顿悟与算法
❶ 什么是蚁群算法，神经网络算法，遗传算法
蚁群算法又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。
神经网络
思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。
逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。
人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。目前，主要的研究工作集中在以下几个方面：
（1）生物原型研究。从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。
（2）建立理论模型。根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。
（3）网络模型与算法研究。在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机馍拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。
（4）人工神经网络应用系统。在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。
纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。
遗传算法，是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专着《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。
❷ 智力高到什么程度的天才来说只是交流的地方
天才的不同
不可否认，大脑的某些特质，是很难通过后天的可塑性来轻易获得的。
就像智力、抽象力、感知力、反应力，甚至是短睡能力，还有进入心流状态的难易程度和持续时间，以及闪念、灵感、顿悟的涌现频率，等等——这些都是大脑的“出厂设定”，天才能够天生拥有这些，并获得先发优势。
但除了这些优势，天才还总是很努力，甚至是超乎寻常的努力，即比你有天赋还比你更努力，这是为什么呢？
事实上，努力往往会带来心理或生理上的不愉快（因为耗能且无聊），长时间的不愉快就是痛苦，而痛苦是一种信息，代表着环境的不利因素，让人想要趋利避害地逃离——所以大脑本能，会自动排斥痛苦，即主观不想努力。
但如果有一个化学奖励，或奖励预测（来自经验脑回路），能够“证明”痛苦的过程是值得的（或说是利大于弊的）——那么大脑就能够抑制痛苦，或激发快乐，以吸收痛苦的信息。
从某种角度来说，很多人无法努力或不想努力，是因为效率不高，结果也不够好，远远不及天才的——行动性价比，即：天才忍痛行动会带来更多更快的结果奖励，同时这也会增强奖励预测的脑回路。
于是，一种情况是，天才在快乐地努力，并且会得到正面情绪反馈，而普通人在痛苦地努力，并且会得到负面情绪反馈。
另一种情况是，普通人的忍痛效应，一定会远远大于天才。也就是说，同样是忍痛，普通人会比天才（非线性的）更痛，而在更痛中强行努力，只会失去效率和结果。
忍痛效应——是指为了一个目的或结果，在别无选择的情况下，不得不采取一些不计成本的忍痛行为，而忍痛程度会随着行为的持续，非线性的增长，即：越忍越痛。例如，忍痛学习，越学越痛，学习痛苦会随着学习时间，加速增长。
可见，同样的努力，但过程的感受和获得的结果是不同的，这个差别也会反作用于努力本身，使得天才越来越努力，普通人越来越难以努力。
所以说，虽然天才在努力过程中也会体验到很多痛苦，但总体程度更小，或说获得结果后的快乐更大，可以抵消之前痛苦的总和，由此我们就可以明白：
为什么天才一定要得到结果，对结果的追求更执着和更强烈？
因为一旦获得结果，痛槐州苦就会变得微不足道，奖励就会变得无比充沛，甚至说，结果会让所有的痛苦，都变成奖励。
为什么天才会很痛苦，但会快乐地体验着痛苦，并不停地努力思考？
因为想象结果的快乐，就可以对抗痛苦，并切实的体验到快乐。
可见，天才真正践行了——过程就是奖励，即：过程越痛苦，结果就会越美妙。
而所有忍痛效应的本质，其实都是来自于瓶颈，能够克服“忍痛”的过程，就会突破瓶颈，而突破瓶颈——这个从忍痛到不痛的过程，会让人体验到巨大的快乐与满足。
因此，如果能将“过程就是奖励”以及“突破瓶颈的快感”，应用到“某些事物”之上，则就会对其产生不惜一切代价的愿望（本质是奖励预测），而这就是天才容易有所成就，并显着区别于普通人的重要原因所在。
