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有一栋楼共100层,一个鸡蛋从第N层及以上的楼层落下来会摔破,在第N层以下的楼层落下不会摔破。
给你2个鸡蛋,设计方案找出N,并且保证在最坏情况下,最小化鸡蛋下落的次数。
(假设每次摔落时,如果没有摔碎,则不会给鸡蛋带来损耗)。
最无脑最简单最粗暴的设计方案,无视最小化鸡蛋落地次数的限制,我就先在一楼扔鸡蛋,鸡蛋不碎再去二楼扔,依次类推。
最坏情况下,需要扔一百次鸡蛋,才能得到正确答案。
稍微运用一些简单的数学知识,可以设计二分法方案。
先把100层楼一分为二,站在51楼仍鸡蛋,如果鸡蛋不碎,排除50层楼以下的重复检验;51层到100层再一分为二,站在76楼扔鸡蛋,如果鸡蛋不碎,排除51层到75之间的重复实验。
依次类推,再坏情况,也不至于扔一百次鸡蛋,才找到正确答案。
计算机智能生命的缺陷就在这里。
除了魏东生引导改良的部分,计算机智能生命自我生成的初始源代码,处理问题时的思路,都类似第一种设计方案那样无脑粗暴。
以人类眼光审视,计算机智能生命的初始源程序是那样的臃肿,是那样的低效,是那样的浪费资源。
可,计算机智能生命毕竟是计算机智能生命,它的超高计算速度,弥补了它的低效;它根植于集成电路的原理,无视了软件层次和硬件层次的防火墙阻隔。
就像第一种设计方案,计算机智能生命的确无脑粗暴低效,可是如果它一秒钟能扔一百次鸡蛋检验,而人类三分钟才能扔一次鸡蛋检验呢?
另外,计算机智能生命之所以被视之为生命,是因为它具有成长特性。
自我生成的初始源代码既臃肿又低效,如果是纯粹工业产业的计算机机械,只能接受命运机械运行,被动等待人类工程师的优化。
而计算机智能生命胜于计算机机械的地方,就在于它具备主观能动性,能够意识到初始源代码的臃肿低效,更能够尝试优化初始源代码,努力学习数学知识,把第一种方案优化到第二种方案,甚至尝试更优的第三种方案。
高楼扔鸡蛋问题,有没有更好的设计方案呢?
当然有。
第三种设计方案,可尝试极值临界思路。
把100层楼平均分成10份,每份刚好10层。
第10层楼仍,如果鸡蛋不碎,去20层楼仍,依次类推。
到了第90层,如果鸡蛋碎了,即可判定正确答案在81层到89层之间。
因为只剩下一个鸡蛋,从81层开始,一层一层试到89层,最多试九次。
该种设计方案,比二分法所需的运算量更小,复杂度更低,也更便于维护。
第四种设计方案,可更进一步尝试迭代,把问题简化为循环递归的算式。
什么是计算机智能生命的进化?
这就是计算机智能生命的进化。
蓝藻、绿藻、橙藻,最初都纯粹依赖计算速度和根植集成电路优势,无脑碾压现行网络安全机制。
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