Re: [閒聊] 現實世界有哪些原理不明的科技
作者: praiseZun (praiseZun) 2020-12-10 15:24:19
現在的AI就是啊
深度學習爆紅是十年前就開始了
但大家根本不知道為什麼neural堆深一點就可以學習
CNN出來時屌炸天，好像什麼pattern都學的起來一樣
然後你問研究者為什麼圖片和文字的data structure兩者可以取得有類比性的成功
他會和你說我也不知道，甚至直接寫在論文裡那種
然後花了好幾年時間trial and error，用結果反推為什麼
這個研究方法不叫懂基本原理，的確比較像動漫那種黑科技知道能用就將就著應用而已
基礎原理的理解完全跟不上
當然啦，我們知道nerual net可以趨近任意函數
我們也知道這個世界和高斯分布關係很深
(高斯分布encode了最多的不確定性，同樣大小的空間下高斯能紀錄最多資訊)
但一樣啊，這只是稍微justify我們用神經網路，還有每個未知的分布都先用高斯套或高斯p
rior套而已
然後他就work了
明明說因為天下沒有白吃的午餐理論，任何一個演算法都會被某一些分布的資料搞爆
但他就work了啊
著名學者像Andrew Ng在課堂上也就聳肩說看起來這世界對我們敵意沒那麼深
.
.
但是最近好像終於開始有些進展了，NTK之類的
滿多是19年和今年的論文的，我還沒跟上，懂得大大請體諒我的認知
我自己一路學來是覺得
這個領域就是霧裡看花，但你學越多霧就越散
現有理論的不完整，我是覺得一部分是真的不完整
但其他一部分是大部分人，甚至可以講非AI領域，貝氏統計領域，量子領域以外的對uncert
ainty(不確定性)都沒什麼認知
絕大多數人覺得世界就是0和1，不會去問threshold是什麼背後的分布長啥
一旦接受了這世界就是建立在不確定性的基礎上這設定後
很多事情就不會腦袋轉不過來這樣
要知道不一定要知道某一現象才叫懂
你知道你不懂什麼不知道什麼再能夠去推論你懂什麼
能做到這樣就很近似你懂了，這樣
深度學習爆紅是十年前就開始了
但大家根本不知道為什麼neural堆深一點就可以學習
CNN出來時屌炸天，好像什麼pattern都學的起來一樣
然後你問研究者為什麼圖片和文字的data structure兩者可以取得有類比性的成功
他會和你說我也不知道，甚至直接寫在論文裡那種
然後花了好幾年時間trial and error，用結果反推為什麼
這個研究方法不叫懂基本原理，的確比較像動漫那種黑科技知道能用就將就著應用而已
基礎原理的理解完全跟不上
當然啦，我們知道nerual net可以趨近任意函數
我們也知道這個世界和高斯分布關係很深
(高斯分布encode了最多的不確定性，同樣大小的空間下高斯能紀錄最多資訊)
但一樣啊，這只是稍微justify我們用神經網路，還有每個未知的分布都先用高斯套或高斯p
rior套而已
然後他就work了
明明說因為天下沒有白吃的午餐理論，任何一個演算法都會被某一些分布的資料搞爆
但他就work了啊
著名學者像Andrew Ng在課堂上也就聳肩說看起來這世界對我們敵意沒那麼深
.
.
