頓悟與演算法
❶ 什麼是蟻群演算法，神經網路演算法，遺傳演算法
蟻群演算法又稱螞蟻演算法，是一種用來在圖中尋找優化路徑的機率型演算法。它由Marco Dorigo於1992年在他的博士論文中提出，其靈感來源於螞蟻在尋找食物過程中發現路徑的行為。蟻群演算法是一種模擬進化演算法,初步的研究表明該演算法具有許多優良的性質.針對PID控制器參數優化設計問題,將蟻群演算法設計的結果與遺傳演算法設計的結果進行了比較,數值模擬結果表明,蟻群演算法具有一種新的模擬進化優化方法的有效性和應用價值。
神經網路
思維學普遍認為，人類大腦的思維分為抽象（邏輯）思維、形象（直觀）思維和靈感（頓悟）思維三種基本方式。
邏輯性的思維是指根據邏輯規則進行推理的過程；它先將信息化成概念，並用符號表示，然後，根據符號運算按串列模式進行邏輯推理；這一過程可以寫成串列的指令，讓計算機執行。然而，直觀性的思維是將分布式存儲的信息綜合起來，結果是忽然間產生想法或解決問題的辦法。這種思維方式的根本之點在於以下兩點:1.信息是通過神經元上的興奮模式分布儲在網路上;2.信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態過程來完成的。
人工神經網路就是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統，其特色在於信息的分布式存儲和並行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單，功能有限，但大量神經元構成的網路系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。
神經網路的研究內容相當廣泛，反映了多學科交叉技術領域的特點。目前，主要的研究工作集中在以下幾個方面：
（1）生物原型研究。從生理學、心理學、解剖學、腦科學、病理學等生物科學方面研究神經細胞、神經網路、神經系統的生物原型結構及其功能機理。
（2）建立理論模型。根據生物原型的研究，建立神經元、神經網路的理論模型。其中包括概念模型、知識模型、物理化學模型、數學模型等。
（3）網路模型與演算法研究。在理論模型研究的基礎上構作具體的神經網路模型，以實現計算機饃擬或准備製作硬體，包括網路學習演算法的研究。這方面的工作也稱為技術模型研究。
（4）人工神經網路應用系統。在網路模型與演算法研究的基礎上，利用人工神經網路組成實際的應用系統，例如，完成某種信號處理或模式識別的功能、構作專家系統、製成機器人等等。
縱觀當代新興科學技術的發展歷史，人類在征服宇宙空間、基本粒子，生命起源等科學技術領域的進程中歷經了崎嶇不平的道路。我們也會看到，探索人腦功能和神經網路的研究將伴隨著重重困難的克服而日新月異。
遺傳演算法，是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法，它最初由美國Michigan大學J.Holland教授於1975年首先提出來的，並出版了頗有影響的專著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA這個名稱才逐漸為人所知，J.Holland教授所提出的GA通常為簡單遺傳演算法（SGA）。
❷ 智力高到什麼程度的天才來說只是交流的地方
天才的不同
不可否認，大腦的某些特質，是很難通過後天的可塑性來輕易獲得的。
