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原標題：新加坡國立大學賴載興教授專訪：用混沌邊緣改善神經網絡，與上帝擲骰子 | IJAIRR
關鍵字：混沌,解讀,模型,神經網絡,人工智能
文章來源：AI科技評論
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內容摘要：

混沌邊緣對神經網絡的優化能否讓深度學習“黑箱”變得透明？作者丨陳鷺伊
編輯丨岑峰
2021年，諾貝尓獎委員會決定將物理獎頒發給復雜系統研究領域、以喬治·帕里西（George Parisi）為首三位科學家。當時不僅物理學界，許多計算神經科學家或理論機器學習學者表達了對帕里西的祝賀和感激，認為他的理論成果極大地推動了神經網絡理論研究這一跨學科領域的蓬勃發展。
在新加坡國立大學，Choy Heng Lai（賴載興）教授便是這一波復雜系統與神經網絡跨學科研究風潮的代表人物之一。賴教授的學術生涯，始于對物理學的熱愛和對未知的好奇。上個世紀70年代在芝加哥大學求學期間，他深入研究了粒子現象學和場論，探索了弱相互作用模型構建時期的標準模型；在哥本哈根的尼爾斯玻爾研究所，他進一步拓展了自己的學術視野，從量子色動力學的角度研究了電子-正電子湮滅過程中的多噴流結構。這一研究不僅加深了他對物理學的理解，更激發了他對復雜系統的濃厚興趣。
加入新加坡國立大學后，賴教授面臨著一個全新的學術環境。遠離實驗信息中心的他，開始轉向粒子物理學的其他領域，探索強子相互作用的幾何圖像、經典規范場理論和量子場理論。然而，他逐漸

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作者簡介：雷峰網旗下AI新媒體。聚焦AI前沿研究，關注AI工程落地。