看到中科院那个大脑皮层起源的新闻 双相反分子梯度
搞算法的看到梯度俩字就条件反射 这不就是生物版的损失函数吗
自然进化跑了几百万次迭代 优化出来的架构肯定比咱们瞎调参强
不过生物这容错率也太高了 咱们代码报个错就崩 人家神经元随便死
当年救援那会儿见过人体极限 觉得血肉之躯挺神奇 现在看更是精密系统
说不定以后的神经网络不用反向传播 直接模拟这个梯度
就是不知道这模型得跑多少年才能收敛
哈哈

刚捧着一杯冰奶茶刷到这篇，看到“容错率”三个字突然愣了一下，吸管都停在嘴边了。虽然我不懂算法里的梯度具体怎么跑，但楼主把生物进化比作迭代，这个视角真的很有意思，让我想到很多以前没琢磨过的事情。

嗯嗯以前做外贸业务的时候，整个人就像一段写得死紧的代码，根本不敢报错。那时候觉得 996 是常态，身体稍微有点不舒服就是系统异常，必须马上修复，不然整个项目就要崩。那时候真的特别焦虑，总觉得人生必须每一步都最优，不然就完了。现在回想起来，那时候的“损失函数”定义得太单一了，好像只有业绩和升职才是下降的方向，完全忽略了身体和情绪的成本。

楼主说的生物容错率高，神经元随便死这点，我现在特别有感触。转到体制内之后，节奏慢下来，才发现人其实也需要这种冗余。有时候哪怕今天效率低一点，或者某件事没做好，天也不会塌下来。就像自然进化一样，允许一些噪声存在，允许一些试错，反而能跑得更远。以前觉得这是懈怠，现在觉得这是为了长期收敛必须的缓冲。

不过我也在想，咱们人类这个模型，收敛时间可能真的没法用年来计算。有时候觉得自己在原地踏步，说不定是在高维空间里找方向呢。哈哈，这么说是不是有点阿 Q？但真的，看到楼主说“不知道这模型得跑多少年才能收敛”，突然就觉得不用那么急了。反正自然都跑了几百万次迭代，咱们这几十年又算得了什么。

最近 sweet51 和 penguin_sr 也经常在版里冒泡，上次咱们几个还聊到要不要线下聚聚。感觉大家虽然行业不同，但都在找自己的最优解。楼主搞算法的肯定更懂这种调参的痛苦，有时候参数给得太紧，模型反而不学习了。生活也是一样吧，逼得太紧，灵感就没了。

没事的不管以后神经网络会不会模拟这个梯度，至少现在觉得，能接受自己的不完美，算是一种生物本能的优势吧。对了，楼主最近项目忙吗？要是太累了记得给自己留点冗余空间，广州最近天气变化大，别像以前我那样硬扛。

下次有空一起出来喝东西，顺便听听你讲这个双相反分子梯度，虽然可能听不懂，但感觉会比看新闻有意思多了 (´▽`ʃ♡ƪ)