e*********6
发帖数: 3453 | 1 数据很多，上课学了什么新算法，可以找点数据自己试试，效果好就找老板讨论一下能
不能发paper, 不好就move on再换个算法试试。 |
x********a
发帖数: 230 | 2 你说的这象CS， 不像生物。你这是挺风作案。
【在 e*********6 的大作中提到】
: 数据很多，上课学了什么新算法，可以找点数据自己试试，效果好就找老板讨论一下能
: 不能发paper, 不好就move on再换个算法试试。
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e*********6
发帖数: 3453 | 3 我觉得生物现在数据多，未经探索领域多。找点现成算法，探索生物数据应该还是很有
意思的。
现在要对已知问题提更好的解比较难，但是从生物领域提出新问题用现在算法解还是不
错的
【在 x********a 的大作中提到】
: 你说的这象CS， 不像生物。你这是挺风作案。
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m*********u
发帖数: 1491 | 4 说的好! 咱生物这行就是挺有意思的！
生物这行熟桔特多,熟桔技术哪里都缺.生物博士分洗熟桔,公司抢着给你工作!
http://www.usalaotu.com/forum/index.php?board=16.0
【在 e*********6 的大作中提到】
: 数据很多，上课学了什么新算法，可以找点数据自己试试，效果好就找老板讨论一下能
: 不能发paper, 不好就move on再换个算法试试。
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c****3
发帖数: 10787 | 5 看不出这是大坑吗？如果数学分析有效，生物就不是大坑了。
人类以前那点数理基础，在其他行业成功的东西，拿到生物全部无效，才会变成大坑。
【在 e*********6 的大作中提到】
: 我觉得生物现在数据多，未经探索领域多。找点现成算法，探索生物数据应该还是很有
: 意思的。
: 现在要对已知问题提更好的解比较难，但是从生物领域提出新问题用现在算法解还是不
: 错的
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v*******e
发帖数: 11604 | 6 生物还靠做实验、发明新方法。最近的超分辨率、各种荧光显示、各种knock out
knock down之类的东西就很好。这样的东西还需要更多。 |
x********e
发帖数: 35261 | 7 所以生物之外的人都想来掺一脚，做生物的都想跳出去
【在 e*********6 的大作中提到】
: 我觉得生物现在数据多，未经探索领域多。找点现成算法，探索生物数据应该还是很有
: 意思的。
: 现在要对已知问题提更好的解比较难，但是从生物领域提出新问题用现在算法解还是不
: 错的
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e*********6
发帖数: 3453 | 8 我没说生物发展的大方向，我就说对学生来说，生物上的很多课题还是挺有意思的。 |
x********e
发帖数: 35261 | 9 你说的只是数据分析吧？
【在 e*********6 的大作中提到】
: 我没说生物发展的大方向，我就说对学生来说，生物上的很多课题还是挺有意思的。
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e*********6
发帖数: 3453 | 10 当然不仅仅数据分析了。
我觉得把现有的杂乱的数据，进行整理，提出一个有意思的问题，然后想办法用计算的
方法，来解决问题，做出新发现，是很有意思的。
【在 x********e 的大作中提到】
: 你说的只是数据分析吧？
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m*********u
发帖数: 1491 | 11 好主意!
即使没有伟大的新发现,也是很有意思的。
因为公司都要这样的技术!
