g******6
发帖数: 942 | 1 版上的马工太年轻，把人工智能当宝贝。
其实人工智能每20年就能火一阵子，上次是90年代。
基本上其他东西没法炒作了，就把人工智能拿出来炒一遍。 |
d*****u
发帖数: 17243 | 2 以前的是rule based
跟现在的只是名字一样而已，内核完全不同 |
n******t
发帖数: 4406 | 3 一樣的，上一波的問題是CPU太慢，數據太少，弄了一堆sample理論都沒用，怎麼可能
和不sample都拿來train比。
【在 d*****u 的大作中提到】
: 以前的是rule based
: 跟现在的只是名字一样而已，内核完全不同
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d*****u
发帖数: 17243 | 4 当然计算速度和存储是瓶颈，理论早就有
但最初的人工智能甚至不是基于统计的
基于统计的机器学习真正火起来也就是十多年前，那个时候也没重炒AI
到现在基于更大数据的深度学习啥的才重新挂牌AI，也就七八年的事
【在 n******t 的大作中提到】
: 一樣的，上一波的問題是CPU太慢，數據太少，弄了一堆sample理論都沒用，怎麼可能
: 和不sample都拿來train比。
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a*****V
发帖数: 1 | 5 这帮子人四不像.
做应用数学搞不过学运筹的,做随机过程搞不过学概率的,做数值分析搞不过学计算数学
的,做程序包搞不过做正规软件的.
搞数学连大学都没念玩呢. |
U**s
发帖数: 3390 | 6 90年代初入最低谷 90年代末随着SLT开始爬起来
【在 g******6 的大作中提到】
: 版上的马工太年轻，把人工智能当宝贝。
: 其实人工智能每20年就能火一阵子，上次是90年代。
: 基本上其他东西没法炒作了，就把人工智能拿出来炒一遍。
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d*****u
发帖数: 17243 | 7 像以前sequence to sequence model都是Markov链或者Markov random field
那里面的优化方法还是比较复杂的，一个小project就能写paper
现在都是直接上deep learning model，给工程师省了好多事
细节也不用掌握了
【在 a*****V 的大作中提到】
: 这帮子人四不像.
: 做应用数学搞不过学运筹的,做随机过程搞不过学概率的,做数值分析搞不过学计算数学
: 的,做程序包搞不过做正规软件的.
: 搞数学连大学都没念玩呢.
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d*****u
发帖数: 17243 | 8 以前人们总觉得要找解析形式的普遍规律
现在变成能对付任何输入输出即可 |
C*****l
发帖数: 1 | 9 这一次完全不同，成果，投入都是以前100倍不止
【在 g******6 的大作中提到】
: 版上的马工太年轻，把人工智能当宝贝。
: 其实人工智能每20年就能火一阵子，上次是90年代。
: 基本上其他东西没法炒作了，就把人工智能拿出来炒一遍。
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g******6
发帖数: 942 | 10 每次都是：this time is totally different. LOL
【在 C*****l 的大作中提到】
: 这一次完全不同，成果，投入都是以前100倍不止
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C*****l
发帖数: 1 | 11 你说说上一次搞出些什么东西
【在 g******6 的大作中提到】
: 每次都是：this time is totally different. LOL
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U**s
发帖数: 3390 | 12 以前的AI主要是给大家发paper灌水用的，这个领域的水文章多的一匹，尤其跟千老专
业媾和后催生出的bioinfo，还有跟医学X后的Biomedical informatics
实际生活中成功的应用实例当然比不过现在的全面开花状态。
有一个成功的实例跟华人谢明的发家史有关。谢的第一桶金就是来自于90年代给山鸡村
领龙虾券的做指纹模式系统。后来卖给了我帝各级政府，911事件后指纹识别身份辨识
的重要性更凸显。我帝政府采购的就是谢明公司的产品。
【在 C*****l 的大作中提到】
: 你说说上一次搞出些什么东西
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r**********g
发帖数: 22734 | 13 然而每次确实都是totally different
第一次rule based 火的时候，也就是搞点军方项目，几个million养活几个人
第二次统计法的时候，就能搞专业翻译人脸识别听写了，一两个billion的小生意。
第三次神经网络的时候，搞通用翻译，语音助理，大规模人脸识别，每个都是好几十个
上百billion 的大生意。
确实没有那么大的hype，但是要说每次没有totally different ，那你肯定没真的玩过。 |
r**********g
发帖数: 22734 | 14 另外“每20年”也是扯淡。
Rule based 50-60年代就火了，之后猥琐了快四十年，直到2000年左右统计才起来
而统计遇到瓶颈要到2010年，而神经网络在2009就开始火起来了。
根本就没有“隔20年”这回事。第二次有没有隔二十天都难说 |
g******6
发帖数: 942 | 15 神经网络在2009就开始火起来了?
神经网络在90就很火了。
https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_network
【在 r**********g 的大作中提到】
: 另外“每20年”也是扯淡。
: Rule based 50-60年代就火了，之后猥琐了快四十年，直到2000年左右统计才起来
: 而统计遇到瓶颈要到2010年，而神经网络在2009就开始火起来了。
: 根本就没有“隔20年”这回事。第二次有没有隔二十天都难说
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U**s
发帖数: 3390 | 16 deep learning前的ANN在90年代都快死寂了
【在 g******6 的大作中提到】
: 神经网络在2009就开始火起来了?
: 神经网络在90就很火了。
: https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_network
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d*****u
发帖数: 17243 | 17 一直都有，但90年代也没火，应用面很小
2000零几年机器学习的课会拿出一章讲神经网络，但重点是logistic regression, SVM
这些
真正开始火是深度学习。因为深度学习全是神经网络模型
不过那个早已超越了简单的feedforward perception
【在 g******6 的大作中提到】
: 神经网络在2009就开始火起来了?
: 神经网络在90就很火了。
: https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_network
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r**********g
发帖数: 22734 | 18 火个鸡毛90年代你说自己是做神经网络的，都没人搭理
【在 g******6 的大作中提到】
: 神经网络在2009就开始火起来了?
: 神经网络在90就很火了。
: https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_network
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r**********g
发帖数: 22734 | 19 火不火，不是看发文章
50，60年代直到90年代，也就是几十个教授骗了几个米林。几家公司赚了几十米林，很
多还亏了
2000年后，有一些公司，赚了几百米林，一些大公司投了几个B
现在尼玛很多公司靠AI轻松支持几十个billion的收入，哪家正经大公司敢没有ASR, 敢
没有图像识别，敢不做人脸识别？随随便便一家拿AI做security 的小公司都不着急上
市，赚着大把钱呢，吃饱了撑的上市
你是没经历过AI真是骗钱的时代，所以还以为这次还是骗钱。真是，不一样了。就算AI
技术就此停步不再发展，就把现有技术铺开，这个产业也不会比汽车产业小了 |
