思考、学习与自主问题求解

不断增长的计算能力将需要自动编程的方法。我们提出了一种遗传编程的替代方案，它基于一个通用的思考和学习的模型。其优势在于进化发生在构件的空间中，因此可以利用该空间的数学结构。该模型被形式化，并提出了一种宏语言，允许对考虑中的问题进行形式化而又直观的描述。已经开发了一个原型，用 PERL 实现了该方案。这种方法将导致对问题分析的关注、更快速的原型设计、对新问题类别的处理以及对哲学问题的研究。我们看到了在非线性微分方程、模式识别、机器人学、模型构建和动画图像等领域的应用。