大量的人失败在陷入局部最优解

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局部最优解陷阱

通过生物学你会发现一个事情，就是很多进化到完备的事物最后被淘汰了，比如剑齿虎，老虎中拥有最长的牙，巨齿鲨鲨鱼中最大的体型，包括恐龙，大量的恐龙最终灭绝了，很多人会说那是因为气候变化，或者小行星撞击地球。他们看似把自己打磨到了极限，而正是这种极限，让他们在环境变化后，快速地适应不了，从而导致迅速地衰亡，我们最后往往看到能够长久的物种，往往带有这它们所不完美的部分。

如果按照科学的方式说，这是自然选择的结果，它驱动生物种群朝着适合度景观中的“山峰”前进，保留那些有利于生存和繁殖的变异。然而，自然选择是短视的，它只允许向上攀爬，无法跨越“山谷”到达更高的山峰（局部最优陷阱）

适合度景观中的“山峰”

无论是大自然创造出旋涡状星系、钻石、生命形式，还是人类创作艺术作品、发明超级计算机，解决复杂问题都涉及在一个多维度、崎岖不平的景观中寻找“最佳”解决方案。在适合度景观中，“山峰”代表适应性强的解决方案；在能量景观中，“山谷”代表最稳定的分子结构；在方案景观中，“山谷”代表最优解。景观思维揭示了自然界和人类在创造力上的惊人相似之处，并提供了一种统一的框架来理解和促进各个领域的创新。

这也是我们数据科学中的局部最优解问题，这是我们都在尽力避免的事情。

联系到实际生活当中，有些人就是因为活的太专，从而导致了一些问题，就比如说，当李飞飞的团队弄出了alexnet去打那个图像识别的比赛，别人都是四五十的正确率的时候，他们说实话作为一个外行，直接把准确率提升到了七八十，这无疑对于其他的人员的研究意味着一种毁灭性打击。当然，这种事情也就发生在身边，随着AI的火热，大家都在往这个方向靠拢，解决了很多之前使用其他路径所未能达到的高度，这无疑会让其他人产生对自己研究课题的质疑。