在第五屆"AI課題文獻綜述分享茶歇會"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)智慧與機器學(xué)習(xí)的技術(shù)，正引領(lǐng)著AI從"黑箱預(yù)測"向"機理解析"的范式轉(zhuǎn)變。
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)象到解析機理的進化過程。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的原始動機——不僅預(yù)測數(shù)據(jù)，更試圖揭示底層生成機制。
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式。
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