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郭长征听完,没有立刻回答,而是深深地看了一眼夏冬。
他心里非常惊讶,一个大一刚结束的本科生,居然能一针见血地指出当前人工智慧的瓶颈。
现在的学术界,绝大多数人都在疯狂地优化那些复杂的数学公式。
大家都在比拼谁能设计出更精妙的人工特徵提取方法。
很少有人去反思,这条路本身是不是从一开始就选错了。
郭长征嘆了口气,靠在椅背上。
“夏冬,你观察得很敏锐。
你说的这个问题,確实是现在学术界的一大痛点。”
“我们现在的主流路线,其实走入了一个过度追求数学完美的误区。”
郭长征开始讲解:“大家觉得一个模型好不好,首先看它的数学证明漂不漂亮。”
“支持向量机为什么火?因为它背后有一套严密的统计学习理论支撑。”
“你可以用公式清清楚楚地证明它为什么能工作,它的误差上界在哪里。”
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夏冬適时地接话:“但是现实世界的数据是不讲数学逻辑的,它们充满了噪声和不確定性。”
郭长徵用力地点头,声音提高了几分:“完全正確!”
“所以我一直认为,基於规则和人工特徵的路线,走不远。”
郭长征表达了自己的立场。
夏冬顺势问道:“那郭老师觉得,未来的出路在哪里?”
郭长征沉默了片刻,似乎在斟酌用词。
“你应该听说过人工神经网络吧?”
郭长征问道。
夏冬点点头,装作只了解皮毛的样子:“之前听过,刚刚在课堂上,老师你也讲了。
但好像现在不太受欢迎?”
郭长征苦笑了一下:“不是不太受欢迎,是被主流学术界打入冷宫了。”
“上个世纪八十年代,神经网络火过一阵子,但很快就遭遇了寒冬。”
“原因很简单,它解释不清楚。”
郭长征解释道。
“你把数据丟进去,它经过几层神经元的计算,给你一个结果。”
“但是中间到底发生了什么?那些权重参数代表什么物理意义?没人知道。”
郭长徵用手指敲了敲桌面:“这在讲究严谨的学术界是致命的。
大家叫它『黑盒。”
“发论文的时候,评审专家会问你,为什么你的网络结构是这样设计的?为什么要有三层而不是四层?”
“你回答不上来,你就发不了顶会。”
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