愿望具有目的性，有期望达成的目标，而热爱可以铅亩蔽没有目标，只沉浸在过程之中，热爱可以产生热情与激情，前者持久充沛，后者短暂强烈，所以实现愿望的前提需要热爱。
那么显然，对某些事物的愿望耐凯，往往是天生的（即先验奖励预测），就在内心深处（即大脑结构之中），可以理解为出厂的默认蓝图，能微调但很难改变。
例如，有些人看到数学公式就兴奋快乐，有些人则想呕吐或是恐惧。
当然，这里运气仍然发挥着无处不在的作用，即如果对吃喝玩乐充满不可自控的愿望，显然是无法成为天才的，只有“先验愿望”随机到可以做出成就的领域（如科学与艺术领域），才能够有机会成为天才。
需要指出的是，有愿望没天赋，或没天赋有运气，也都可以有所成就，但这些成就并不能说明是天才，并且这些成就的高度（或说贡献度），往往也远不及天才的创造。
那么综上可见，天才是在先验愿望的指引下，以及天赋优势的加持下，不断努力并获得更多、更快、更强的化学奖励，从而不断增强忍痛能力去挑战更难、更复杂、更艰巨的任务，并重复这个正反馈的循环，最终在运气的帮助下取得巨大的突破，从而得到广泛的认可，完成天才的“认证”。
那么，普通人与天才的不同就在于：愿望、天赋、努力、运气——或更简单地说，只是运气，因为愿望、天赋、努力都需要运气才能获得。
游戏的规则
天才的阴暗特质——“天才病”，如抑郁、孤独、另类怪异、精神折磨、情绪不稳定等等，往往会被天才的光环所掩盖，进而被人们所忽略，仿佛天才总是和天赋、才华、成就等正面描述关联绑定在一起。
可是作为天才，不可能只要一半的正面特质，而舍弃另一半的负面特质，因为这些特质，最终是来自同一个结构不可分割的属性。
从演化角度说，自然选择在亿万年期间，已经将我们的基因，优化的足够好了，任何基因的差异性，都是对环境适应性的“平衡”与“取舍”，也就是说，有一利必有一弊，没有绝对的“好坏”。
而现代医学、心理学与脑科学表明，天才与自闭症、强迫症、阿斯伯格综合征等，密切相关：
自闭症——大脑中杏仁核体积相对较大，负面情绪敏感，需要隔绝社交、屏蔽交流，以降低敏感情绪的困扰。
强迫症——大脑中尾状核体积相对较小，容易恐惧焦虑，需要重复做“毫无意义”的事情，以消除或降低，恐惧焦虑的情绪。
阿斯伯格综合征——有自闭症与强迫症较轻的双重症状，但没有语言与智能障碍，同时智力普遍较高，被称为“天才病”。
显然，天才并不是想要成为，就可以努力成为的，因为可以改变并有所作为的，只有后天。
但重要且有趣的是，人们也并不是真的想要成为天才，过上天才那样（孤独、抑郁、痛苦）的生活，而只是想获得天才的天赋和标签，然后就像给自己的生活，注入了一股可以变幻莫测的力量，以获得天才才能够企及的财富与荣耀、鲜花与掌声。
就像查理·芒格，所说的：“宏观是我们必须要接受和承受的，微观才是我们能够有所作为和调整的。”
那么对应的，先天就是我们必须要接受和承受的，后天才是我们能够有所作为和调整的。
结语
我们必须承认，天才不可复制，就像量子不可复制一样，它们是随机性的产物，就像运气一样，它们所具有的不对称性，必然会在其它方向上归还平衡。
那么，对于天才，欲戴其冠，必承其重！
真正的天才，必须能够认识到自己的天才，这就如同聪明到可以知道自己的聪明，以及愚笨到无法知道自己的愚笨一样，即：天才需要天才本身才能认知并确认。
真正的天才，需要自己从不同层面，真正确定以及肯定自己是一个天才，这样才能够敢于走上天才的独特道路，然后发挥出天才的天赋与潜能，最终成为真正被认可的天才。
真正的天才，从不在乎别人怎么教以及教不教自己，社会教育系统是用来量产普通人的，而天才总是自我学习，并自我成就英雄的。
那么，请带上王冠，感受其重！
后记1：源于基因限于基因
为什么天才也会受制于人，也会沦为“精神领袖”的工具人，或是任由体制与系统的摆布？
因为，天才也会服从于基因的算法，也就会受到人性本能的操控——显然，天才是源于（且依赖于）基因的算法，也必然就会受限于基因的算法。
后记2：深夜灵魂的拷问
是不是天才、有没有天赋，出现“深夜灵魂的拷问”是至关重要的表现。
因为，拷问灵魂的正是“天才的天赋”——显然，深夜本能只想睡觉，但智能却还想不停歇地工作，去思考那些超越生物体本身、触及宇宙、以及自指灵魂的“大问题”。
那是不是，小时候没有“天才病”，就注定不能成为天才了？
也许并不一定，因为“天才病”源于基因突变，而（微观）基因突变无时无刻不在体内上演，由于意外事件，导致普通人（宏观）变异成“天才”的案例，就偶有发生。
可见，变异成天才，什么时候都有可能发生，只是概率很低，但这个“天选”的可能性，将会伴随一生