【在 e*********6 的大作中提到】
: 当然不仅仅数据分析了。
: 我觉得把现有的杂乱的数据，进行整理，提出一个有意思的问题，然后想办法用计算的
: 方法，来解决问题，做出新发现，是很有意思的。
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x********e
发帖数: 35261 | 12 非生物人做生物的一大问题就是很多计算在实际意义上不make sense。就像搞数学的通
过整理数据总结可以推出公式，但对不上实际物理意义一样。
不过我还是很喜欢听非生物背景的人做报告。你们的思维方式很有意思，很有启发性。
【在 e*********6 的大作中提到】
: 当然不仅仅数据分析了。
: 我觉得把现有的杂乱的数据，进行整理，提出一个有意思的问题，然后想办法用计算的
: 方法，来解决问题，做出新发现，是很有意思的。
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n******7
发帖数: 12463 | 13 你说的这是生物信息
发文章是容易多了
不过绝大部分是垃圾 |
e*********6
发帖数: 3453 | 14 我们这些小兵小卒不在乎垃圾不垃圾，能毕业找到工作养家糊口就行了
【在 n******7 的大作中提到】
: 你说的这是生物信息
: 发文章是容易多了
: 不过绝大部分是垃圾
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n******7
发帖数: 12463 | 15 然
搞统计计算的转生物信息很受欢迎的
因为忽悠一个过来不容易
【在 e*********6 的大作中提到】
: 我们这些小兵小卒不在乎垃圾不垃圾，能毕业找到工作养家糊口就行了
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r******8
发帖数: 1486 | 16 现在搞计算机的，脑子得多坏才会转生物信息啊，都是本来搞生物的，学了点计算机，
才去生物信息吧
★ 发自iPhone App: ChineseWeb 1.0.1
【在 n******7 的大作中提到】
: 然
: 搞统计计算的转生物信息很受欢迎的
: 因为忽悠一个过来不容易
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n******7
发帖数: 12463 | 17 不是
做方法的大部分还是学数学统计计算机的
搞生物的主要做做pipeline，database，或者分析分析数据的生物学意义
【在 r******8 的大作中提到】
: 现在搞计算机的，脑子得多坏才会转生物信息啊，都是本来搞生物的，学了点计算机，
: 才去生物信息吧
:
: ★ 发自iPhone App: ChineseWeb 1.0.1
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e*********6
发帖数: 3453 | 18 我见过很多cs phd在生物领域，可能因为留在学术界的曝光率高，去当了工业界的就不
在露面了。。。
【在 r******8 的大作中提到】
: 现在搞计算机的，脑子得多坏才会转生物信息啊，都是本来搞生物的，学了点计算机，
: 才去生物信息吧
:
: ★ 发自iPhone App: ChineseWeb 1.0.1
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R****n
发帖数: 708 | 19 我很同意你的话，我以前学工科的，刚开始读博士的时候很不上路，博后的时候做高通
量筛选，工科的training就起作用了。 可以借用很多别人的数据验证自己的想法，从
而避免做很多Wet lab。实验可以搞得很efficient
【在 x********e 的大作中提到】
: 非生物人做生物的一大问题就是很多计算在实际意义上不make sense。就像搞数学的通
: 过整理数据总结可以推出公式，但对不上实际物理意义一样。
: 不过我还是很喜欢听非生物背景的人做报告。你们的思维方式很有意思，很有启发性。
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x********e
发帖数: 35261 | 20 一个完整的理论是需要wet lab验证的。你可以自己纯做computational analysis，把
in vivo给别人做。发文章的话还是要有wet lab data才能发高。
【在 R****n 的大作中提到】
: 我很同意你的话，我以前学工科的，刚开始读博士的时候很不上路，博后的时候做高通
: 量筛选，工科的training就起作用了。 可以借用很多别人的数据验证自己的想法，从
: 而避免做很多Wet lab。实验可以搞得很efficient
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R****n
发帖数: 708 | 21 是的，现在和一个院士实验室的中国哥们合作很愉快，一个靠得住的人比一群磨嘴皮的