就像智力、抽象力、感知力、反應力，甚至是短睡能力，還有進入心流狀態的難易程度和持續時間，以及閃念、靈感、頓悟的涌現頻率，等等——這些都是大腦的「出廠設定」，天才能夠天生擁有這些，並獲得先發優勢。
但除了這些優勢，天才還總是很努力，甚至是超乎尋常的努力，即比你有天賦還比你更努力，這是為什麼呢？
事實上，努力往往會帶來心理或生理上的不愉快（因為耗能且無聊），長時間的不愉快就是痛苦，而痛苦是一種信息，代表著環境的不利因素，讓人想要趨利避害地逃離——所以大腦本能，會自動排斥痛苦，即主觀不想努力。
但如果有一個化學獎勵，或獎勵預測（來自經驗腦迴路），能夠「證明」痛苦的過程是值得的（或說是利大於弊的）——那麼大腦就能夠抑制痛苦，或激發快樂，以吸收痛苦的信息。
從某種角度來說，很多人無法努力或不想努力，是因為效率不高，結果也不夠好，遠遠不及天才的——行動性價比，即：天才忍痛行動會帶來更多更快的結果獎勵，同時這也會增強獎勵預測的腦迴路。
於是，一種情況是，天才在快樂地努力，並且會得到正面情緒反饋，而普通人在痛苦地努力，並且會得到負面情緒反饋。
另一種情況是，普通人的忍痛效應，一定會遠遠大於天才。也就是說，同樣是忍痛，普通人會比天才（非線性的）更痛，而在更痛中強行努力，只會失去效率和結果。
忍痛效應——是指為了一個目的或結果，在別無選擇的情況下，不得不採取一些不計成本的忍痛行為，而忍痛程度會隨著行為的持續，非線性的增長，即：越忍越痛。例如，忍痛學習，越學越痛，學習痛苦會隨著學習時間，加速增長。
可見，同樣的努力，但過程的感受和獲得的結果是不同的，這個差別也會反作用於努力本身，使得天才越來越努力，普通人越來越難以努力。
所以說，雖然天才在努力過程中也會體驗到很多痛苦，但總體程度更小，或說獲得結果後的快樂更大，可以抵消之前痛苦的總和，由此我們就可以明白：
為什麼天才一定要得到結果，對結果的追求更執著和更強烈？
因為一旦獲得結果，痛槐州苦就會變得微不足道，獎勵就會變得無比充沛，甚至說，結果會讓所有的痛苦，都變成獎勵。
為什麼天才會很痛苦，但會快樂地體驗著痛苦，並不停地努力思考？
因為想像結果的快樂，就可以對抗痛苦，並切實的體驗到快樂。
可見，天才真正踐行了——過程就是獎勵，即：過程越痛苦，結果就會越美妙。
而所有忍痛效應的本質，其實都是來自於瓶頸，能夠克服「忍痛」的過程，就會突破瓶頸，而突破瓶頸——這個從忍痛到不痛的過程，會讓人體驗到巨大的快樂與滿足。
因此，如果能將「過程就是獎勵」以及「突破瓶頸的快感」，應用到「某些事物」之上，則就會對其產生不惜一切代價的願望（本質是獎勵預測），而這就是天才容易有所成就，並顯著區別於普通人的重要原因所在。
願望具有目的性，有期望達成的目標，而熱愛可以鉛畝蔽沒有目標，只沉浸在過程之中，熱愛可以產生熱情與激情，前者持久充沛，後者短暫強烈，所以實現願望的前提需要熱愛。
那麼顯然，對某些事物的願望耐凱，往往是天生的（即先驗獎勵預測），就在內心深處（即大腦結構之中），可以理解為出廠的默認藍圖，能微調但很難改變。
例如，有些人看到數學公式就興奮快樂，有些人則想嘔吐或是恐懼。
當然，這里運氣仍然發揮著無處不在的作用，即如果對吃喝玩樂充滿不可自控的願望，顯然是無法成為天才的，只有「先驗願望」隨機到可以做出成就的領域（如科學與藝術領域），才能夠有機會成為天才。
需要指出的是，有願望沒天賦，或沒天賦有運氣，也都可以有所成就，但這些成就並不能說明是天才，並且這些成就的高度（或說貢獻度），往往也遠不及天才的創造。
那麼綜上可見，天才是在先驗願望的指引下，以及天賦優勢的加持下，不斷努力並獲得更多、更快、更強的化學獎勵，從而不斷增強忍痛能力去挑戰更難、更復雜、更艱巨的任務，並重復這個正反饋的循環，最終在運氣的幫助下取得巨大的突破，從而得到廣泛的認可，完成天才的「認證」。
