应用成果 · 01 / 谋算学习

谋算学习让学习过程可以解释

基于谋算智能（MouSuan Intelligence, MSI）原理，把学习从已有的黑箱拟合推进到结构发现、信息解码与策略生成。

学习的对象

学习不是只记住输入与输出之间的相关性，而是理解环境中的结构、层级、约束与变化规律。

通过层谱抽象与编码，学习系统建立跨层级的全局认知，能够展示自己看到了什么、如何组织知识。

通过分而治之的演算，把全局认知转化为局部计算、策略生成和可验证的行动。

当学习结果能够被解码和验证，系统就能进一步进行策略生成、自主决策与行动验证，形成从观察到谋算的闭环。

谋算学习的形式基础由结构信息原理、编码树、结构熵与层级决策方法共同构成。