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简洁明了，不是吗？
这个看起来简单的算法在现实世界中可以应用在很多场景，例如-优化，递归神经网络的训练过程，某些问题解决任务的平行化，图像处理之类的。
尽管有这么多的可行方向，基因算法目前还没有任何实际成果。
3.自我编辑程序 -“需要小心的程序员”
作为基因算法应用的延续，这一个当然是最令人兴奋的，而它也值得拥有一个独立的小节。
想象存在一个AI程序可以修改它自身的源代码。它一次又一次地改进着自己，循环多次，直到它最终实现了自己的目标。
很多人相信，
自我改进/编辑代码+AGI=AI超级智慧
显然，要实现这个方法还存在有很多困难，但想一下2013年的这个实验：一个基因算法可以用Brainfuck（一种编程语言）来构造一个可以打印出“hello”的程序。
那个基因算法的源代码中没有写入任何的编程原则，只是一个朴素，古老的自然选择算法。在29分钟之内，它生成了这个-
在这一点上，新手认为：“从根本上说，这种受生物启发的技术可以实现一切。 毕竟，大自然选择了执行流程的最佳、最有效的方式，难道不是吗？”
只有在以后的课程中，他们才会学习ANN的部分启发方式，因此仍会有很大的局限性。
从理论上讲，一切听起来都不错，但他们不切实际的雄心勃勃的梦想就消失了，就像在错误配置的神经网络训练课程中的梯度一样（get到这个点了吗？哈哈）。
2.基因算法-“向达尔文问好”
基因算法是另外一类可以应用于计算机科学领域的受自然启发得到的算法。在这里你会找到与达尔文进化论有关所有的术语，有如-突变，繁衍，人口，交叉，适者生存等等。
这些进化算法背后的思想是遵循自然选择，只有最适应环境的个体才有机会繁衍后代。而为了在人口中增加一些多样性，最适应环境的个体所拥有的染色体每过一段时间就会随机地突变一次。
在这里，“个体”指的是给定问题的一个可能的答案
来看一下它的工作流
人才画像：数字化塑造“面向未来的”人才画像，AI算法让人才画像更有应用价值。
人才吸引与招聘：人才吸引与招聘是领先的数字化人才管理阵地，大量新技术和产品涌入，值得不断创新。
绩效管理：数字化时代，绩效管理不再是“控制系统”，更是战略支撑与持续改进平台，是员工激励与成长平台。
人才盘点与发展数字化：从人才盘点切入数字化，实施人才盘点天然具备一定的内部人才管理数字化基础，掌握人才盘点技术会助力内部人才发展数字化的成功，提升HR影响力，延长员工生命周期。
周丹指出，目前多数企业处于HR信息化建设的1.0阶段，以数据生产、行为效率提高为目标，同时向构建数据化框架、形成数字化洞察的2.0阶段迈进。只有极少数企业开始小范围探索智能数据治理的3.0阶段。企业对HR的数字化转型不再是循序渐进的，而是希望实现跨越式发展。
对于正在跑步发展的中国企业来说，他们已经不满足于信息化、数据化、智能化应用三个阶段循序渐进地发展，绝大部分企业是叠加式三阶段并行发力，这对人力资源的挑战是非常大的。越有节奏成功率越高。如果一次性转型的话，整个组织的张力过大，挑战会更大。
周丹接下来详细介绍了数字化的人才管理可以从哪里开始，以及每一个板块如何逐步地去进阶。
首先人力资源有多个业务板块，不同的业务板块虽然要有机组成，但是它们仍然有自己的专业性。同时在每一个不同的业务板块里面，其实也会有自己的数字化进程特点，比如从效率到品质再到更广范围的智能分析，有一个逐步深化的过程。这些场景可以简单梳理为“1+6”核心场景。
（编辑：盐城站长网）
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