但是最近好像終於開始有些進展了，NTK之類的
滿多是19年和今年的論文的，我還沒跟上，懂得大大請體諒我的認知
我自己一路學來是覺得
這個領域就是霧裡看花，但你學越多霧就越散
現有理論的不完整，我是覺得一部分是真的不完整
但其他一部分是大部分人，甚至可以講非AI領域，貝氏統計領域，量子領域以外的對uncert
ainty(不確定性)都沒什麼認知
絕大多數人覺得世界就是0和1，不會去問threshold是什麼背後的分布長啥
一旦接受了這世界就是建立在不確定性的基礎上這設定後
很多事情就不會腦袋轉不過來這樣
要知道不一定要知道某一現象才叫懂
你知道你不懂什麼不知道什麼再能夠去推論你懂什麼
能做到這樣就很近似你懂了，這樣
作者: ZooseWu (N5) 2020-12-10 15:25:00
我知道寫程式溝通都像你文章這樣 但是你好歹打文章的時候要換成全部都是中文吧 雖然有些名詞用中文沒辦法精確表達意思
作者: undeadmask (臭起司) 2020-12-10 15:25:00
太棒了 我逐漸理解一切
作者: Dirgo (靜！) 2020-12-10 15:26:00
很多數學公式也是先找到通則,再想辦法證明或反證,很正常.
作者: weltschmerz (威爾特斯克˙悶死) 2020-12-10 15:26:00
類神經的節點 每個都是不知道衝三小的 但最後就是能算好
作者: arrenwu (鍵盤的戰鬼) 2020-12-10 15:26:00
因為實際上他真的沒辦法保證這做法一定比較強
作者: hellwize (獄巫) 2020-12-10 15:26:00
供三小
作者: nh60211as 2020-12-10 15:26:00
可以撲要中文English mix在一起ㄇ，這樣讓我很confuse
作者: arrenwu (鍵盤的戰鬼) 2020-12-10 15:27:00
現在真的大家懂得原理就是Fundamental Approximation Thm也就是「資料夠多 層數夠多 就可以學得夠像」
作者: cloud7515 (殿) 2020-12-10 15:27:00
哪天我們變成劍與魔法的世界 也會有人問魔法原理是啥
作者: uohZemllac (甘草精華雄沒醉) 2020-12-10 15:27:00
總之train下去就有結果惹，比魔法還玄
作者: cloud7515 (殿) 2020-12-10 15:28:00
那這樣來看 科技其實就是魔法
作者: arrenwu (鍵盤的戰鬼) 2020-12-10 15:28:00
這東西沒有那麼像魔法，只是有時候效果很棒但實際上reinforcement learning 現在正在撞壁
作者: farseer7 (FS) 2020-12-10 15:29:00
其實大家都是魔法師peko
作者: ZooseWu (N5) 2020-12-10 15:29:00
我知道 因為我寫程式也都直接英文學習英文應用英文溝通
作者: arrenwu (鍵盤的戰鬼) 2020-12-10 15:29:00
因為他很容易發生"在這個情況好棒棒 但其他情況不是"
作者: hmcedamon (day蒙) 2020-12-10 15:29:00
這些詞真想全部tran成中文會馬上引來支語警察
作者: vani1995 (澎澎兒) 2020-12-10 15:30:00
niubi
作者: arrenwu (鍵盤的戰鬼) 2020-12-10 15:30:00
把Deep Network 想成偶爾會膛炸的大砲就好了這東西並不是像程式那樣保證會成立的東西他隨時有可能在你不清楚的情況下爆開來
作者: cloud7515 (殿) 2020-12-10 15:31:00
硬派寫實啊 人也是一樣
作者: arrenwu (鍵盤的戰鬼) 2020-12-10 15:31:00
至少就我知道的部分，performance guarantee是一攤死水你沒能寫成數學證明 基本上就是不知道啊XD我想了一下 講不感興趣是不太對的說法應該說，你現在去做那個研究 會比較難拿到錢而且我聽到的部分是...那理論真的很難做
作者: bag0831 (bag) 2020-12-10 15:33:00
It just works
作者: Adiakyan (kyan) 2020-12-10 15:33:00
有些專有名詞真的不知道要怎麼翻成中文
作者: laladiladi (lalala) 2020-12-10 15:35:00
俺尋思...
作者: zznzm (zznzm) 2020-12-10 15:35:00
樣本標準差...
