人工智能|IEEE Fellow姚新：在多目标动态优化问题中，演化计算仍有独特优势( 六 )

「我经常讲一个可能不是很恰当的比喻：最适合用演化计算的实际问题，是一些特别难的问题，难到其他方法都觉得毫无头绪，这时，演化计算的相对优越性就出来了。不是说演化计算更好，而是有相对的优越性。」姚新谈道。
其次，演化计算要在理论上有所突破。如周志华团队所做的努力，从理论上分析演化计算的优越性与不足之处，从而对整个领域的发展与应用起到指导性的作用。姚新自己也与合作者在演化算法计算复杂性分析方面耕耘多年，仍在继续努力。

4、结语

国内演化计算的圈子本来就狭小。
问及当年决定回国的原因，姚新谈道：
「做学术的人总想做点更有影响力的工作。南方科技大学地处深圳，IT企业众多，学校希望建设一个有特色的计算机科学与工程系。一张白纸总是画起来更方便。
南科大老师说：你的余生有两个比较大的方向，一是继续留在伯明翰，发论文、培养博士生，二是去创建一个新的计算机系，把你的理念传给本科生，按你的想法做一些你在伯明翰没那么容易做的事情。这一点很吸引我。
做没有做过的事情、从本科阶段就开始培养学生做研究，这对姚新来说都是前所未有的挑战，而按照他的说法，「喜欢科研的人都喜欢面对挑战。」
所以，2016年，姚新选择回国。当年年，南科大就设立了计算机科学与工程系，开始招生，如今已培养出数批计算机专业的本科毕业生。他一边授课，一边带领学生从事演化计算与可信AI的科研，在演化计算与神经网络的结合上继续研究。
作为国内研究演化计算的先行者之一，姚新在科研上严格遵循李国杰院士的四字信条——「顶天立地」。另一方面，他也十分推崇博士后导师Richard Brent的独立科研精神，鼓励年轻学者做自己感兴趣的研究，独辟蹊径。
从上世纪90年代末起，姚新便开始从事演化计算与神经网络的结合研究，远早于深度学习的兴起之时，曾因此工作获得2001年的 IEEE Donald G. Fink Prize Paper Award。那么，在深度学习如此火热的当下，演化计算是否还能给人工智能带来新的启发？亦或者，在人工智能领域，演化计算如何找到自己在新时代的位置？
静待2021年12月17日CNCC分论坛「演化计算的下一代发展趋势」。
参考链接：
1、https://weightagnostic.github.io/papers/turing1948.pdf
2、https://wenku.baidu.com/view/13713b7ba26925c52cc5bfd0.html
3、https://www.alanzucconi.com/2016/04/06/evolutionary-coputation-1/
4、https://ti.arc.nasa.gov/m/pub-archive/1417h/1417%20(Hornby).pdf
5、https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.493.6049&rep=rep1&type=pdf
6、https://www.cnblogs.com/tsingke/p/11252203.html
【人工智能|IEEE Fellow姚新：在多目标动态优化问题中，演化计算仍有独特优势】