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头上悬着三把剑:
如何逆转非编码区基因突变进程?
腺病毒如何通过影响非编码rna影响植物?
倒计时2548天。
每当看到着四行字时,卢赫都觉得真的有一个大宝剑虚贴在自己的后脑勺上,好像下一秒就要被破瓢。
头痛。
不过并不是每一个人都像他一样痛苦。因为倒计时的尽头是什么,只有少数人知晓。
事实上,也就是像他一样的小年轻才会纠结为什么会从13年缩水到7年。混过职场的老油条对此都是见怪不怪的:
拖延症是打工人的专属,领导们一般都有强迫症和妄想症。因为他们总是恨不得项目一申下来,立刻就给做完。
所以重要的时间节点,一般都会往前定,给出一定的余量与缓冲。对于这种关乎人类存亡的事情,余量6年更是无可厚非。
至于7年的真正缘由谁知道谁不知道,分辨起来也很简单。
只要搬把椅子坐到门口,翘着二郎腿,心不在焉地扫一眼来人的表情,便可轻易知晓:
刚被奇奇怪怪的早餐摧残过,神情呆滞地直视一眼横幅便一股脑往里冲的,大概率是不知道的。
本来脚步轻快,却在看到横幅后停顿一下,然后开始皱眉的,大概率是知道的。
虽然这个鉴别同胞的想法在卢赫脑中存在很久了,但他从未真正实践过。
因为研究的推进比他想象得要快,短短几天内,基于海昼天基因组的数据集已经建好了,他们可以开始炼丹了。
之所以称之为炼丹,是因为机器学习模型的训练过程,受到超参数的影响。
所谓超参数就是人为预先设定的参数,设得好,模型训练得就快;设得不好,模型可能压根就不收敛。
至于什么是好,什么是不好,只有全知全能老天爷才能知道。
天心最难揣度。
说到底,除了扎实的基础和丰富的经验以外,想要快速训练出一个能用的模型、炼出一个能不把人吃死的丹药,运气最重要。
而炼丹是要时间的,七七四十九天之后,如果这丹药不能用,那么这时间就被完全浪费掉了。
所以,他跟着那帮专业炼丹的人开了大半天的会,讨论了怎样分配有限的炼丹炉。
虽然他听不懂那些高深的特征增广、小样本学习、时间序列预测、给数据驱动模型添加物理约束等理论。但作为一个通识课上学了9个学时,就被要求一个暑假里手撸一个图像识别算法的高材生,他有他自己的想法。
他要用强化学习。
“对于强化学习而言,我们的样本太少了。”哪里都要掺一脚的郑k一如既往地苦着脸说。
“少就少呗,又不是不能用。再说了,我们不是正在用老鼠造模吗?造完了样本就多了。”卢赫不以为然。
“具体思路呢?”郑k忧心忡忡地问。
“跟你们一样。特征是某时间点的基因组,标签是未来的突变位点,然后让单碱基编辑的载着相应向导rna的crispr系统在那里等着,一旦突变了,就立刻给修复。把病扼杀在摇篮里。
非要说有什么不同,第一,我这是黑箱,只能发挥作用,却不知道怎么发挥作用;第二,我这基本算是端到端的、全自动的,人工干预只在定期查基因组和设计crispr系统,这部分工作未来也有希望自动化。
功过相抵,中规中矩。”
散会后,卢赫坐到电脑跟前,摩拳擦掌。
虽然不是专业人士,但一直跟进这方面进展的他,始终觉得那些在数年间如雨后春笋般涌现出来的大几十种方法里,强化学习最有前途。
因为这是最接近人类本能学习方式的一种。
它的原理也很简单,就是让懵懂的小人工智障在环境里学习,它的每个动作都对应一个奖励或者惩罚。
就像还在蹒跚学步的小时候的我们一样,我们看到了火,好奇心趋势我们走近,我们感受到了温暖,奖励加一;手贱去摸了一下被烫到,惩罚加一。
于是,聪明的我们就会知道,火很暖和但不能靠得太近。
只不过与人不同得是,小人工智障无法一次就学会,而是需要大量数据去支撑它在环境里反复探索,直到把自己训练成人工智能。
如果用玩超级玛丽来打比方,小人工智障在游戏的第一帧获得初始状态;
在此基础上,我们可以逼迫它往前走一步,不论前方是不是有蘑菇怪。这样它会主动做出第一个行动。
这时,它所处的环境发生了变化,获得了新的状态;
同时,根据它死没死,环境会给它一个奖励或惩罚。
如此循环下去,便得到了一个由状态、行动和奖励组成的序列。小人工智障的目标就是调整自己的状态和行动,以使奖
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