作者clliu168 (风)
看板AfterPhD
标题Re: [转录][情报] 阿同伯酸云端：我们需要莱特希尔 …
时间Sat Apr 17 13:28:00 2010
我大学时候就听过李教授的类似 AI 无用论说法
我印象中有次 Seminar, 李教授被问到他对 AI 的看法,
他举了一个简单例子:
我们握一个鸡蛋, 很轻松就可以握在手上不会捏破
但是要是这个事情由机器人来做呢?
这已经是十几年前的事情了, 大概是凭藉印象写的
我大学时期也一直觉得 AI 无用, 可是没想到我现在做的还是跟 AI 相关
早期的学者希望 AI 可以做到跟人一样, 可以听得懂, 看的见, 可以思考
可以推论, 但是後来发觉每个事情都是一门大学问, 所以後来延伸出很多
子领域出来. Computer Vision, Natural Language Processing, Knowledge
Base System, Machine Learning, etc.
如果今天你的目标是 AI 就是要做到跟人一样, 我个人认为,以目前的电脑
架构是做不到的, 可是那并不代表 AI 无用.
(NP-hard 问题对於目前的电脑架构来说就是很难的问题了, 可是平常我们会
遭遇的问题都远超过 NP-hard)
我个人是做 Machine Learning 跟 NLP. NLP 目前的主流是用统计式方法来
处理语言相关问题, 目前看来, 效果已经可以很不错的程度. Machine Learning
在近十几年也有非常大的进展, 已经应用到各领域上去 (Computer Vision,
Bio-informatics, etc.). Google 就用了不少 :)
其他如无人驾驶自动车, 或无人飞机等等也都是跟 Machine Learning 相关
对於云端计算, 我觉得它的确是有好处, 但是云端并不是万能的
但是我很怀疑我们的政府对云端计算有多大的了解, 突然处处是云端, 云端
变成政府的一个大方向, 宣示要投注多少钱在上面.
很多公司也突然变成所谓的云端概念股, 股价一直冲.
商人只是想要炒高股价, 想要推产品, 当然会大喊云端计算
但是政府想的应该更远一点, 不应该只是跟着流行, 跟着商人走
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◆ From: 118.166.113.21
1F：推 costbook:软式计算、智慧型计算已经和AI不一样了 04/17 13:32
2F：推 micklin:soft computing可以算是AI的分支 04/17 13:43
3F：推 lingon:记得我妈从台湾带来一条棉被,上面大大的写"纳米科技棉被" 04/17 15:09
4F：→ lingon:会不会不久後看到"云端随身碟"... 好离题了... 04/17 15:11
5F：推 ggg12345:早就有XP与AP随身USB闪碟,走到那,插到那,开到那,用到那! 04/17 15:21
6F：推 ggg12345:阿同伯学电机却最爱强调基础科学,人工智慧是人造物是工程 04/17 16:28
7F：→ ggg12345:科学是发现求证工程是设计发明求解,难解也近似解他不喜欢 04/17 16:57
8F：→ ggg12345:不过,最近的阿同伯跟以前大不同,也强调动手做与技术. 04/17 20:36
9F：→ clliu168:强调基础科学我觉得并没错.举 Machine Learning 来说,到 04/17 21:57
10F：→ clliu168:了最後其实就变成数学问题, 或统计问题. 当然工程上用的 04/17 21:57
11F：→ clliu168:不如基础科学那麽严谨. 事实上工程问题很多也没办法完全 04/17 21:58
12F：→ clliu168:用数学去 model. 04/17 21:58
13F：推 ggg12345:当然没错啦,再早读15年就会看到李大师打AI无用牌镇压那些 04/17 22:25
14F：→ ggg12345:语音图形辨识等动手实作派的威风,幸好巡弋飞弹顶上PR. 04/17 22:27
15F：推 jerryen:请问楼上 data mining是资料库的分枝还是AI的分支? 04/19 21:50
16F：推 DomainT:AI的问题确实出在最底的电机设计问题。 04/20 09:10
17F：→ DomainT:最底的能力没起来，後端软体要发展也有限。 04/20 09:11
18F：→ DomainT:（我说的是接近人的运算） 04/20 09:11
19F：→ DomainT:如果广义讲到Machine Learning，变成要为某种用途特别设计 04/20 09:12
20F：→ DomainT:比如这种方法不能用在另一个用途。 04/20 09:13