我們人類是如何學習的？我們如何理解知識的？同樣信息在我們大腦中如何處理的？我們的文字和語言有什么規律？我們看到的物體如何判斷的？我們對事物的關系如何理解的？我們的世界是什么樣子的？為什么可以用模型去擬合呢？那計算機又是如何進行學習的呢？同樣計算機可不可以模擬世界？

觀眾老爺上期有提到不確定性是物種多樣化的起因，萬物的基本組成單位構成了許多的化學元素，元素又通過不確定性和相互作用力構成了眾多的物質，物質又構成了更復雜的物種和生命！這種復雜而有不確定的關系也是現如今物理學，化學和生物學等科學最前沿領域！

▌基因密碼

生命千奇百怪，但卻有著驚人相似的規律，生命的最本質特性是由基因決定的：基因決定生物的樣貌，體格大小，習性等生命特征。而且通過對自然的探索得出一個存在爭議的話題：我們人類生活在一個超級計算機當中！我們所看到的，探索的都是超級計算機模擬出來的！我們只是超級計算機里的一個小程序！我們所生活的環境都是虛構的！我們是被另外一個物種模擬圈養著的！

觀眾老爺是不是細思極恐呢？小編是不相信這種猜測的！我思故我在！如果存在這種超級計算機！那我們有可能是游戲玩家，并且遺忘了我們的進入游戲之前的事情！那進入這個世界的意義是什么？我們又不能像打游戲一樣獲得我們所需要的超級能力和獲得物品！這世界沒魔法，沒異能！進入這樣枯燥的世界，估計沒人喜歡吧！模擬這種世界，也沒太多意義！

基因有著一定的規律，物種的繁衍基因是關鍵的一環，基因的突變和遺傳是為了更好的適應自然的環境！那我們如何模擬這些規律呢？同樣這些規律在哪些方面有優勢呢？

▌進化計算

進化計算可以根據環境調整種群的適應能力，下面我們進行算法主要步驟介紹：

步驟1：有一基因序列固定長度為M的種群，用以表示相關事物的狀態或者內容索引，其選擇染色體數量為N，交叉概率為Pc，突變率為Pm，定義迭代次數S。（一般基因序列是隨機初始化的，這里假設交叉概率是0.2，突變概率是0.002，交叉概率和突變概率是0-1之間的小數，迭代次數S是50—1000的常數）；

步驟2：定義適應函數評價種群中個體適應性，適應函數是繁殖過程選擇配對染色體的基礎；

步驟3：初始化基因序列，隨機產生數量為N的種群：X1，X2，X3，X4，……，Xn；

步驟4：計算個體的適應性：F（X1），F（X2），F（X3），F（X4）……，F（Xn）；

步驟5：選擇一對基因序列，這對基因序列一般是適應性比較高的；

步驟6：以交叉概率Pc交換選中的染色體，產生新的后代；以突變概率Pm，隨機改變子代的基因；

步驟7：將后代染色體放入新種群；

步驟8：重復步驟5，6，7，直至新種群數量等于初始種群數量為N；

步驟9：用新種群取代父代種群；

步驟10：重復上述過程，直至滿足迭代次數S！

進化計算模仿的就是自然界生物的進化過程，通過隨機抽取、適應評價、交互以及突變來改變內部的狀態，直至得到最優解。