gongqi 发表于 2023-8-29 23:51
我咋觉得，蝴蝶效应也可以用AI解决呢？不就是大数据嘛，不就是复杂网络嘛。
那本书里好像说即使全世界密布监测头，但是监测头之间仍然有微小的间歇监测不到，而这监测不到的微小区域的变化，由于蝴蝶效应，仍然有可能引起很大的变化，所以难以预测。
agent124 发表于 2023-8-29 23:55
那本书里好像说即使全世界密布监测头，但是监测头之间仍然有微小的间歇监测不到，而这监测不到的微小区域 ...
间歇？插值呢？
我总觉得计算机科学是被低估的东西。不过我实在不懂计算机科学。我有个同学是计算机科学大咖，美国国家工程院士那个级别的。
agent124 发表于 2023-8-29 23:52
可能二三流的东西是搞得定的。现在的ai，我的理解主要是基于统计学，基于大量数据，一流的文学作品本来就 ...
神经网络应该不是基于统计学，起码传统意义上的统计学。深度学习是通过训练序列学习的。
就是说，对于AI，数据是一小堆一小堆喂的。而统计学是一大堆一次性进去的。
其实，如果是模仿，二三流能搞定，一流也能搞定。但是创作是要创新的，但AI差的就是创新。别说一流的创新不行，二三流的创新也步行，七八流的创新还是不行。
本帖最后由 agent124 于 2023-8-30 00:32 编辑
gongqi 发表于 2023-8-30 00:21
神经网络应该不是基于统计学，起码传统意义上的统计学。深度学习是通过训练序列学习的。
就是说，对于 ...
我理解是基于大量数据，再数学建模，提取出规律。完全模拟大脑恐怕做不到，不然原创力强的机器人就做出来了。模仿也需要大量数据，不然怎么提取出规律呢？人自己总结出的规律很可能是错误的，从大量数据中总结出来的才比较符合实际。
gongqi 发表于 2023-8-30 00:11
间歇？插值呢？
插值有误差，而小小的误差可能会放大成很大的误差
agent124 发表于 2023-8-30 00:30
我理解是基于大量数据，再数学建模，提取出规律。完全模拟大脑恐怕做不到，不然原创力强的机器人就做出来 ...
我之前也是这么理解。我之前对智能的理解是专家系统。我之前也觉得算法师最伟大而机器就是低级的执行者。
AI的数学模型很简单，就是猜结果。猜错了它就修改网络，猜对了它就加强网络，这就是它所谓的学习。一组一组数据喂进去，不断地自学习。所以某种程度上AI真是靠自己，不是靠人类。
我以前搞无线通信的时候，在帧结构里就有一个training sequence。别的算法我都搞清楚了，唯独这个搞不清楚，问专家也不知道。后来看到AI才知道，那就是一个最简单的学习算法。
gongqi 发表于 2023-8-30 00:54
我之前也是这么理解。我之前对智能的理解是专家系统。我之前也觉得算法师最伟大而机器就是低级的执行者。 ...
以前看过一点数据挖掘，说不是预设结论，而是让机器自己总结出结论来，ai好像有点类似。就是基于大量数据，根据某个数学模型的提炼总结出规律。
agent124 发表于 2023-8-30 01:08
以前看过一点数据挖掘，说不是预设结论，而是让机器自己总结出结论来，ai好像有点类似。就是基于大量数据 ...
以前的数据挖掘，主要还是靠人，人靠统计学和线性回归之类。那种挖掘，很有点做奥数题的感觉，做一天都不累，但可能做一天啥成果没有。
现在肯定不同了。用AI发掘肯定比人的灵机一动强多了。不过现在挖掘只要会点击按钮就行了，小学生也会。
agent124 发表于 2023-8-29 21:04
首先感谢楼主提供的信息，我孤陋寡闻，不知道南蒯的故事。不过，用现代概念去解释古代的事，要慎重
多谢提醒。
不过，古今混搭现在是趋势。很多学者写的东西，只要不是纯学术著作，都喜欢玩古今混搭。