作者: twosheep0603 (兩羊) 2020-12-10 15:36:00
看過對岸的教科書之後就知道翻成中文不見得比較好XD
作者: CactusFlower (仙人掌花) 2020-12-10 15:36:00
天網全民beta不刪檔公測
作者: bag0831 (bag) 2020-12-10 15:37:00
翻成中文反而比原文還能看懂…
作者: arrenwu (鍵盤的戰鬼) 2020-12-10 15:37:00
因為現在大家比較關心應用層面的部分畢竟那些應用DEMO起來挺炫砲的
作者: twosheep0603 (兩羊) 2020-12-10 15:37:00
深度學習某種程度上比起膛炸大砲更像煉金丹炸爐
作者: mihailseiko 2020-12-10 15:38:00
我懂用英文表達會比較習慣 但是work的中文你說沒學過我還真不相信==
作者: daniel50506 (達) 2020-12-10 15:39:00
英文的比例明明就夠低 work用workg是因為最順啊不然要打 行得通嗎==
作者: pikachu2421 (皮卡＠めぐ民) 2020-12-10 15:40:00
其實是模型穿模了(?
作者: kevin7770726 (KevinWei) 2020-12-10 15:41:00
很多詞翻成中文也不會好懂到哪去 堆疊類神經網路來學習（？） 別為難工程師了（扶額
作者: CorkiN (柯基) 2020-12-10 15:41:00
用work最能表達那個意思啊==
作者: arrenwu (鍵盤的戰鬼) 2020-12-10 15:41:00
convolutional 這個中文我還真的不知道是啥
作者: www8787 (進擊derLoser®) 2020-12-10 15:41:00
全部打英文就好了
作者: CorkiN (柯基) 2020-12-10 15:42:00
卷積
作者: arrenwu (鍵盤的戰鬼) 2020-12-10 15:43:00
卷積 ... 好像看起來還滿像回事的
作者: tsubasawolfy (悠久の翼) 2020-12-10 15:44:00
被叫現代煉金術不是沒原因
作者: kendra0606 (Kenya) 2020-12-10 15:44:00
所以現在就在走可解釋性了
作者: qwe19272375 (魯蛇下士) 2020-12-10 15:45:00
ML就有人搞黑科技也有人搞造假的
作者: Yanrei (大å°å§è¬æ²ï¼) 2020-12-10 15:48:00
謝謝你，大魔法師
作者: bluejark (藍夾克) 2020-12-10 15:50:00
看不懂不是英文的問題 因為這些東西只有懂的人才懂
作者: arrenwu (鍵盤的戰鬼) 2020-12-10 15:51:00
人工智慧(X) 工人智慧(O)
作者: mnkrwb 2020-12-10 15:51:00
有些詞就跟代號一樣 還是要看解釋才懂 翻成中文沒意義
作者: dieorrun (Tide) 2020-12-10 15:53:00
就像我看線代和電磁學一樣
作者: aegis91086 (xo91086) 2020-12-10 15:54:00
就跟飛機為什麼會飛 一樣，雖然知道有利用牛頓第三運
作者: arrenwu (鍵盤的戰鬼) 2020-12-10 15:54:00
樓上只是需要多寫些習題而已XD
作者: bobby4755 (蒼鬱之夜) 2020-12-10 15:54:00
宇宙貓貓.jpg
作者: aegis91086 (xo91086) 2020-12-10 15:55:00
大家只知道這樣設計會飛起來跟如何飛好
作者: syarokoi (帥肥宅) 2020-12-10 15:55:00
怎麼會有人想要翻譯專有名詞==很多詞中文根本沒辦法表達
作者: Poke5566 (戳戳5566) 2020-12-10 15:57:00
看不懂 幹
作者: aegis91086 (xo91086) 2020-12-10 15:57:00
湍流的流體力學分析很是很玄的東西啊==
作者: waggamsn (那位路人拿了我的錢包) 2020-12-10 16:00:00
這倒是真的，Alphago Zero那麼強，但是圍棋邏輯也說不出來