强不知道多少倍。以后有机会能在找个做动物的就齐了。lol
【在 x********e 的大作中提到】
: 一个完整的理论是需要wet lab验证的。你可以自己纯做computational analysis，把
: in vivo给别人做。发文章的话还是要有wet lab data才能发高。
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e*********6
发帖数: 3453 | 22 从发高质量文章来说是对的。但是如果要一起做wet lab，还有很多实际问题。我们有
时候辅助他们分析他们主导的课题数据。但是我们自己的东西，要做的时候就要把那些
用来证实的东西规划好，要现已经发表的数据作为验证。如果我们的理论说的通，自然
有人会做实验验证的。这毕竟有事一篇paper
【在 x********e 的大作中提到】
: 一个完整的理论是需要wet lab验证的。你可以自己纯做computational analysis，把
: in vivo给别人做。发文章的话还是要有wet lab data才能发高。
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x********e
发帖数: 35261 | 23 again，非生物背景出来的人有时候是没有生物常识的。数据可以用各种方式分析，但
生物实际上的情况只有一个可能。wet lab错误interpret的时候都很常见，更不要说是
computational biology了。另外，computational biology的数据也来自wet lab，比
如RNA-Seq。这个实验设计得不合理或者样品的质量不过关的话，所有的数据都没有意
义。你分析出花儿来都没用。
【在 e*********6 的大作中提到】
: 从发高质量文章来说是对的。但是如果要一起做wet lab，还有很多实际问题。我们有
: 时候辅助他们分析他们主导的课题数据。但是我们自己的东西，要做的时候就要把那些
: 用来证实的东西规划好，要现已经发表的数据作为验证。如果我们的理论说的通，自然
: 有人会做实验验证的。这毕竟有事一篇paper
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x********e
发帖数: 35261 | 24 我觉得你楼上那个RinMan是非生物背景但有希望做好的。你这种就是典型的借生信和大
数据灌水。
【在 e*********6 的大作中提到】
: 从发高质量文章来说是对的。但是如果要一起做wet lab，还有很多实际问题。我们有
: 时候辅助他们分析他们主导的课题数据。但是我们自己的东西，要做的时候就要把那些
: 用来证实的东西规划好，要现已经发表的数据作为验证。如果我们的理论说的通，自然
: 有人会做实验验证的。这毕竟有事一篇paper
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e*********6
发帖数: 3453 | 25 我们用肯定要用可靠的发表出来的数据啊。至于错误，我们没办法只能选择相信同行是
正确的，我也不知道wet引用wet的paper的时候如何验证。至于误差，只能一步一步改
进。
【在 x********e 的大作中提到】
: again，非生物背景出来的人有时候是没有生物常识的。数据可以用各种方式分析，但
: 生物实际上的情况只有一个可能。wet lab错误interpret的时候都很常见，更不要说是
: computational biology了。另外，computational biology的数据也来自wet lab，比
: 如RNA-Seq。这个实验设计得不合理或者样品的质量不过关的话，所有的数据都没有意
: 义。你分析出花儿来都没用。
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e*********6
发帖数: 3453 | 26 不能这么说。这叫做给做生物学家提供idea和参考。做做辅助工作提提鞋
【在 x********e 的大作中提到】
: 我觉得你楼上那个RinMan是非生物背景但有希望做好的。你这种就是典型的借生信和大
: 数据灌水。
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n******7
发帖数: 12463 | 27 确实这样
绝大多数我见过的计算背景的人缺乏生物直觉
就是某个东西重不重要，靠不靠谱，哪里可能出问题，没什么感觉
这样就容易走歪
其实这些人多做做low level的data processing会好很多
很多实验问题都在data processing这一步有所体现
可惜他们一般都看不上这块活
做实验的现在也需要多做做data processing，
话说前两个月，某个大牛说他们发现了一个新现象
要我们帮忙弄个统计模型好写grant
结果折腾了一下午发现他们数据有问题
弄个了简单粗暴的方法处理了一下，他们的发现就没了...
