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"Tools for Thought Should Evolve as Building Blocks"
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原文英文，约1500词，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文讨论了遗传算法和构建积木的模式，以及如何将这些模式应用于思考工具的设计。遗传算法通过进化解决方案，构建积木模式在技术和思想中都存在。文章提出了一些问题和思考，如如何扩大积木库、引入变异、增加多样性、加快创新时间等。作者认为，思考工具应该是积木式的，能够不断演化和创新。
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关键要点
- 遗传算法通过进化解决方案，而无需人工设计。
- 遗传算法识别和重组构件以形成高性能解决方案。
- 技术和思想的进化都遵循积木模式，通过组合和模块化实现创新。
- 识别和交换构件是创新成功的关键。
- 遗传算法不会朝向单一完美解决方案，而是进化出多种可能性。
- 构件的组合创造新的可能性，扩大创新空间。
- BB难问题需要较高的装配指数来解决。
- 遗传算法可能会过早收敛到单一解决方案，导致创新停滞。
- 创新时间和接管时间是影响进化的重要变量。
- 工具应当演化出积木式的构件，促进思想的生成。
- 扩大积木库可以增加可能的组合，促进创新。
- 引入变异和选择压力可以加速创新过程。
- 多样性是选择性组合成功的必要条件。
- 建立引擎以发现高装配指数的构件，促进创意的生成。
- 加快创新时间以避免思想的僵化。
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