在第五屆"AI課題文獻(xiàn)綜述分享茶歇會(huì)"上，國工智能科技有限公司AI研究院再次展現(xiàn)了其在人工智能前沿領(lǐng)域的深厚積累與創(chuàng)新實(shí)力。本次分享聚焦"受物理啟發(fā)的符號回歸方法"，這一融合物理學(xué)智慧與機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)，正引領(lǐng)著AI從"黑箱預(yù)測"向"機(jī)理解析"的范式轉(zhuǎn)變。 

 

從Galton到AI Feynman：符號回歸的認(rèn)知進(jìn)化

 

      任慶博士的分享從回歸分析的歷史脈絡(luò)切入，揭示了科學(xué)認(rèn)知從描述現(xiàn)象到解析機(jī)理的進(jìn)化過程。1886年Galton的遺傳學(xué)研究開啟了回歸分析的先河，而今天，符號回歸技術(shù)正在某種意義上"回歸"到Galton的原始動(dòng)機(jī)——不僅預(yù)測數(shù)據(jù)，更試圖揭示底層生成機(jī)制。

    國工智能AI研究院特別關(guān)注AI Feynman這一突破性方法，它通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別數(shù)據(jù)中的簡潔性特征（如對稱性或可分離性），將復(fù)雜問題遞歸拆解為簡單子問題。正如PPT中引用的Science Advances論文所示，這種方法能夠從海量數(shù)據(jù)中提煉出類似物理定律的簡潔表達(dá)式。

 

技術(shù)落地：從理論到工業(yè)實(shí)踐

 

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