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最小化遗传编程：从进化到句法推导的范式转变
遗传编程（GP）长期以来依赖两个核心思想：将学习任务视为程序归纳问题，以及将程序搜索视为进化过程。然而，一篇新论文提出了一种颠覆性的替代方案——最小化遗传编程（MGP），它抛弃了进化机制，转而从语言学中的“最简方案”汲取灵感，将程序构建视为一个句法推导过程。
核心创新：用 MERGE 替代进化
传统 GP 通过遗传算子（交叉、变异）在种群中搜索最优程序树，但容易产生“代码膨胀”（bloat），即程序规模过大而性能不佳。MGP 则借鉴了乔姆斯基语言学中的最简方案，其核心是一个名为 MERGE 的二元集形成操作。该操作以马尔可夫过程的方式逐步将原子句法对象组合成复杂结构，类似于人类语言中通过递归合并构建句子。
实验验证：符号回归上的突破
研究团队在一组已知对标准 GP 困难的符号回归任务上进行了基准测试。结果表明，在选择了合适的原子句法对象词典后，MGP 能够一致地生成精确的真实模型，而标准 GP 在这些任务上则难以做到。这证明句法推导方法能有效抑制代码膨胀，并找到更简洁、准确的解。
行业意义与未来方向
MGP 的提出为程序归纳领域开辟了新的道路。它不仅连接了人工智能与理论语言学，还可能启发更高效的符号学习算法。未来工作可探索更复杂的词典设计、扩展至分类等任务，以及将 MERGE 操作与深度学习结合。
总结：MGP 从“进化”转向“句法推导”，用 MERGE 操作替代遗传算子，在符号回归任务上展现了超越传统 GP 的准确性和简洁性。这一跨学科创新或将为 AI 的符号推理能力带来新突破。