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從“原子”到算法！人工智能領域的“元素周期表”誕生

2025-04-30 09:21:15來源：智能制造網(wǎng)整理關鍵詞：人工智能閱讀量：521

　　近日，美國麻省理工學院(MIT)計算機科學與人工智能實驗室(CSAIL)的跨學科研究團隊取得突破性進展，他們構建了一個類似化學元素周期表的機器學習算法分類體系，首次系統(tǒng)揭示了超過20種經(jīng)典機器學習算法之間的深層次關聯(lián)，將進一步促進人工智能(AI)技術的發(fā)展和應用。

　　化學中的元素周期表是根據(jù)元素原子核電荷數(shù)從小至大排序構建的列表。元素周期表可以準確地預測各元素的特性及其之間的關系，因此它在化學及其他科學范疇中得到了廣泛使用，是分析化學行為時非常有用的框架。

　　而這項突破性研究通過三維坐標軸對算法進行分類：橫軸標注算法的學習范式(監(jiān)督/無監(jiān)督/強化學習)，縱軸表示模型的復雜度層級，而深度軸則揭示了算法間的演化關系。

　　研究團隊發(fā)現(xiàn)，處于同一"主族"的算法(如支持向量機與核方法)具有相似的數(shù)學內核，而位于相同"周期"的算法(如決策樹與隨機森林)則共享相近的泛化能力圖譜。

　　研究團隊通過張量流形分析發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)認為互相對立的算法(如神經(jīng)網(wǎng)絡與決策樹)在特征空間變換層面存在拓撲同構性。這種突破性認知使得研究人員可以像化學家組合元素那樣，通過算法"雜交"創(chuàng)造新型混合模型。

　　項目負責人Max Welling教授指出："就像門捷列夫周期表預測未知元素那樣，我們的拓撲圖譜中預留了算法'空位'，這為新型AI模型的研發(fā)指明了方向。"團隊已基于該框架設計出自動化算法組合平臺，初步實驗顯示能生成傳統(tǒng)方法難以設想的創(chuàng)新架構。

　　目前已有10多家科技公司利用該框架優(yōu)化其AI產(chǎn)品線，其中某自動駕駛企業(yè)通過整合周期表中相距較遠的強化學習和貝葉斯優(yōu)化算法，將路徑規(guī)劃效率提高了40%。隨著體系的不斷完善，人工智能(AI)技術有望迎來新的發(fā)展黃金期，加速在自動駕駛等關鍵領域的應用突破。

　　伴隨著更多新型算法被納入這個動態(tài)體系，被學界認為將深度重構AI技術研發(fā)范式，人工智能領域有望迎來類似"化學合成"的創(chuàng)新爆發(fā)期，為實現(xiàn)通用人工智能奠定理論基礎。

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