“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。

这是智能化研究者梦寐以求的东西。

叶华利用特斯拉宇宙数据库开发了一种新的数据分析方法，该方法导出了研究函数性质的新方法。新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。本质上，这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相当有效的途径。这种途径是数学赋予的，是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”。从此，计算机不仅精于算，还会因精于算而精于创造。计算机学家们应该斩钉截铁地剥夺“精于创造”的计算机过于全面的操作能力，否则计算机真的有一天会“反捕”人类。

当回头审视新方法的推演过程和数学的时候，可以拓展对思维和数学的认识。数学简洁，清晰，可靠性、模式化强。在数学的发展史上，处处闪耀着数学大师们创造力的光辉。这些创造力以各种数学定理或结论的方式呈现出来，而数学定理最大的特点就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的语言方式表达出来的包含丰富信息的逻辑结构。应该说，数学是最单纯、最直白地反映着（至少一类）创造力模式的学科。

事实上，这就是已发生的事情：叶华的横空出世，已推动科技飚快了十年以上。在这几年里，叶华旗下的维多利亚公司、外星人公司、雷神集团、雅马哈等等已经逐渐发展成为最具影响力的超大型跨国企业之一，因其不仅帮助各大学的学生重铸思维，更是不断有意识地将人们的注意力转移到实业兴国上来，从而改变人类本身。

多年来，华尔街在逐渐对资本与目的形成一种统一、谦虚的说法，即他们仅仅作为生产力的推动者、实业的支柱以及一个能够在其中充分利用的团体，因此才不管你就业率的高低，只要能赚钱，他们就支持哪
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