g*****y
发帖数: 7271 | 1 这些东西专家系统来做的话好像很容易的样子，只是没什么用，所以没人做而已。
以前也有人做点智能对话系统吧，加点基本的公理，然后搞个定理推导，感觉
不算太难。
比方说有这么两条：“鸟靠扇翅膀飞”，“死鸟动不了翅膀”。就可以推出煮熟的鸟
不会飞了。
难的是把绝大多数日常概念全加进去，到能够有用的地步。没有收益谁做这个啊。 |
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n******7
发帖数: 12463 | 2 你想说的到底是难还是不难？
要是能模拟哪怕五岁小孩，怎么会没有用呢
一旦做出来，经过不断学习，肯定牛逼的不行啊
你说的是现有的专家系统没用吧
你的推断也不够general，应该是“鸟靠扇翅膀飞”“鸟是动物”，“死动物不会动”
，“熟的动物是死的” |
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n******7
发帖数: 12463 | 3 你说的这是医疗电子系统了
还有专家系统做疾病诊断
都是比较传统的
现在这一波主要是NGS推动的，还有各种个体sensor |
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m********5
发帖数: 17667 | 4 很遗憾没有不变应万变的方法
用我过时的知识来看，如果你的threads变化很大，似乎一般推荐tcmalloc, 如果
threads变化不大，一般推荐jemalloc. 如果大部分size很小，周期很短，用glibc.
当然我们可以想像一样，如果我们搞一个类似ATLAS的东西，可以自动调整和选择策略
，那也许针对大部分应用可以无脑上。你的系统在正常load下跑一段时间，专家系统+
genetic algorithm 自适应分配策略。
存， |
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p*******n
发帖数: 2697 | 6 【 以下文字转载自 JobHunting 讨论区 】
发信人: pcdor (锅巴), 信区: JobHunting
标 题: 简单说说这几年机器学习的形势
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Jun 16 01:19:35 2016, 美东)
管中窥豹，这两年是继98 ~ 02 年之后机器学习最大的一次革命。上次革命标志是统计
方法的全面崛起，在四年内将专家系统彻底扫进历史垃圾堆。
而神经网络的全面崛起，从几年前的怀疑，到今年的全面投降，传统统计方法纷纷被打
得不能自理，基本所有会议一半以上的新结果都是神经网络。
基本上所有方法都是曲折进步的，这几年神经网络井喷，主要原因是工具的完善，使得
门槛降低，大量研究人员涌入，使得前沿从原始迅速完善。因为原来方法非常简陋，一
旦优秀工具出现，前沿会迅速推进，迭代极快。但是很快也会碰到边界，就像统计方法
几年的hype过去后，就陷入困境。
但是就像弯曲房价，虽然会碰到淡季，泡沫破之后房价还是比泡沫出现前高，神经网络
取代传统统计方法已经是板上钉钉的事。如果你做的是监督学习，并且还在搞非神经网
络的方法，我建议你好好想想自己的未来。
神经网... 阅读全帖 |
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M*******t
发帖数: 189 | 7 来源：王垠
www.yinwang.org/blog-cn/2017/04/23/ai
如有好文章投稿，请点击 → 这里了解详情
有人听说我想创业，给我提出了一些“忽悠”的办法。他们说，既然你是程序语言专家
，而现在人工智能（AI）又非常热，那你其实可以搞一个“自动编程系统”，号称可以
自动生成程序，取代程序员的工作，节省许许多多的人力支出，这样就可以趁着“AI
热”拉到投资。
有人甚至把名字都给我想好了，叫“深度程序员”（DeepCoder = Deep Learning +
Coder）。口号是：“有了 DeepCoder，不用 Top Coder！” 还有人给我指出了这方向
最新的，吹得神乎其神的研究，比如微软的 Robust Fill……
我谢谢这些人的关心，然而其实我并不在乎，也不看好人工智能。现在我简单的讲一下
我的看法。
机器一样的心
很多人喜欢鼓吹人工智能，自动车，机器人等技术，然而如果你仔细观察，就会发现这
些人不但不理解人类智能是什么，不理解人工智能有什么局限性，而且这些“AI 狂人
”们的心，已经严重的机械化了。他们或多或少的失去了人性，仿佛忘记了自己是一个
人，... 阅读全帖 |
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g****t
发帖数: 31659 | 8 AI算法是很有实用价值的，我非常确定ai算法在工业过程控制，以及军工中的用途。
屁股做不对，就全错了。
但是有用以后往往名字就改了。例如1980年代的专家系统什么的，
现在叫decision service system.
