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所以，他跟着那帮专业炼丹的人开了大天的会，讨论了怎样分配有限的炼丹炉。
虽然他听不懂那些高的征增广、小样本学习、时间序预测、给数驱动模型添加物理约束等理论。但作为一个通识课上学了9个学时，就要一个暑假里撸一个图像识法的高材生，他有他自的想法。
他要用化学习。
“对于化学习而言，我们的样本少了。”哪里都要掺一脚的郑K一如既地苦着脸说。
“少就少呗，又不是不能用。说了，我们不是正在用鼠模吗？了样本就多了。”卢赫不以为然。
“体呢？”郑K忧心忡忡地问。
“跟你们一样。征是某时间点的因组，标签是未来的突变位点，然后让单碱编辑的载着相应向导RNA的CRISPR系统在那里等着，一旦突变了，就立刻给修。把病扼杀在摇篮里。
要说有么不同，第一，我这是黑箱，只能发挥作用，却不道怎么发挥作用；第二，我这本是端到端的、全自动的，人工预只在定查因组和设计CRISPR系统，这部分工作未来也有希望自动化。
功过相抵，中规中矩。”
散会后，卢赫坐到电脑跟前，摩拳擦掌。
虽然不是专业人士，但一直跟进这方面进展的他，始终觉得那些在数年间如雨后春笋涌现出来的大十种方法里，化学习最有前途。
因为这是最人本能学习方式的一种。
它的原理也很简单，就是让懵懂的小人工智障在环境里学习，它的个动作都对应一个奖励或者惩罚。
就像还在蹒跚学的小时候的我们一样，我们看到了火，好奇心趋势我们，我们到了温暖，奖励加一；贱去摸了一下烫到，惩罚加一。
于是，聪明的我们就会道，火很暖和但不能靠得。
只不过与人不同得是，小人工智障无法一次就学会，而是要大量数去撑它在环境里反探索，直到把自训练成人工智能。
如果用玩超级玛丽来比方，小人工智障在游戏的第一帧获得初始状态；
在此础上，我们可以逼迫它前一，不论前方是不是有蘑菇怪。这样它会主动出第一个行动。