作者: fate201 (Licht) 2020-12-10 16:00:00
印度人 笑死
作者: arrenwu (鍵盤的戰鬼) 2020-12-10 16:01:00
因為AlphaGO就不是用人類的理論去分析啊用人類的圍棋理論反而是自行設定限制
作者: winklly (阿鳥) 2020-12-10 16:04:00
名詞翻下去本來只有外行人不懂的文章會變成沒人看得懂
作者: siyaoran (七星) 2020-12-10 16:06:00
本來就不該翻譯 我們教育都看原文書的 中文翻譯沒有真的統一居多 硬要翻原本看得懂的變成看不懂
作者: harry2014 (欽風) 2020-12-10 16:13:00
趕快推文免得別人以為我看不懂
作者: DogFearCat (三小) 2020-12-10 16:19:00
嗯嗯跟我想的一樣
作者: guolong (+9吼溜肯) 2020-12-10 16:19:00
資訊很多專有名詞還是用英文好一點
作者: haoboo (薩伊克斯) 2020-12-10 16:24:00
因為這樣才會有metaheuristic誕生阿
作者: roc074 (安安) 2020-12-10 16:25:00
我覺得CNN(DNN)的原理爆開來的那一天人類應該會有很可怕的進步。
作者: LakersDlo (我湖萬歲) 2020-12-10 16:43:00
真的不是中英文的問題，是專業問題Neural Network翻成神經網路我相信不懂的人還是不懂還有像domain這種翻成域以後講話別人都不知道你說什麼
作者: dannyko (dannyko) 2020-12-10 16:47:00
深度學習我們能理解的只有梯度下降，數學只能證明到這一步，證明模型是終究可以收斂的，但是這是微觀的理解，全局上沒人懂他到底收斂了什麼，怎樣會平滑怎樣會卡在saddle point
作者: Vladivostok (海参崴) 2020-12-10 16:47:00
翻成中文明明比較好，只是繁中翻譯成本太高
作者: strayer014 (next333) 2020-12-10 16:53:00
沒錯 AI基本上就是瘋狂亂套亂算寫公式 再套進去大概只有前0.000001%的人 真的知道自己在幹嘛其他:誰他媽知道那些LAYER在幹三小 結果all right就好
作者: lazarus1121 (...) 2020-12-10 16:57:00
我以為靠大量的解來叫電腦湊多元方程式就叫AI
作者: cat5672 (尾行) 2020-12-10 16:59:00
作者: LakersDlo (我湖萬歲) 2020-12-10 17:17:00
以目前絕大部分論文都還是英文的情況來說 翻成中文可不一定比較好，泛用性也得考慮進來啊
作者: zxc1020305 (理解不能) 2020-12-10 17:30:00
流體力學最後幾章都直接教你做個等比例模型去模擬情況，然後用公式換算到原始比例。因為實際情況複雜到原始比例根本很難用公式算
作者: justatree (justatree) 2020-12-10 17:35:00
萬聖節
作者: yfguk6685 2020-12-10 17:54:00
歸類黑科技
作者: LeafLu (小葉) 2020-12-10 18:33:00
的確是黑科技
作者: aegis91086 (xo91086) 2020-12-10 18:33:00
用電腦做流力計算到現在也只能說是有算出趨勢然後計算方式也是百家爭鳴...白努力只能用在層流計算，現在一般環境幾乎都是湍流，但計算問題前面也提到了==
作者: kinomon (奇諾 Monster) 2020-12-10 18:55:00
我覺得未來十年二十年會很噁心
作者: aegis91086 (xo91086) 2020-12-10 18:56:00
抱歉，白努力的部份說錯，希望原po幫刪
作者: emptie ([ ]) 2020-12-10 19:06:00
很多人在期待泛用型的AI超越人類的那天
作者: zxcmoney (ä¿®å¸) 2020-12-10 19:24:00
不就大數據性質?
作者: adagiox (adagio) 2020-12-10 19:34:00
就是抄自然界存在的東西 就像飛機先抄鳥類構型一樣非線性複雜系統只能部分解析特性原理部分還是不完全明白
