（A）熵：有趣的鸭子“拔河”
1990.12.26
写件养花或喂养小动物中有趣的事。
《喂鸭子》
为了更好地完成这篇小习作，我得去观察了。
我来到鸭棚……有的小鸭子在拍打自己的小翅膀，仿佛给自己洗脸；有的在用嘴啄着木板，像是给自己刷牙。大多都向前挤。这都可见它们都准备吃，肚子饿呢！
我打开门，准确去和食……我想起以前妈妈对姐姐说的话“小鸭子最喜欢吃蚯蚓了”。我就拿起锄头，找肥地挖蚯蚓了。
由于现在比较冷，蚯蚓比较少。我挖了一下，不见蚯蚓，鸭子却围了上来，我要是再挖就无法了……（又怕挖到小鸭子）……
我向别处用力抡了一下锄头，一下子上来一条大蚯蚓。
由于蚯蚓太大……他们都不能一口吞下去，但他们谁也不想少吃，就“每人”紧紧咬着不放，各向四方拔。嗬，多么象场激烈的拔河比赛。不！都没有规律，也没有裁判员……哈！那就我做这场比赛的裁判员吧。
于是我站在中间，主持这场比赛。我只见那只穿着“花衣裳”的鸭子，它昂首挺胸，嘴巴紧紧咬着蚯蚓的头方，用力的向前拔。想多占多吃。
哎，不行！……“绳子”越拔越长，那么我怎么判胜负呢。
啊，断了！怎么行？不！还行。我看它们分成三组，一组两“人”，拔得更紧张、激烈了。我要做一个评委了。
哎，眼看这场“拔河”比赛就要结束了，它们把“绳子”越拔越长，断了，就把“绳子”一段段吃掉了。哦，了不起。太有趣了。
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（B）Kimi：敬畏自然的智能决策
在一个晴朗的周末，Kimi决定进行一项特别的观察实验，以便更深入地理解人工智能中的行为模仿理论。她的目标是研究小鸭子的行为模式，并尝试将这些模式与AI中的学习算法相联系。
她来到了家附近的鸭棚，那里的小鸭子们正忙着进行日常活动。Kimi注意到，小鸭子们通过模仿成年鸭子的行为来学习生存技能，这正是人工智能中强化学习理论的一个现实世界例子。在AI中，通过与环境的交互来学习，个体（或算法）会根据所获得的奖励或惩罚来调整其行为。
Kimi记得妈妈曾经提到，小鸭子喜欢吃蚯蚓。她决定利用这一点来测试小鸭子的适应性和学习能力。她拿起锄头，在鸭棚附近的肥沃土地上挖掘蚯蚓，这就像是在AI训练中设置一个特定的任务或目标。
当她将蚯蚓放入鸭棚时，小鸭子们立刻展现出了竞争行为。它们紧紧咬住蚯蚓，试图将其拖向自己的方向。Kimi观察到，这种行为类似于AI中的多智能体系统，每个小鸭子都是一个独立的决策者，它们通过局部的互动来解决共同的问题——如何分配食物。
Kimi意识到，这场自发的“拔河比赛”是一个很好的学习场景，可以用来研究AI中的协同学习。在AI中，协同学习涉及到多个算法或智能体共同工作，以解决复杂的问题。小鸭子们通过这种方式学会了合作，尽管它们的行为是无意识的，但这种合作对于它们的生存至关重要。
通过这次观察，Kimi得到了启发，她开始思考如何将这种自然界中的学习机制应用到人工智能的设计中。她想象着，未来的AI系统也许能够通过观察和模仿人类或其他生物的行为来学习新技能，从而更加自然地融入我们的世界。
Kimi的这次经历不仅让她对人工智能的潜力有了新的认识，也让她对自然界中的智能行为有了更深的敬意。她知道，无论是在AI研究还是在生活中，观察和学习永远是获取知识的重要途径。