计算智能与人工生命：扩展自然进化与优生优育

该资源是一份关于计算智能的PPT，重点讨论了如何通过扩展自然生命来实现人工进化和优生优育，以及计算智能在生命科学、信息科学、系统科学交叉中的作用。 计算智能是一个涵盖神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命等领域的学科，体现了多学科的交叉与集成。计算智能的概念最初由贝兹德克在1992年提出，他认为计算智能侧重于数值数据，而非依赖于知识，而人工智能则更注重知识的应用。马克斯在1993年进一步阐述了计算智能与人工智能的区别。贝兹德克用ABC模型（Artificial、Biological、Computational）来区分不同层次的系统复杂性，其中人工（A）代表非生物的人造系统，生物（B）代表生物系统，计算（C）代表数学和计算机科学的结合。 人工生命的引入旨在模拟和扩展自然生命的特性，以实现人工进化和优生优育。通过这种方法，可以研究人类遗传、繁殖、进化和优选的机制，从而对计划生育和优生优育提供科学支持。同时，人工生命也能用于动物的遗传变异和杂交进化研究，培育新的动物品种和种群。 此外，计算智能在促进生命科学、信息科学和系统科学的交叉发展中起到关键作用。人工生命作为这些学科的交叉产物，其核心在于理解和模拟生命信息的获取、传递、变换、处理和利用过程。例如，基因信息的控制与调节是人工生命研究的重要内容。 总结来说，这份PPT探讨了计算智能的定义和特点，强调了人工生命在人工进化和优生优育上的潜力，以及它在不同科学领域融合中的作用。通过深入理解计算智能，我们可以更好地利用这些技术推动生命科学的进步，并创造出新的生命形式和应用。