【在 x********e 的大作中提到】
: again，非生物背景出来的人有时候是没有生物常识的。数据可以用各种方式分析，但
: 生物实际上的情况只有一个可能。wet lab错误interpret的时候都很常见，更不要说是
: computational biology了。另外，computational biology的数据也来自wet lab，比
: 如RNA-Seq。这个实验设计得不合理或者样品的质量不过关的话，所有的数据都没有意
: 义。你分析出花儿来都没用。
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e*********6
发帖数: 3453 | 28 我很想反驳你这句。所以的直觉是啥啊？我想解释成偏见或者预定立场。你直觉的觉得
A因素会影响B，你怎么知道是真的影响而不是B本身的误差引起的？
你这样才容易走歪
【在 n******7 的大作中提到】
: 确实这样
: 绝大多数我见过的计算背景的人缺乏生物直觉
: 就是某个东西重不重要，靠不靠谱，哪里可能出问题，没什么感觉
: 这样就容易走歪
: 其实这些人多做做low level的data processing会好很多
: 很多实验问题都在data processing这一步有所体现
: 可惜他们一般都看不上这块活
: 做实验的现在也需要多做做data processing，
: 话说前两个月，某个大牛说他们发现了一个新现象
: 要我们帮忙弄个统计模型好写grant
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n******7
发帖数: 12463 | 29 呵呵，那你就按你觉得正确的做呗
【在 e*********6 的大作中提到】
: 我很想反驳你这句。所以的直觉是啥啊？我想解释成偏见或者预定立场。你直觉的觉得
: A因素会影响B，你怎么知道是真的影响而不是B本身的误差引起的？
: 你这样才容易走歪
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c****3
发帖数: 10787 | 30 大数据能分析出来的规律，用眼睛也能看出来，用不着去分析。
更不要说生物还有很多造假数据，真假在一起，大数据分析结果根本没用。
大数据是CS忽悠的东西，主要目的是挖掘用户隐私，卖广告，这才是大数据能发挥作用
的地方。如果这都看不出，CS也是白学了。 |
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e*********6
发帖数: 3453 | 31 你说说怎么用眼看出来？
【在 c****3 的大作中提到】
: 大数据能分析出来的规律，用眼睛也能看出来，用不着去分析。
: 更不要说生物还有很多造假数据，真假在一起，大数据分析结果根本没用。
: 大数据是CS忽悠的东西，主要目的是挖掘用户隐私，卖广告，这才是大数据能发挥作用
: 的地方。如果这都看不出，CS也是白学了。
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c****3
发帖数: 10787 | 32 你以为现在人工智能啥水平，每个大数据忽悠的例子，除非看的人智商有问题，否则都
可以用手工分析，找到明显规律。眼睛找不到规律的，大数据也分析不出来。
隐私分析情况不同，因为用户成千上万，但是因为每个人的习惯，规律是很明显的，只
是没有那么多人力，所以要靠大数据自动挖掘隐私，卖广告。
生物情况更不同，生物的规律不是象其他学科可以用数学描述的线性规律，是非线性的
，肉眼都很难找到。这种更不适合大数据了，当然只是为了灌水另说。
【在 e*********6 的大作中提到】
: 你说说怎么用眼看出来？
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d********t
发帖数: 9628 | 33 RE
【在 c****3 的大作中提到】
: 大数据能分析出来的规律，用眼睛也能看出来，用不着去分析。
: 更不要说生物还有很多造假数据，真假在一起，大数据分析结果根本没用。
: 大数据是CS忽悠的东西，主要目的是挖掘用户隐私，卖广告，这才是大数据能发挥作用
: 的地方。如果这都看不出，CS也是白学了。
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e*********6
发帖数: 3453 | 34 你说那个target卖婴儿用品的经典例子,你用眼睛怎么看出来?
【在 c****3 的大作中提到】
: 你以为现在人工智能啥水平，每个大数据忽悠的例子，除非看的人智商有问题，否则都
: 可以用手工分析，找到明显规律。眼睛找不到规律的，大数据也分析不出来。
: 隐私分析情况不同，因为用户成千上万，但是因为每个人的习惯，规律是很明显的，只
: 是没有那么多人力，所以要靠大数据自动挖掘隐私，卖广告。
: 生物情况更不同，生物的规律不是象其他学科可以用数学描述的线性规律，是非线性的
: ，肉眼都很难找到。这种更不适合大数据了，当然只是为了灌水另说。
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c****3
发帖数: 10787 | 35 这还不明显，女孩肯定知道自己怀孕，成天看相关网站，或者电邮里有相关内容，隐私
被在线服务商偷走（Goolge？），然后隐私被转卖给商家。
这是典型的大数据赚钱的忽悠模式，出卖隐私一条龙。
【在 e*********6 的大作中提到】
: 你说那个target卖婴儿用品的经典例子,你用眼睛怎么看出来?
