虎大博(www.hudabo.com)是一家专业收集各种游戏平台优惠信息的导航网站,可以给您推荐最新的注册送白菜/首存优惠信息,同时还能保障您的资金安全。让一个机器来给你倒水,有多难呢?意想不到的难!看看这个场景,如果你的电脑配备有摄像头,那么它怎么知道茶壶在哪里呢?要知道,茶壶的材料,颜色,形状,和角度,可以有几乎无穷多的变化。甚至有些茶壶跟哈哈镜一样,会把旁边的物体的形状都扭曲反射出来。桌上的物品附近都有各种反光和阴影,不同材料的反光特性还不一样,这些都会大幅度的影响机器对物品的识别。
为了识别物体,机器需要常识,它的头脑里必须有概念,必须知道什么样的东西才能叫做“茶壶”和“茶杯”。不要小看这一步的难度,这意味着机器必须理解基本的“拓扑结构”,什么叫做“连续的平面”,什么叫做“洞”,什么是“凹”和“凸”,什么是“里”和“外”…… 另外,这机器必须能够分辨物体和阴影。它必须知道水是什么,水有什么样的运动特性,什么叫做“流动”。它必须知道“水往低处流”,然后它又必须知道什么叫“低”和“高”…… 它必须知道茶杯为什么可以盛水,茶壶的嘴在哪里,把手在哪里,怎样才能拿起茶壶。如果一眼没有看见茶壶的把手,那它在哪里?茶壶的哪一面是“上面”,要怎样才可以把水从茶壶的嘴里倒出来,而不是从盖子上面泼出来?什么是裂掉的茶杯,它为什么会漏水,什么是缺口的茶杯,它为什么仍然可以盛水而不漏?干净的茶杯是什么样子的,什么是脏的茶杯,什么是茶垢,为什么茶垢不算是脏东西?如何控制水的流速和落点,什么叫做“水溅出来了”,要怎么倒水才不会溅出来?……
你也许没有想到,倒茶这么简单的事情,需要用到如此多的常识。所有这些变数加在一起,其实远远的大于围棋棋局的数量,人却可以不费力的完成。这能力,真是应该让人自己都吓一跳,然而人却对此不以为然,称之为“琐事”!因为其他人都可以做这样的事情,甚至猴子都可以,怎么能显得出我很了不起呢?人的自尊和虚荣,再一次的蒙蔽了他自己。他没有意识到,这其实是非常宝贵,让机器难以匹敌的能力。他说:“机器经过大量的学习,总有一天会做到的。看我们有神经网络呢,还有深度学习!”
机器学习是什么有些人喜欢拿“机器学习”或者“深度学习”来吓唬人,以为出现了“学习”两个字,就可以化腐朽为神奇。而其实所谓机器学习,跟人类的学习,完全是两回事。机器的“学习能力”,并没有比石头高出很多,因为机器学习说白了,只不过是通过大量的数据,统计拟合出某些函数的参数。
比如,你采集到一些二维数据点。你猜测它们符合一个简单的函数 y = ax3 + bx2 + cx + d,但不知道a, b, c和d该是多少。于是你就利用所谓“机器学习”(也就是数学统计),推断出参数a, b, c和d的值,使得采集到的数据尽可能的靠近这函数的曲线。可是这函数是怎么来的呢?终究还是人想出来的。机器无论如何也跳不出y = ax3 + bx2 + cx + d这个框子。如果数据不符合这个范式,还是只有靠人,才能找到更加符合数据特性的函数。
所谓神经网络,其实也是一个函数,它在本质上跟y = ax3 + bx2 + cx + d并没有不同,只不过输入的参数多一些,逻辑复杂一些。“神经网络”跟神经,其实完全没有关系,却偏喜欢说是受到了神经元的启发而来的。神经网络是一个非常聪明的广告词,它不知道迷惑了多少人。因为有“神经”两个字在里面,很多人以为它会让机器具有智能,而其实这些就是统计学家们斯通见惯的事情:拟合一个函数。你可以拟合出很好的函数,然而这跟智能没什么关系。
为了识别物体,机器需要常识,它的头脑里必须有概念,必须知道什么样的东西才能叫做“茶壶”和“茶杯”。不要小看这一步的难度,这意味着机器必须理解基本的“拓扑结构”,什么叫做“连续的平面”,什么叫做“洞”,什么是“凹”和“凸”,什么是“里”和“外”…… 另外,这机器必须能够分辨物体和阴影。它必须知道水是什么,水有什么样的运动特性,什么叫做“流动”。它必须知道“水往低处流”,然后它又必须知道什么叫“低”和“高”…… 它必须知道茶杯为什么可以盛水,茶壶的嘴在哪里,把手在哪里,怎样才能拿起茶壶。如果一眼没有看见茶壶的把手,那它在哪里?茶壶的哪一面是“上面”,要怎样才可以把水从茶壶的嘴里倒出来,而不是从盖子上面泼出来?什么是裂掉的茶杯,它为什么会漏水,什么是缺口的茶杯,它为什么仍然可以盛水而不漏?干净的茶杯是什么样子的,什么是脏的茶杯,什么是茶垢,为什么茶垢不算是脏东西?如何控制水的流速和落点,什么叫做“水溅出来了”,要怎么倒水才不会溅出来?……
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比如,你采集到一些二维数据点。你猜测它们符合一个简单的函数 y = ax3 + bx2 + cx + d,但不知道a, b, c和d该是多少。于是你就利用所谓“机器学习”(也就是数学统计),推断出参数a, b, c和d的值,使得采集到的数据尽可能的靠近这函数的曲线。可是这函数是怎么来的呢?终究还是人想出来的。机器无论如何也跳不出y = ax3 + bx2 + cx + d这个框子。如果数据不符合这个范式,还是只有靠人,才能找到更加符合数据特性的函数。
所谓神经网络,其实也是一个函数,它在本质上跟y = ax3 + bx2 + cx + d并没有不同,只不过输入的参数多一些,逻辑复杂一些。“神经网络”跟神经,其实完全没有关系,却偏喜欢说是受到了神经元的启发而来的。神经网络是一个非常聪明的广告词,它不知道迷惑了多少人。因为有“神经”两个字在里面,很多人以为它会让机器具有智能,而其实这些就是统计学家们斯通见惯的事情:拟合一个函数。你可以拟合出很好的函数,然而这跟智能没什么关系。