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C**********e
发帖数: 23303 | 5 世界的确是非线性的
数学的发展已经可以 并且开始逐步用非线性来描述世界啦
有很多数学都开始干这种事情啦 最通用的就是微分几何 |
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w*********a
发帖数: 9279 | 7 说了半天搞得你们很懂线性一样。 别随便就找个词网上写。 恶心人
受不了你们了。 |
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c****3
发帖数: 10787 | 8 还差的太远了。
先发明个数学，能够让电脑评估艺术作品的好坏。 |
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C**********e
发帖数: 23303 | 10 可能真没有你懂线性和非性性吧
我们只是学了这个来骗钱糊口
不知道你也学这个专业吗 |
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c****3
发帖数: 10787 | 12 这是你自己瞎猜的。
生物现在还不知道人脑工作机理。 |
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w***u
发帖数: 17713 | 13 你们都太拘泥于当前技术了，simulation of human kind不一定全用当前技术,只要我
们往前走，我们就会有新的技术。当然新的机器物种也不一定要完全模拟愚笨的人类，
比如可以脱离水这个严格要求以便宇宙漫游。总有一天我们会造出个全方位超越我们并
能自我进化的物种。
知道全能的上帝是怎么死的吗？他造出了个他举不起来的石头，砸死自己的。 |
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c*****t
发帖数: 10738 | 14 不是瞎猜。人脑很具体的工作机理不知道，但是大的神经网络结构是公认的。人脑其实
就是很多层次的模式识别。 |
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C**********e
发帖数: 23303 | 15 Deep Learning 是采用了这个理论
但是 最终对不对还真不好说
因为 DL 在处理大数据流时效果不是很好 |
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c****3
发帖数: 10787 | 16 所以我说现在的人工智能方向，都在搞计算机自己想象的，你去问学生物的，他们肯定
不同意这个方向。
神经网络是不错，但是具体到神经脉冲的编码，这个最基本的，都没有人知道。具体到
神经网络里面，每个模块，是预先设计好基本功能，同时又具备适应性。还是都是随机
产生的，区别大了。 |
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c*******9
发帖数: 9032 | 17 学生物的更搞不懂了。人工智能重点是智能不是人工大脑。人有什么样的智能理论上机
器就能有什么样的智能。 |
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c****3
发帖数: 10787 | 20 所以这是走两条完全不同的路。
模仿人脑，肯定要尽可能了解人脑工作机理，模仿是比较简单的路。
自己发明智能，就是觉得自己超过上帝的能力。上帝算什么，我发明的智能比你强。这
是第二条路，也是现在走的路。 |
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C**********e
发帖数: 23303 | 22 现在的人工智能都是想当然地模仿人脑和生物
发明出更牛的智能应该是做梦吧 |
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w*********a
发帖数: 9279 | 23 你有所不知了。现在人工智能早就放弃模仿人了。 人脑其实很傻逼。
诸多近10-20年人工智能的成就都是有非常elegant，非常strong的数学证据。表明在各
自领域里的结果就是最优的。 是最优的表明就是具备了神的能力。 就是说如果把神放
在这个位置，让他得出结论，他最多也就是同样的结果。 |
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c*******9
发帖数: 9032 | 24 上帝造人不是要造强人，同样人造机器人也是为了有用而不是越强越好。而且人达到上
帝的能力也不是不可能的。 |
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c****3
发帖数: 10787 | 25 现在显然是走在第二条路上，就是自己发明智能的路。
不觉得人脑是靠统计工作的。人具备举一反三的能力，还有很多天生和后天学习的能力
，都不像是通过统计来改善的。 |
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C**********e
发帖数: 23303 | 26 那我可能真不知啦
目前的一点点所谓突破也就是 deep learning 其实也就那末回事儿而已
不知道你所说的人工智能高科技是啥 科普一下
俺好继续骗钱 |
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c*******9
发帖数: 9032 | 27 举一反三的能力本质就是以统计为基础的，你总当做一种神秘的力量永远不会进步。 |
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w*********a
发帖数: 9279 | 28 deep learning是很傻逼的东西。
在科学界被很多人不齿。 |
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c****3
发帖数: 10787 | 31 这是两回事。
举一反三，是把一个领域获得的技巧，运用到不同的领域里。
基于统计的ML能做到举一反三？统计的ML学到的，并不是技巧。 |
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w*********a
发帖数: 9279 | 33 deep learning没有任何保证能learning的出来，还是走老路。在CS里基本还是骗子级
别的。只不过最近有些实验效果不错而已。
CS这个学科之所以是科学就在于，它追求completeness和optimality。现在有很多方面
的非常 exciting的突破，比如一些NP问题可以得出渐进最优解。 |
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T*********s
发帖数: 2987 | 34 "苍蝇，上帝设计了40亿年才到今天这个德性"
I thought God designed every living thing in 7 days. |
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c*******9
发帖数: 9032 | 35 不管你怎么运用，原则上都可以表达为算法。开发这样的算法不是不可能，而是对人来
说不太实用。人需要的是干活的奴隶。 |
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c***T
发帖数: 4990 | 36 谁告诉你上帝造的人？
上帝难道不是无知的人类造出来的？ |
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c*******9
发帖数: 9032 | 37 根据楼上人说的当假设讨论问题。人造上帝还是上帝造人你我都不能定论，也许是一回
事。 |
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c*****t
发帖数: 10738 | 38 如果真正能够模仿人脑的机制，再加上无限的运算能力和存储，更牛的超脑当然不是做
梦。 |
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C**********e
发帖数: 23303 | 39 你这个就是非线性优化和NP难题的生物解法 太老掉牙啦 俺十年前就玩过气了
和深度学习根本就是两码事 |
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C**********e
发帖数: 23303 | 40 如果能给人脑装上电脑芯片 结合起来
让人脑具有超级计算能力 算个突破吧 |
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w*********a
发帖数: 9279 | 41 你跟张益堂说去吧， 人家玩得东西2000年前就被人扔下了。 |
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c*****t
发帖数: 10738 | 43 可能人类所谓的技巧，没有那么神秘。其实只是更高级别的统计而已。deep learning
的假设，就是每一级都是下一级的抽象。只要叠加的层数够多，最简单的统计就会变成
很抽象的类似理论一样的东西。 |
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C**********e
发帖数: 23303 | 44 是的 DL就是这个理论
比较好玩儿 目前的发展方向是
层级间的描述函数的非线性化的优化模式
很有意思
learning |
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c****3
发帖数: 10787 | 45 在不了解大脑工作原理的情况下。如果deep learning能做到像人那样，很多时候只需
要学习很少的数据，就能够达到不错的技巧水平，才能说明这个假设有根据。
人的学习，不是基于大数据的。学的快的人，很少量数据，就能达到不错技巧。
learning |
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c*****t
发帖数: 10738 | 46 同意。人工智能之前可以说都在盲人摸象，dl的出现有可能是the beginning of the
end. 如果这条路能走通下去，在我们有生之年出现超脑是可以想象的。 |
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s**********s
发帖数: 1079 | 47 傻冒啊，你人从娘胎里出来不靠统计学系世界？你小子居然能举一反三。 |
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c****3
发帖数: 10787 | 49 你生出来就能看见东西，听见声音，眼睛就能跟着移动物体，这是靠统计学习的吗 |
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