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e*********6
发帖数: 3453 | 36 这是你事后的解释,你事前怎么知道?!
比如我找了DNA sequence上某种pattern和某个生物学事件有关, 生物学家可以再解释
为什么,但是没有数据上分析提供这个提示,打死也想不到这两者之间有联系. 就好比啤
酒和尿布的关系.
【在 c****3 的大作中提到】
: 这还不明显，女孩肯定知道自己怀孕，成天看相关网站，或者电邮里有相关内容，隐私
: 被在线服务商偷走（Goolge？），然后隐私被转卖给商家。
: 这是典型的大数据赚钱的忽悠模式，出卖隐私一条龙。
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c****3
发帖数: 10787 | 37 死脑筋的人不适合搞科研。
已经跟你说过，大数据搜集隐私，因为隐私里很容易找到规律，只是人手不够。女孩怀
孕这种事，如果她父母能偷看她的隐私，知道她最近的在看的网站，或者偷看她的电邮
，也能知道发生什么。现在父母没有偷看，被在线商程序自动偷看了。
生物这种数据，都是透明的，大家都可以看，不像隐私，不能偷看。其中的规律，如果
明显，早就有人看出来了，也轮不到你。
不明显的规律，可能有无数个，这个你拿大数据看到也没用。在这些不明显的规律里找
到正确的，也要花费无数精力。
【在 e*********6 的大作中提到】
: 这是你事后的解释,你事前怎么知道?!
: 比如我找了DNA sequence上某种pattern和某个生物学事件有关, 生物学家可以再解释
: 为什么,但是没有数据上分析提供这个提示,打死也想不到这两者之间有联系. 就好比啤
: 酒和尿布的关系.
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e*********6
发帖数: 3453 | 38 生物这种数据，都是透明的 -- 所以我才觉得, 这种东西对学生是一个很好的练手机
会.并且生物的数据不是非常attractive,不像搞marketing或者金融的那种,可以直接来
钱. 高手云集, 根本没新手啥机会. 我们这些phd学生只能在生物数据里有机会练练手
你说的人手不够我很认同啊,那种直接来钱的领域,人手都不够. 何况这种生物这种暂时
还没法来钱的领域啊, 我们才有机会发点paper灌灌水啊.
【在 c****3 的大作中提到】
: 死脑筋的人不适合搞科研。
: 已经跟你说过，大数据搜集隐私，因为隐私里很容易找到规律，只是人手不够。女孩怀
: 孕这种事，如果她父母能偷看她的隐私，知道她最近的在看的网站，或者偷看她的电邮
: ，也能知道发生什么。现在父母没有偷看，被在线商程序自动偷看了。
: 生物这种数据，都是透明的，大家都可以看，不像隐私，不能偷看。其中的规律，如果
: 明显，早就有人看出来了，也轮不到你。
: 不明显的规律，可能有无数个，这个你拿大数据看到也没用。在这些不明显的规律里找
: 到正确的，也要花费无数精力。
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x********e
发帖数: 35261 | 39 所以一开始我就说了嘛，你这种想法搞生物只是来灌水的，不是做科研的。
【在 e*********6 的大作中提到】
: 生物这种数据，都是透明的 -- 所以我才觉得, 这种东西对学生是一个很好的练手机
: 会.并且生物的数据不是非常attractive,不像搞marketing或者金融的那种,可以直接来
: 钱. 高手云集, 根本没新手啥机会. 我们这些phd学生只能在生物数据里有机会练练手
: 你说的人手不够我很认同啊,那种直接来钱的领域,人手都不够. 何况这种生物这种暂时
: 还没法来钱的领域啊, 我们才有机会发点paper灌灌水啊.