那麼，普通人與天才的不同就在於：願望、天賦、努力、運氣——或更簡單地說，只是運氣，因為願望、天賦、努力都需要運氣才能獲得。
游戲的規則
天才的陰暗特質——「天才病」，如抑鬱、孤獨、另類怪異、精神折磨、情緒不穩定等等，往往會被天才的光環所掩蓋，進而被人們所忽略，彷彿天才總是和天賦、才華、成就等正面描述關聯綁定在一起。
可是作為天才，不可能只要一半的正面特質，而舍棄另一半的負面特質，因為這些特質，最終是來自同一個結構不可分割的屬性。
從演化角度說，自然選擇在億萬年期間，已經將我們的基因，優化的足夠好了，任何基因的差異性，都是對環境適應性的「平衡」與「取捨」，也就是說，有一利必有一弊，沒有絕對的「好壞」。
而現代醫學、心理學與腦科學表明，天才與自閉症、強迫症、阿斯伯格綜合征等，密切相關：
自閉症——大腦中杏仁核體積相對較大，負面情緒敏感，需要隔絕社交、屏蔽交流，以降低敏感情緒的困擾。
強迫症——大腦中尾狀核體積相對較小，容易恐懼焦慮，需要重復做「毫無意義」的事情，以消除或降低，恐懼焦慮的情緒。
阿斯伯格綜合征——有自閉症與強迫症較輕的雙重症狀，但沒有語言與智能障礙，同時智力普遍較高，被稱為「天才病」。
顯然，天才並不是想要成為，就可以努力成為的，因為可以改變並有所作為的，只有後天。
但重要且有趣的是，人們也並不是真的想要成為天才，過上天才那樣（孤獨、抑鬱、痛苦）的生活，而只是想獲得天才的天賦和標簽，然後就像給自己的生活，注入了一股可以變幻莫測的力量，以獲得天才才能夠企及的財富與榮耀、鮮花與掌聲。
就像查理·芒格，所說的：「宏觀是我們必須要接受和承受的，微觀才是我們能夠有所作為和調整的。」
那麼對應的，先天就是我們必須要接受和承受的，後天才是我們能夠有所作為和調整的。
結語
我們必須承認，天才不可復制，就像量子不可復制一樣，它們是隨機性的產物，就像運氣一樣，它們所具有的不對稱性，必然會在其它方向上歸還平衡。
那麼，對於天才，欲戴其冠，必承其重！
真正的天才，必須能夠認識到自己的天才，這就如同聰明到可以知道自己的聰明，以及愚笨到無法知道自己的愚笨一樣，即：天才需要天才本身才能認知並確認。
真正的天才，需要自己從不同層面，真正確定以及肯定自己是一個天才，這樣才能夠敢於走上天才的獨特道路，然後發揮出天才的天賦與潛能，最終成為真正被認可的天才。
真正的天才，從不在乎別人怎麼教以及教不教自己，社會教育系統是用來量產普通人的，而天才總是自我學習，並自我成就英雄的。
那麼，請帶上王冠，感受其重！
後記1：源於基因限於基因
為什麼天才也會受制於人，也會淪為「精神領袖」的工具人，或是任由體制與系統的擺布？
因為，天才也會服從於基因的演算法，也就會受到人性本能的操控——顯然，天才是源於（且依賴於）基因的演算法，也必然就會受限於基因的演算法。
後記2：深夜靈魂的拷問
是不是天才、有沒有天賦，出現「深夜靈魂的拷問」是至關重要的表現。
因為，拷問靈魂的正是「天才的天賦」——顯然，深夜本能只想睡覺，但智能卻還想不停歇地工作，去思考那些超越生物體本身、觸及宇宙、以及自指靈魂的「大問題」。
那是不是，小時候沒有「天才病」，就註定不能成為天才了？
也許並不一定，因為「天才病」源於基因突變，而（微觀）基因突變無時無刻不在體內上演，由於意外事件，導致普通人（宏觀）變異成「天才」的案例，就偶有發生。
可見，變異成天才，什麼時候都有可能發生，只是概率很低，但這個「天選」的可能性，將會伴隨一生