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最深的感受就是，人工智能与数学，须臾不可分。许多人工智能算法和模型都建立在数学的基础上，比如机器学习中的分类、聚类、回归等都依赖数学中的统计学、线性代数与最优化理论，而深度学习中的神经网络以及参数训练方法也依赖代数、图论与微积分理论。这些数学中的理论与方法，为人工智能提供了大量的算法工具。同样的，人工智能也可以使用大规模运算和自动推理来求解复杂的数学问题，从而更高效地解决数学难题，推动数学领域的发展。例如，人工智能可以在超高维空间中进行快速搜索，从而找到人类数学家可能忽略的新定理，也可以通过数理逻辑，完成复杂且漫长的数学推导与计算，提高解决问题的效率。
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令人惊异的是，神经元不仅对运动的生化信号有反应，而且对身体的其他影响也有反应。当神经元在一天内（每天30分钟）被反复地来回拉动（类似于运动过程中的肌肉收缩和扩张），这种机械运动刺激神经元的生长速度与肌因子诱导的神经元一样多，比没有接受任何运动的神经元生长得更远。也就是说，虽然肌肉总是在分泌肌肉生长因子，但当对其进行锻炼时，分泌量会更多。
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