实际上是它的表型。细胞自动机提供这种设置的一个方便示例。下面是一个包含3种可能颜色的单元格的示例；规则显示在左侧，它们生成的行为显示在右侧：

我们从单曲开始()细胞，我们看到从这个“种子”中生长出一个结构，在这种情况下，经过51步后就会消失。从某种意义上说，我们能够创造出一种既不会永远持续也不会迅速消亡的结构，这已经很了不起了，但它却能够（在这种情况下）存活51步。继续阅读

人工智能最终会做所有事情吗？

特别是考虑到人工智能最近出人意料的成功，人们普遍认为人工智能最终将能够“做一切”，或者至少能做我们目前所做的一切。那么科学呢？几个世纪以来，我们人类取得了渐进的进步，逐渐建立起现在基本上是我们文明最大的智慧大厦。但尽管我们做出了种种努力，仍然存在各种科学问题。那么AI现在能进来解决所有问题吗？

对于这个最终的问题，我们将看到答案是不可避免的、坚定的否定。但这当然并不意味着人工智能不能重要地帮助科学进步。例如，在非常实际的层面上，有限责任经理提供一个一种新的语言界面我们花了这么长时间在Wolfram语言通过对“传统科学智慧”的了解，LLM通常可以提供相当于高水平“自动完成”的内容，用于填写科学工作中的“传统答案”或“常规下一步”。继续阅读

第14.0版Wolfram语言和数学软件可立即在桌面和云中使用。另请参阅有关版本13.1,版本13.2和13.3版.

建设一个越来越伟大的东西……35年并不断计算

今天，随着14.0版本的发布，我们庆祝了近四十年来我们旅程中的一个新的航路点Wolfram语言和数学软件.自我们发布以来的两年版本13.0我们每六个月就在.1版本中稳步交付我们的研究和开发成果。今天，我们将这些以及更多内容聚合到14.0版中。

它是已经超过35年了自从我们释放后版本1.0这些年来，我们一直在不断构建一座越来越高的能力塔，逐步扩大我们的视野和计算世界覆盖范围：

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观察者的概念

我们称之为感知。我们称之为测量。我们称之为分析。但归根结底，这是关于我们如何看待这个世界，并从中获得我们心中对它的印象。

我们可能认为，我们可以“纯粹客观地”进行科学研究，而不必提及观察者或他们的本性。但我们拥有的特别引人注目的发现在我们的物理项目我们作为观察者的本质，即使在决定我们赋予宇宙的最基本定律时，也是至关重要的。

但是，像我们这样的观察者最终会说些什么呢？我们如何为它建立一个理论框架？虽然我们有一个计算过程的通用模型-由类似于图灵机器-我们想要一个观察过程的通用模型：一个通用的“观察理论”。继续阅读

多路系统的重要性

这一切都与系统有关，实际上可能有许多可能的历史路径。在典型标准中类似细胞自动机的计算系统，总是只有一条路径，由从一个状态到下一个状态的进化定义。但在一个多路系统，可能会有许多可能的下一个状态，因此也可能有很多可能的历史路径。多路系统发挥核心作用在我们的物理项目特别是在量子力学方面。但现在正在出现的是，多路系统实际上为一个全新的“多计算”范式用于建模。

我在这里的目标是双重的。首先，我想使用多路系统作为基于聚合和平铺的增长过程的最小模型。第二，我想用这个具体的应用程序来发展对一般多路系统的进一步直觉。我探索过的其他地方字符串的多路系统,基于数字的多路系统,多路图灵机,多路组合器,多路表达式求值和基于游戏和谜题的多路系统但是，在研究用于聚合和平铺的多路系统时，我们将要处理的是更实际、更有形的东西。继续阅读

2023年10月17日，旧金山，TED AI演讲记录

人类语言。数学。逻辑。这些都是使世界正规化的方法。在我们这个世纪，有一个新的更强大的工具：计算。

近50年来，我有幸建立了一个科技高塔基于计算的思想。今天，我想告诉你这导致了什么。

有很多东西要谈，所以我会很快……有时我只会用一句话总结我写的东西一整本关于.继续阅读

一封意想不到的信件

输入任意表达式，将对其求值：

而且在内部Wolfram语言-现在的情况是，表达式正在使用所有可用的规则进行逐步转换，直到不再应用任何规则。这里的过程可以这样表示：

我们可以将此图片中的黄色框视为与“评估事件”相对应，这些事件将一个“表达式状态”（由蓝色框表示）转换为另一个，最终达到“固定点”12。

到目前为止，这一切似乎都很简单。但实际上有许多令人惊讶的复杂和深刻的问题。例如，评估事件在多大程度上可以按不同顺序或并行应用？人们总是得到同样的答案吗？那么非终止性事件序列呢？等等。继续阅读

逻辑、数学和人工智能

在许多方面莱纳特他的一生试图直接继承亚里士多德和莱布尼兹道格在四十年的时间里，致力于开发他的CYC系统，其根本目的是使用逻辑框架，其形式或多或少与亚里士多德和莱布尼茨的逻辑框架相同，以捕捉世界上发生的事情。这是一次崇高的努力，也是一个令人印象深刻的长期智力坚韧的例子。虽然我自己从来没有真正使用过CYC，但我认为这是一个了不起的实验——如果没有其他东西能够最终证明，在有效地表示和推理世界时，除了逻辑之外，构建框架的重要性。继续阅读