第190章 巨星的成就(第3頁)

 他還將貝葉斯理論與強化學習相結合，提出了貝葉斯強化學習算法。在強化學習中，智能體需要在未知的環境中不斷探索和學習，以獲取最優的策略。貝葉斯強化學習算法通過引入貝葉斯推理，能夠在探索過程中更好地利用先驗知識，減少不必要的探索，提高學習效率。例如，在機器人導航任務中，機器人需要在未知的室內環境中找到目標位置。貝葉斯強化學習算法能夠根據機器人之前的探索經驗以及環境的先驗信息，如房間佈局的概率分佈等，更加高效地規劃導航路徑，避免機器人陷入死衚衕或重複探索已經走過的區域。

 基於多年在智能規劃、兵棋推演技術、貝葉斯理論等多領域的深入研究經歷以及豐富的實踐經驗積累，華子墨腦海中逐漸萌生出了 “戰顱” 這一具有開創性的概念。

 其最初的靈感來源可以追溯到他在兵棋推演技術研究過程中對傳統指揮決策模式的深刻反思。在傳統的兵棋推演以及實際軍事指揮中，指揮決策往往依賴於指揮官的個人經驗、知識水平以及臨場應變能力。雖然這些主觀因素在一定程度上能夠發揮作用，但也存在著明顯的侷限性，如容易受到個人認知偏差的影響、在面對大規模複雜戰場信息時處理能力有限等。華子墨意識到，需要構建一種能夠超越人類主觀侷限的智能輔助決策系統，就如同為軍隊打造一個擁有超級智慧的 “大腦”，這便是 “戰顱” 概念的雛形。

 在思考過程中，他聯想到人類大腦的工作機制。人類大腦能夠通過神經元的複雜連接和信息傳遞，實現對各種感官信息的快速處理、記憶存儲、學習推理以及決策制定。於是，他設想能否借鑑這種生物大腦的工作原理，運用現代信息技術構建一個類似的智能系統。他將目光投向了智能規劃領域的研究成果，那些高效的規劃算法和多目標協同優化機制可以為這個智能 “大腦” 提供戰略戰術規劃的核心能力；兵棋推演技術所構建的虛擬戰場環境和豐富的實驗數據，則能夠為其提供學習和訓練的素材，使其不斷積累作戰經驗和戰略智慧；而貝葉斯理論的不確定性推理與決策能力，則可以讓這個智能 “大腦” 在面對複雜多變、信息不完全的戰場情況時，做出更加科學合理的決策。

 華子墨進一步思考如何將這些不同領域的技術有機地融合在一起。他認為，首先需要構建一個統一的數據處理和知識表示框架，將兵棋推演中的戰場數據、智能規劃中的任務目標與約束條件以及貝葉斯理論中的概率信息等進行整合與標準化處理，使其能夠在一個系統中相互流通和協同作用。然後，通過設計一種多層次的智能架構，類似於人類大腦的皮層結構，將不同層次的功能模塊進行劃分和組織。例如，底層模塊負責數據採集與預處理，中間層模塊進行特徵提取和模式識別，高層模塊則專注於戰略決策制定和戰術方案生成。在這個架構中，各個模塊之間通過信息傳遞和反饋機制實現緊密協作，不斷優化決策過程。

 在構思 “戰顱” 概念的過程中，華子墨還充分考慮了系統的可擴展性和適應性。他意識到，未來的戰爭形態和作戰環境將不斷變化，這個智能輔助決策系統必須能夠與時俱進，不斷學習和適應新的挑戰。因此，他在設計中引入了在線學習和自我進化機制，使 “戰顱” 能夠根據新的戰場數據和作戰經驗不斷調整自身的模型參數和決策策略，始終保持在最佳的作戰輔助決策狀態。這一 “戰顱” 概念的萌芽，為後續的深入研究和系統開發奠定了堅實的基礎，也為軍事智能決策領域開啟了一扇全新的大門。