Nature计算科学最新：统计物理x机器学习用于求解组合优化问题
Nature计算科学最新：统计物理x机器学习用于求解组合优化问题组合优化问题（COPs）在科学和工业领域无处不在，从物流调度到芯片设计，从社交网络分析到人工智能算法，其高效求解一直是研究热点。
来自主题: AI技术研报
5676 点击 2025-04-15 14:35
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组合优化问题（COPs）在科学和工业领域无处不在，从物流调度到芯片设计，从社交网络分析到人工智能算法，其高效求解一直是研究热点。
在最新一期的《通讯-化学》杂志上，德国弗劳恩霍夫工艺工程与包装研究所的研究人员发表了一篇论文，介绍了他们开发的两种人工智能算法。这些算法能够识别16种威士忌中最突出的5种香气，与品酒师的评估结果高度一致。
随着人工智能技术的广泛应用，人们认为AI可以避免人类常见的认知偏差。然而，AI本身可能会表现出类似于人类的偏差，例如锚定效应。本文通过回顾“系统1”和“系统2”两个思维模式，探讨AI在这两种模式中的运作方式，分析AI产生认知偏差的原因，并通过具体实验展示AI在面对锚定效应时的表现。本文进一步探讨如何在理解这些局限性的基础上，合理利用AI来改善人类决策质量，并强调AI透明性和可解释性的重要性。
近期的研究表明，采用扩散模型的规划模块能够同时生成长序列的轨迹规划，这更加符合人类的决策模式。此外，扩散模型在策略表征和数据合成方面也能为现有的决策智能算法提供更优的选择。
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