木子大亨已經做好了全盤的計劃，但是突然有些心懷忐忑。這兩年東大在地產方面的政策變化讓他直覺這次作可能不會很容易，他也很清楚雖然班行遠並不負責這方面的工作，但是卻是他一手推的。

稍微讓他覺得有些放鬆的就是他的公司和四基金達了建設四賽事專用場館的合作協議，也算是和班行遠扯上了關係，完全沒想到這就是針對他特意挖的坑。

真要說的話不會有人懷疑那個合作暗藏玄機。就算是換另一個和班行遠同一水平的數學家也未必的想出這種辦法，沒有那個社會推演模型的經歷班行遠自己也只能束手無策。

前段時間班行遠又利用空閑時間對那個社會推演模型進行了分析，發現很多地方和蛋白質結構預測、甲骨文識別有着共同的地方，都涉及到了程序對大數據的分析學習以及據現實的反饋進行自我演化。

班行遠從三個程序中把最基本的數學原理總結出來，發現和計算機學界基於統計理髮展出來的以神經網絡和機學習為基礎的人工智能還是有很大的共同之。班行遠設計那個模型的時候並不知曉人工智能的相關理論，它是以進化論為基本原理寫的程序。通過分析，班行遠發現程序在自我演化的過程中自己演化出了與據統計理相關理論建立起來的神經網絡和機學習類似的算法。

這也不意外，約翰·霍普菲爾德、傑弗里·辛頓等科學家是通過統計理的理論設計了神經網絡。相應的生演化過程中進化出來的生學上的神經網絡當然是遵循理規律的。兩者算是殊途同歸。

認真說的話，班行遠設計的算法更加的基礎，更符合人工智能的標準。畢竟，基於神經網絡的人工智能是設計出來的，而班行遠的幾個程序裡面與神經網絡類似的人工智能則是程序自己發展出來的，這表明班行遠用到的理論更加的基礎。

而且需要注意的是對於不同的任務使用學界的理論開發程序的時候需要對算法做出調整，還未必能找到最高效的算法。而班行遠的理論總能在自我演化過程中找到最優的算法，哪怕是中途對計算任務進行調整，程序也會改變演化的方向朝着最高效的方向演進。

這也是與進化論的原理是一致的，把任務看作是生所的環境，把完任務的算法看是一種生，生總是朝着適應環境的方向演化。

班行遠也難得再一次對學工作產生了興趣，利用業餘時間開始這方面的研究。當然使用的工還是老本行數學。他把自己用到的生進化原理以及神經網絡轉化數學語言，然後證明了基於進化論原理必然會發展出神經網絡進而是人的大腦這種智慧，這種神經網絡的運行規律表現在數學上類似於統計理等理理論的數學形式。

班行遠並沒有說是基於統計理的規律運行的，雖然在數學形式一樣，但是並不是說就一定是基礎原理。

剩下的就是寫論文了，班行遠寫的非常小心，數學證明什麼的很簡單，關鍵是要設計出一個模型。這個模型要能實現他的理論，又不能有任何的使用價值，而且從這個模型出發其它的學者在相當長的時間還不能開發出有實際應用價值的模型。

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