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w****j
发帖数: 204 | |
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w****j
发帖数: 204 | 41 大部分搞计算的，都算不上搞science，更多在技术和工程的层次上折腾，
计算机系很多都是在工程学院下面，计算机phd去公司也多是做“工程师”
跟搞science的，很多时候根本谈不到一起去
当然，技术工程科学，没有高低贵贱之分，不过普遍来说，搞技术工程的比搞科学的风
险要低，也更容易找工作些
搞科学高风险高回报，才引得无数千老竞折腰,不过也愿赌服输，一将功成万骨枯
社会养科学家，其实就相当于风险投资，大部分搞科研的都是瞎搞，都是打了水漂，但
少数搞出来的，就有很大的价值，也是这个社会所不可缺少的。
【在 x********e 的大作中提到】
: 所以一开始我就说了嘛，你这种想法搞生物只是来灌水的，不是做科研的。
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e*********6
发帖数: 3453 | 42 额，我觉得吧，我们还没当上PI的，就不谈science，就算做的project最终是为了
science，现在也是给老板解决一个一个的工程问题。
【在 w****j 的大作中提到】
: 大部分搞计算的，都算不上搞science，更多在技术和工程的层次上折腾，
: 计算机系很多都是在工程学院下面，计算机phd去公司也多是做“工程师”
: 跟搞science的，很多时候根本谈不到一起去
: 当然，技术工程科学，没有高低贵贱之分，不过普遍来说，搞技术工程的比搞科学的风
: 险要低，也更容易找工作些
: 搞科学高风险高回报，才引得无数千老竞折腰,不过也愿赌服输，一将功成万骨枯
: 社会养科学家，其实就相当于风险投资，大部分搞科研的都是瞎搞，都是打了水漂，但
: 少数搞出来的，就有很大的价值，也是这个社会所不可缺少的。
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x********e
发帖数: 35261 | 43 感觉搞计算机的跟写小说一样，想怎么编都可以，就看有没有读者买账。搞科学追求的
是真理，编是没有任何意义的，除了骗editor骗funding。
【在 w****j 的大作中提到】
: 大部分搞计算的，都算不上搞science，更多在技术和工程的层次上折腾，
: 计算机系很多都是在工程学院下面，计算机phd去公司也多是做“工程师”
: 跟搞science的，很多时候根本谈不到一起去
: 当然，技术工程科学，没有高低贵贱之分，不过普遍来说，搞技术工程的比搞科学的风
: 险要低，也更容易找工作些
: 搞科学高风险高回报，才引得无数千老竞折腰,不过也愿赌服输，一将功成万骨枯
: 社会养科学家，其实就相当于风险投资，大部分搞科研的都是瞎搞，都是打了水漂，但
: 少数搞出来的，就有很大的价值，也是这个社会所不可缺少的。
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w****j
发帖数: 204 | 44 计算就和数学统计一样，是个工具，也是非常重要必不可少的
但是计算和数学统计一样，跟一般意义上的科学没有关系。
这个早在百十年前， 关于数学跟物理关系的讨论中就已经吵了很多了
你可以说计算和生物的关系就像当年数学和物理的关系
牛顿，爱因斯坦，杨振宁，对这个话题估计都有一肚子话要说。
【在 x********e 的大作中提到】
: 感觉搞计算机的跟写小说一样，想怎么编都可以，就看有没有读者买账。搞科学追求的
: 是真理，编是没有任何意义的，除了骗editor骗funding。
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e*********6
发帖数: 3453 | 45 高级黑？
【在 x********e 的大作中提到】
: 感觉搞计算机的跟写小说一样，想怎么编都可以，就看有没有读者买账。搞科学追求的
: 是真理，编是没有任何意义的，除了骗editor骗funding。
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e*********6
发帖数: 3453 | 46 这点说太对了。编程啊，算法啊，纯是工具。正常情况下是提出问题，然后找工作。我
