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ce jin（款项付款）
[19] Shyan Akmal，Lijie Chen，Ce Jin，Malvika Raj和Ryan Williams。改进了Merlin-Arthur方案，用于细粒复杂性中的中心问题。算法，85（8）：2395–2426，2023。会议版本在理论计算机科学会议（ITCS 2022）的第13届创新会议录中，第3：1-3：25
人工智能x奇点理论=？
我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上，轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号，信号在细胞体内进行处理，并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元（图2（a））。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞，每个神经元以并行和分布式的方式处理信息，从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞，通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时，膜电位会因信号而发生变化，当信号超过一定的阈值时，电位就变为正值，神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何，该图的形状几乎都是相同的波形，一旦超过阈值，就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为，神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形，而是电脉冲的频率（图2（b））。 细胞体的阈值函数，当输入高于阈值时，发出电脉冲，当输入低于阈值时，不发出电脉冲，具有从输入到输出的非线性转换效果。此外，还有兴奋性突触，它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质，还有抑制性突触，它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年，McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2（c）中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1，表示该神经元接收的突触数量。
克鲁泡特金的进化论
科学并非毫无价值。彼得·克鲁泡特金是一位著名的博物学家，也是 20 世纪读者最多的无政府主义者。本文旨在分析他的主要著作《互助：进化的一个因素》（1902 年）中提出的进化思想。我概述了克鲁泡特金进化论的核心论点，将它们置于其背景中，并根据现有知识进行研究。克鲁泡特金认为：（1）物种不是固定的，即它们会随着时间而变化；（2）这种变化并不遵循神圣的计划；（3）物种有共同的祖先；（4）环境产生并选择生物体中的有利特征；（5）当生物体联合而不是竞争时，“生存斗争”更有利；（6）联合（互助）的优势使其在进化中发挥了进步作用，为伦理和无政府共产主义提供了基础。克鲁泡特金理论的合作性和进步性为解决价值观在科学中的作用提供了一个极好的模型。
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