自动编程也并不一定就完全不可能。其实很多年前就有人玩过了。例如
自动生成炒股策略的代码。
星，
美有 |
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w***g
发帖数: 5958 | 9 写的很好。“根本不可能”有点武断。但是我同意如果只是这一波技术，
确实是“根本不可能”。我之前在这个版鼓吹AI，我的信心来自于对这
一波技术的投资激发出下一波技术。王垠从技术上来说，我觉得水平还
是很高的，对技术问题看得也比较准。不过还是对社会期望过高，三观
有点问题。
根本不可能我再说细点，就是能写程序的AI不可能在tensorflow上做出来。
这一代技术，其实就是解决了个pattern recognition问题。没有能力
做logic，也没有knowledge base。有些看着很像的东西，比如LSTM，
我觉得并不是很powerful，因为目标超出了pattern recognition的范畴。
我自己觉得，存储memory和knowledge这些的数据结构，更可能是类似于
graph的数据结构。我觉得AI的下一个突破可能就是对王垠说的逻辑算法
和专家系统的现代化。 |
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w*****r
发帖数: 197 | 10 个人觉得用ML算法底层heavy lifting，symbolic reasoning系统做上层框架，会是未
来AI的方向。而专家系统的平台本身有行业和资源门槛，一般人玩不了。你现在又正遇
到具体问题可以上手，平台还不用自己搭，你还郁闷？
同道中人，加个微信？ |
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w***g
发帖数: 5958 | 11 我玩过turbo prolog哈哈。好多好多年前的事情了。
prolog也是一种设计非常漂亮的语言。
印象中比FP语言更加工程性一点。
说是专家系统的domain specific language，其实是general purpose的。
有功夫的话，各种语言看一下自然很好啊，就不会少见多怪了。 |
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w***g
发帖数: 5958 | 12 来自主题: Programming版 - 可微分编程 我的理解：DL的基石back propagation，其实是一套反馈传递系统。
可不可微不是关键，关键是要能把反馈传递下去并在每个节点按
反馈调参。怎么在目前的框架上进行扩展要看各人的理解。
有人觉得可微性是关键，也是一条路。
我觉得只要有合适的反馈机制，可微性完全可以放弃。
如果有机会，我会发展“非可微神经网络”。
接下来的一个大坑就是怎么和之前发展了几十年的
符号逻辑专家系统这些接轨。无非两条路。第一是
神经网络放弃可微性，另一条路就是把让符号逻辑
变得可微。我觉得前者更可行。 |
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g****t
发帖数: 31659 | 13 来自主题: Programming版 - 可微分编程 不可微的问题lift up一个参数p
变成高一维度的新问题
然后原问题变成p为0时候的特殊情况
新问题对p可微用DL可解
那么解一系列p,p逼近零就找到了原问题的解
这种办法把tool做好是formally没问题的
但是反馈传回去容易
收敛难
: 我的理解：DL的基石back propagation，其实是一套反馈传递系统。
: 可不可微不是关键，关键是要能把反馈传递下去并在每个节点按
: 反馈调参。怎么在目前的框架上进行扩展要看各人的理解。
: 有人觉得可微性是关键，也是一条路。
: 我觉得只要有合适的反馈机制，可微性完全可以放弃。
: 如果有机会，我会发展“非可微神经网络”。
: 接下来的一个大坑就是怎么和之前发展了几十年的
: 符号逻辑专家系统这些接轨。无非两条路。第一是
: 神经网络放弃可微性，另一条路就是把让符号逻辑
: 变得可微。我觉得前者更可行。
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l*******s
发帖数: 1258 | 14 怎么是天真呢
其实这个系统就是把传统的information extraction, knowledge representation,
reasoning and inference, QA等东西结合起来而已。 每个部分都有现成的很不错的系
统，只
不过当前在生物及医疗领域还没有太多人做而已。
当然了 不同于以前搞的那些个专家系统。不过淘汰相当一部分人工 还是不成问题的。 |
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w********2
发帖数: 632 | 15 那是因为知识库已经很逻辑了。
说白了，AI就是30年前热过的专家系统。 |
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w***c
发帖数: 116 | 16 恩，所谓的色谱方法学。还有过什么色谱专家系统。不过实际操作起来还是看经验和习
惯。 |
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c****n
发帖数: 21367 | 17 呵呵，凭经验填不行吗？:)
那你要精确很容易啊，就把模型里的0-10改为triplet，{发寒，上火，正常}
这下可以精确参与运算了吧，呵呵。医师的一致率高了吧。:) 西医现代
病历里面这种0-10凭医师经验的事情多了去了，呵呵。:)
这些都是表征，当然可以量化，现代专家系统里面一样是这么做的。
我还要多说几句，如果有许多（>10）个变量互相纠缠，符合利亚普诺夫和
林德伯格条件，也就是没有特别突出的输入，没有特别突出的输出。