们现在是手里有工具，不是那里有问题。
【在 w****j 的大作中提到】
: 计算就和数学统计一样，是个工具，也是非常重要必不可少的
: 但是计算和数学统计一样，跟一般意义上的科学没有关系。
: 这个早在百十年前， 关于数学跟物理关系的讨论中就已经吵了很多了
: 你可以说计算和生物的关系就像当年数学和物理的关系
: 牛顿，爱因斯坦，杨振宁，对这个话题估计都有一肚子话要说。
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w****j
发帖数: 204 | 47 所以现在所谓data-driven , method-driven 的研究才这么流行
传统的hypothesis-driven有话要说。。。
【在 e*********6 的大作中提到】
: 这点说太对了。编程啊，算法啊，纯是工具。正常情况下是提出问题，然后找工作。我
: 们现在是手里有工具，不是那里有问题。
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e*********6
发帖数: 3453 | 48 不过我觉得method-driven的paper更像是学cs和学统计等辅助学科的给生物学家展示一
下method（尽管还是号称有生物发现），真正的发现和总结还是要hypothesis driven
的。
【在 w****j 的大作中提到】
: 所以现在所谓data-driven , method-driven 的研究才这么流行
: 传统的hypothesis-driven有话要说。。。
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c****3
发帖数: 10787 | 49 搞计算机也有一堆忽悠的领域，人工智能就是个忽悠的领域，大数据就是这个领域的。
这也怪搞生物的，搞不清人的意识和记忆是怎么回事，连记忆存在那里都找不到。这样
也为人工智能忽悠提供了市场，可以忽悠成人脑是按照统计工作的，生物也不能证伪，
怎么骗都行。
计算机新兴领域的忽悠，因为可以直接从股市圈钱，所以公司有忽悠的动力。
当然大部分计算机成就并不是靠忽悠的，是实打实的。
【在 x********e 的大作中提到】
: 感觉搞计算机的跟写小说一样，想怎么编都可以，就看有没有读者买账。搞科学追求的
: 是真理，编是没有任何意义的，除了骗editor骗funding。
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e*********6
发帖数: 3453 | 50 你指的人工智能是机器学习或者模式识别吧？或者是数据挖掘？
【在 c****3 的大作中提到】
: 搞计算机也有一堆忽悠的领域，人工智能就是个忽悠的领域，大数据就是这个领域的。
: 这也怪搞生物的，搞不清人的意识和记忆是怎么回事，连记忆存在那里都找不到。这样
: 也为人工智能忽悠提供了市场，可以忽悠成人脑是按照统计工作的，生物也不能证伪，
: 怎么骗都行。
: 计算机新兴领域的忽悠，因为可以直接从股市圈钱，所以公司有忽悠的动力。
: 当然大部分计算机成就并不是靠忽悠的，是实打实的。
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w****j
发帖数: 204 | 51 你好像对人工智能的了解还比较简单，你说的这些，其实不新鲜，从几十年前领域内的
人也在讨论甚至争吵不休
曾经有人说过，人工智能和神经科学的关系也许就和航空工程和鸟解剖学那样？
另外人工智能机器学习，基本上还是个工程技术问题，目的是解决实际问题，能解决问
题，就好，并不一定说非要搞懂智能或者学习的自然本质。
从目前实际效果来看，人工智能机器学习确实是成功的，当然很大可能和人脑的实现方
式是完全不一回事儿，这是科学家们要解决的问题。
【在 c****3 的大作中提到】
: 搞计算机也有一堆忽悠的领域，人工智能就是个忽悠的领域，大数据就是这个领域的。
: 这也怪搞生物的，搞不清人的意识和记忆是怎么回事，连记忆存在那里都找不到。这样
: 也为人工智能忽悠提供了市场，可以忽悠成人脑是按照统计工作的，生物也不能证伪，
: 怎么骗都行。
: 计算机新兴领域的忽悠，因为可以直接从股市圈钱，所以公司有忽悠的动力。
: 当然大部分计算机成就并不是靠忽悠的，是实打实的。
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c****3
