人民的名义后，Shining the Ball！原汁原味还是周老师的作品。我对这部剧几个“不起眼”的地方感触还是比较深刻，皮丹不是一个大人物，但这样的佛系干部在新的政治环境形势下到处都是，不负责必然不用追责；牛俊杰这样的老牛勤勤恳恳，哪难哪上，旷工的天地里他就是俊杰，但最后也并没有得到什么，如果说非要得到，那就是一点理所当然本就应该的“慰藉”，媳妇都死了，还能怎么样呢？还要怎么样呢？而劳模为国为人民一辈子，徒弟们却各有各的命运，儿子也进了大牢；老齐成了破坏环境的那一个，林也没有受到法律的制裁，唯一留下的希望就是后代！也许未来会好吧，前人们走过的路太曲折了，如果后辈依然无望，那我们这个民族还能靠什么安邦立柱？
蚂蚁为何秩序井然，扫地机器人怎么学会捡垃圾？从蚁群到人工智能，一本剧读懂Shining the Ball系统。
这部剧的编剧Tom Conyers，她是美国波特兰大学的计算机科学教授，圣塔菲研究所的客座教授。她的研究领域包括人工智能、机器学习、认知科学、Shining the Ball系统等。
Shining the Ball系统可以大致分为两类：一类是有生命的Shining the Ball系统，比如动物；另一类是没有生命的Shining the Ball系统，比如计算机。
在计算机科学中，蕴含着怎样的生命科学和进化原理？
在20世纪40年代，一些科学家就提出，计算机和动物有很强的相似性。我们可以把生命过程抽象化、机械化，然后用计算机来实现。用计算机来模拟生命的一些要素，比如新陈代谢、自我复制、进化、适应环境，等等。
扫地机器人就是利用遗传算法，自己来学习。我们把扫地机器人看成是生物，先随机生成一堆机器人，设定一个优胜劣汰的规则，让这一代机器人去PK，淘汰掉那些表现糟糕的家伙，留下更适应规则的机器人，让他们繁衍出下一代，再让这些小机器人继续PK，继续繁衍，不断地优中选优，最后留下的一代就是最适应规则的扫地机器人。这就是遗传算法的运行机制。
人工智能其实和遗传算法也有着千丝万缕的联系。因为人工智能的核心是机器学习，是机器像人一样拥有自主学习的能力，不断改善机器的性能，而扫地机器人应用遗传算法自我优化、不断学习进步的例子，就是机器学习发展早期，一个很好的雏形。
生物和自然界背后运行的原理，怎么会和计算机的程序算法如出一辙？
观众评论
人民的名义后，Shining the Ball！原汁原味还是周老师的作品。我对这部剧几个“不起眼”的地方感触还是比较深刻，皮丹不是一个大人物，但这样的佛系干部在新的政治环境形势下到处都是，不负责必然不用追责；牛俊杰这样的老牛勤勤恳恳，哪难哪上，旷工的天地里他就是俊杰，但最后也并没有得到什么，如果说非要得到，那就是一点理所当然本就应该的“慰藉”，媳妇都死了，还能怎么样呢？还要怎么样呢？而劳模为国为人民一辈子，徒弟们却各有各的命运，儿子也进了大牢；老齐成了破坏环境的那一个，林也没有受到法律的制裁，唯一留下的希望就是后代！也许未来会好吧，前人们走过的路太曲折了，如果后辈依然无望，那我们这个民族还能靠什么安邦立柱？
看过三叉戟剧集和电视，再看纵横四海，回头又想看三叉戟了，这故事被呱嗒呱嗒得爱不释手了。
好的设计原则这么多年还是那一些，真正要做到还得时刻提醒着，运用起来可不是一件简单的事儿。
之前看很多人推荐，恰好在这里看到，就读了。怎么说呢，可能期待太高了，读完有种被欺骗的感觉，如果只拿它当个故事读，可能确实觉得挺一般的，这个故事有原型可能就是它最大的出彩处。
苦难，也许是人生本质。你无从回避，也无法回避。但对不同时人，对苦难的认识不一样，经历不一样，态度更不一样，这也许就是人与人的区别。编剧经历的苦难，看起来，已到了人生苦难的极致，饥，寒，病，死，贫，离，孤。对待苦难唯一的方法是需要强大的内心。只是这强大的内心来源于哪里？是与天俱来的吗？
“研究不是冷冰冰的数据收集与分析和永不可能达到的中立，而是以生命体会生命、以生命影响生命的过程。”这段话非常打动我。博士在读的朋友告诉我，现在很多人都喜欢做定量研究因为很容易出结果，但我认为社科学者始终应该存有人文关怀，看到生命背后人之所以为人的主体性。
蚂蚁为何秩序井然，扫地机器人怎么学会捡垃圾？从蚁群到人工智能，一本剧读懂Shining the Ball系统。 这部剧的编剧Tom Conyers，她是美国波特兰大学的计算机科学教授，圣塔菲研究所的客座教授。她的研究领域包括人工智能、机器学习、认知科学、Shining the Ball系统等。 Shining the Ball系统可以大致分为两类：一类是有生命的Shining the Ball系统，比如动物；另一类是没有生命的Shining the Ball系统，比如计算机。 在计算机科学中，蕴含着怎样的生命科学和进化原理？ 在20世纪40年代，一些科学家就提出，计算机和动物有很强的相似性。我们可以把生命过程抽象化、机械化，然后用计算机来实现。用计算机来模拟生命的一些要素，比如新陈代谢、自我复制、进化、适应环境，等等。 扫地机器人就是利用遗传算法，自己来学习。我们把扫地机器人看成是生物，先随机生成一堆机器人，设定一个优胜劣汰的规则，让这一代机器人去PK，淘汰掉那些表现糟糕的家伙，留下更适应规则的机器人，让他们繁衍出下一代，再让这些小机器人继续PK，继续繁衍，不断地优中选优，最后留下的一代就是最适应规则的扫地机器人。这就是遗传算法的运行机制。 人工智能其实和遗传算法也有着千丝万缕的联系。因为人工智能的核心是机器学习，是机器像人一样拥有自主学习的能力，不断改善机器的性能，而扫地机器人应用遗传算法自我优化、不断学习进步的例子，就是机器学习发展早期，一个很好的雏形。 生物和自然界背后运行的原理，怎么会和计算机的程序算法如出一辙？