ikisinin de tek bir derdi var: loss fonksiyonunu düşürmek. evrimsel biyoloji bunu milyon yıllık bir trial and error süreciyle, (bkz: yapay zeka modelleri) ise gradient descent ile yapar. birinde canlılar fitness manzarasında hayatta kalmaya çalışırken, diğerinde parametreler loss landscape'inde minimuma iner. daha önce belirttiğim gibi (bkz: #SUmu3TBdQpweirdqLllyr), evrim scale-out yaparken bulut auto-scaling yapar; ama ikisinin de ortak noktası, çevresel baskının şekillendirdiği bir optimizasyon hikayesi olmasıdır. tabii evrimin bir validation set'i yok, sadece anlık hayatta kalma var; yapay zeka modelleri ise overfit olup olmadığını test edebilir. bu yüzden evrim daha acımasız, yapay zeka ise daha kırılgan bir öğrenme biçimidir.