发帖数: 10787 | 52 这些领域是人工智能，大数据也是人工智能领域的结果。这次是新一代的人工智能泡沫
,这次的方向以统计学和深度学习为代表。
80年代有过一次泡沫，一直忽悠到90年代初，好莱坞被忽悠的拍了终结者，设定1998年
为地球毁灭日。日本也是投入大量资金，最后不了了之。
【在 e*********6 的大作中提到】
: 你指的人工智能是机器学习或者模式识别吧？或者是数据挖掘？
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e*********6
发帖数: 3453 | 53 除了ann都和人脑没关系。大部分都是统计回归包了一层皮
【在 w****j 的大作中提到】
: 你好像对人工智能的了解还比较简单，你说的这些，其实不新鲜，从几十年前领域内的
: 人也在讨论甚至争吵不休
: 曾经有人说过，人工智能和神经科学的关系也许就和航空工程和鸟解剖学那样？
: 另外人工智能机器学习，基本上还是个工程技术问题，目的是解决实际问题，能解决问
: 题，就好，并不一定说非要搞懂智能或者学习的自然本质。
: 从目前实际效果来看，人工智能机器学习确实是成功的，当然很大可能和人脑的实现方
: 式是完全不一回事儿，这是科学家们要解决的问题。
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x********e
发帖数: 35261 | 54 你放几百年前人也不信有计算机这样的东西呢。关于意识和记忆的研究一直在进行，只
是说这个比造计算机挑战大多了。
【在 c****3 的大作中提到】
: 搞计算机也有一堆忽悠的领域，人工智能就是个忽悠的领域，大数据就是这个领域的。
: 这也怪搞生物的，搞不清人的意识和记忆是怎么回事，连记忆存在那里都找不到。这样
: 也为人工智能忽悠提供了市场，可以忽悠成人脑是按照统计工作的，生物也不能证伪，
: 怎么骗都行。
: 计算机新兴领域的忽悠，因为可以直接从股市圈钱，所以公司有忽悠的动力。
: 当然大部分计算机成就并不是靠忽悠的，是实打实的。
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c****3
发帖数: 10787 | 55 这些领域都是和人比较的，除了国际象棋靠暴力算法能胜出，其他都远远不是人脑的对
手。
所以说想靠大数据找到人脑看不出的规律，除非是人手不够的领域，否则也是很难的。
【在 w****j 的大作中提到】
: 你好像对人工智能的了解还比较简单，你说的这些，其实不新鲜，从几十年前领域内的
: 人也在讨论甚至争吵不休
: 曾经有人说过，人工智能和神经科学的关系也许就和航空工程和鸟解剖学那样？
: 另外人工智能机器学习，基本上还是个工程技术问题，目的是解决实际问题，能解决问
: 题，就好，并不一定说非要搞懂智能或者学习的自然本质。
: 从目前实际效果来看，人工智能机器学习确实是成功的，当然很大可能和人脑的实现方
: 式是完全不一回事儿，这是科学家们要解决的问题。
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b****r
发帖数: 17995 | 56 做genome analysis显然就会人手不够啊，呵呵，人手就连个genomewide linkage算起
来都很费劲吧
【在 c****3 的大作中提到】
: 这些领域都是和人比较的，除了国际象棋靠暴力算法能胜出，其他都远远不是人脑的对
: 手。
: 所以说想靠大数据找到人脑看不出的规律，除非是人手不够的领域，否则也是很难的。
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m******5
发帖数: 1383 | 57 单纯deepsequencing算不上大数据吧。
个人理解其实就是把以前single experiment, single output 变成了single
experiment, multiple output.
把一大堆各个渠道的data整合在一起才算。不过搞生物的更容易找到值得整合的数据。
搞计算机的也许在垃圾data里找到一些method intrinsic bias发表了。
【在 b****r 的大作中提到】
: 做genome analysis显然就会人手不够啊，呵呵，人手就连个genomewide linkage算起
: 来都很费劲吧
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