那么系统的输入精确性在non-trival条件下是不重要的。:) 其放宽程度和
变量数目，相关性成正比 :) |
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f*******e
发帖数: 5594 | 18 建立数据库可以大大减少误诊的可能性。以前听说有人在做“中医专家系统”。不知现
在如何了。 |
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l*t
发帖数: 1695 | 19 对于美国的中医，我也不好说什么。
很多人看病是靠忽悠，或者靠凭着自己 一点点的 中医知识
来帮患者碰运气，如果他们的方子碰巧对了，算你走运。
如果他们的方子错了，也不怕，因为不会给你开猛药的，
所以也吃不出人命，你也没法告他。
有些流水线制造出来的中医，缺乏对中医之道的细腻的体会，
大部分靠死记硬背，临证略加化裁，有些像专家系统的软件。
不过这些系统学习过的中医，还是可以去看看的。
只是他们的下药有时候不分轻重。。。 你要及时的和医生反馈，否则就坏了。
有医生给你开 补脾的中药？那不越吃胃火越重吗？胃酸越多吗？ 嗓子越疼吗？
估计是 白术，党参，大枣，半夏，茯苓之类吧？ |
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f*******e
发帖数: 5594 | 20 发信人: lwt (老顽童), 信区: ChineseMed
标 题: Re: 重大科学发现：中药导致Rhabdoid恶性肿瘤 (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Nov 19 13:40:47 2010, 美东)
你说的那个计算机的专家系统软件，已经有好多人试过，基本都不行。 |
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发帖数: 1 | 21 英国大学计算机专业申请条件
不同的英国大学，其对应的计算机专业申请条件会有所变化，但一般来说，申请英国计
算机类专业的基本条件，要达到：
1)英语成绩要求：雅思成绩6.5分以上，部分英国大学单项成绩要求，不能低于6分
2)学位要求：本科学位,2.1荣誉学位,部分英国院校要求有计算机科学相关背景
3)GPA：不同的国内院校，其GPA成绩会有所不同
4)留学文书：个人简历、推荐信以及其它软实力材料
5)工作经验：对申请的工作经验没有硬性要求，但如果有相应的实习证明会更好。
6)本科背景：要求申请者本科是计算机或相关专业(本科课程需要有计算或数学的课程
。例如信息系统专业、数学专业、工程专业或物理专业等。)
为什么选择英国大学计算机专业？
英国在计算机和信息技术领域内处于世界领先地位，每年大量集成电路、电信以及
网络通信领域内的重大突破和发现都出自英国科学家之手。很多英国大学都与国际知名
的公司建立了共同研发的合作关系，不但促进了学术与产业的深入融合，也使得更多的
学子有机会能通过在大学的学习体验到自己学习的领域内国际上最顶尖的产品和研发水
平。
英国IT行业长期以来拥有优良... 阅读全帖 |
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d*****n
发帖数: 3084 | 22 编程是很简单的体力活，年轻的时候学会了，一辈子收益。
我是电脑发烧友，大学时候学会了汇编和Basic，自学了C。至今还不曾为编程发愁过。
很多语言都用过，一门语言化几个小时就可以上手干活了。这包括汇编写单片机，lisp
做专家系统，IT大潮的时候写网站CGI和数据库。前天晚上才学会了Lua，今天已经在教
人怎么跟C玩了。其实编程是一个民工的活，CS的不读phD，其实跟生物一样，不需要智
商。做软件靠的不是写代码，而是羽扇纶巾的框架、文档。大多数软件都是针对某个领
域的，这时候编程是最底层的，专家才是老爷。
真正的工作中，能混饭吃的还是靠理论，到代码这个级别有时候花这时间不如买合算了
。EE是一门理论性很强的学科，CS其实是很应用层的东西，数学要求很低。我花了十多
年才把电磁场玩的半生不熟，CS的MS是国内学中文英语的F2才读的。CS的到phD层次才
有点意义，但是那已经是数学了，好比EE的做控制，控制理论数学系做。
如果要到工业界混饭，会编程跟会开车一样，只要你没有到配司机的份上，认了吧。也
不是多大的事儿，连代码都不会码的人sucks。 |
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l******i
发帖数: 4666 | 23 给你个名单吧,别跟小P孩一般见识.
王有才1966年6月29日出生在浙江富阳胥口里坞留下，北京大学物理学研究生，北京高
等院校学生自治联合会最后一任(第2任)秘书长，21名被通缉的学 生领袖第15名，被控
企图组织上海学生继续反抗。
封从德于1982 年入读北京大学，1986年保 送北京大学遥感所研究计算机识别卫星图象
专家系统，1988年获高级程序员证书，1989年5 月获波士顿大学五年博士学位奖学金。
六四事件期间当选北大筹委会常委、高自联主席，及任绝食团和广场指挥部副总指挥。
柴玲1987年毕 业于北京大学心理系，入北京师范大学儿童心理研究所攻读硕士学位。
六四事件期间，她是绝食发起者之一，并担任天安门广场绝食团、保卫天安门广场指挥
部总指挥.
周锋锁1989年周 锋锁是清华大学四年级学生, 首批被通辑的学生领袖.
张伯笠（1959年－），祖籍中国山东，黑龙江省望奎县人。曾在绥化师专和苏州铁道师
范学校学习，毕业后在铁路工程报社任记者，期间写出许多报告文学作品；《成功者
说》、《哈木哈木》、《通向大海之路》、《中国星火》等1988年考 入北京大学中文
系作家班，师从曹文轩、钱理群 |
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