因为 K-L 熵是非对称的,所以我们可以按一定的概率去"杀死"那些较差的预测者,并且繁殖变异预测得较好的预测者,随着时间的演化,这些预测的系统也都达到了临界态.但比较不同的一点在于,不管初始的环境数据是不是足够杂乱,系统最终都会达到临界态----这是超乎想象的,用一个极不恰当的比喻来说就是,类似于天天学习"人民日报"语料的一大堆机器翻译系统,随着这种博弈和进化的进行最后变得竟然也能翻译"话语体系"完全不同的网络小说了.当然这个结论之所成立是因为作者他们要学习的问题相对比较简单(Ising 模型的温度估计),而对于高维度的情形(例如我的不恰当的例子),这一结论是否成立则是可疑的.
最近,这几位作者还在对这种个体的相互作