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          《數(shù)學(xué)之美》

          共 1979字,需瀏覽 4分鐘

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          2022-06-13 08:48

          這里是Z哥的個(gè)人公眾號(hào)

          每周五11:45 按時(shí)送達(dá)

          當(dāng)然了,也會(huì)時(shí)不時(shí)加個(gè)餐~

          我的第「226」篇原創(chuàng)敬上



          大家好,我是 Z 哥。

          吳軍老師的大名相信在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)里的大多數(shù)人都知道,他也是我在得到學(xué)習(xí)時(shí)最喜歡的老師之一。

          《數(shù)學(xué)之美》這本書買來在書架上放了很長時(shí)間了,一直沒看。雖然在很多地方看到有人推薦它,但是我認(rèn)為這本書畢竟還是屬于工具類的,對(duì)于我之前來說用處不大,所以沒有動(dòng)力馬上看。

          最近正好在研究大數(shù)據(jù)處理方面的事情,所以從書架上找出來翻了翻,看看有哪些知識(shí)是可以立馬用起來的。

          總的來說,對(duì)這本書的評(píng)價(jià)算是符合預(yù)期吧,但沒有高出太多。不過這本書的確寫得非常深入淺出,閱讀起來還是比較輕松的,這也體現(xiàn)了吳軍老師的知識(shí)深度和寫作功底。

          下面我來分享一些其中的精華,如果你沒有看過這本書的話,相信能給你開拓一下思路。


          /01  大道相通/

          我一直認(rèn)為,大道至簡,至簡的知識(shí)往往也是通用的,在很多地方都可以運(yùn)用。文中的不少例子也進(jìn)一步證實(shí)了這點(diǎn),比如:

          不管是中文還是英文還是大多數(shù)的其他語言,你會(huì)發(fā)現(xiàn)常用的那些字和詞都比較短,而冷門的往往都比較長,這背后的道理其實(shí)和信息論中的最短編碼原理是相同的。
          吳軍《數(shù)學(xué)之美》


          另外「聚類」也是如此。用大白話來說,聚類就是歸類。有很多大數(shù)據(jù)應(yīng)用中用到了這個(gè)原理。而這個(gè)原理最早被使用的時(shí)候,可以追溯到古埃及的象形文字中,讀音相同的詞會(huì)用同一個(gè)符號(hào)來表示。


          /02  了解一個(gè)事物不要浮于表面/

          「人工智能」不是真的是模擬人腦運(yùn)作的智能,而是基于大數(shù)據(jù),運(yùn)用「統(tǒng)計(jì)」的方式所形成的“智能”。但是我相信任何一個(gè)人第一眼看到「人工智能」這個(gè)詞,想到的肯定是認(rèn)為計(jì)算機(jī)可以模擬人腦運(yùn)作,最早的一批人工智能科學(xué)家們也是以這個(gè)思路展開工作的,所以直到他們年事已高,退出舞臺(tái)之后,基于統(tǒng)計(jì)模式的人工智能才真正迎來了快速發(fā)展,直到如今覆蓋了我們生活的很多方面。


          /03  “坑”比“果實(shí)”更具有長期價(jià)值/

          如果你作為一位有經(jīng)驗(yàn)的人給一位新人建議時(shí),多說說不要做什么,比說要做什么更有價(jià)值。因?yàn)楸苊馊プ瞿切┎灰龅氖虑椋梢员苊饫速M(fèi)時(shí)間,但是做一件事的最優(yōu)方式,可能會(huì)隨著時(shí)間的變化而變化。

          科學(xué)上的很多發(fā)展也印證了這個(gè)道理,不少后人推翻了前人的研究結(jié)論。但是曾經(jīng)排除的錯(cuò)誤方向,總是長期有效的。


          /04  怎么衡量一段文字的信息價(jià)值?/

          用「信息熵」來度量。一段文字所包含的信息就是它的信息熵,也就是文字編碼后的最短長度。用大白話來說:

          文字越長,重復(fù)度越低,它的信息熵就越大。


          /05 形成“智能”的關(guān)鍵是利用「上下文」/

          前面提到的「聚類」可以簡化信息的記錄,但同時(shí)也帶來了歧義的問題,而解決歧義的方法則是利用上下文。

          基于上下文這個(gè)概念衍生出了很多定理、概念和假設(shè),比如人工智能中特別著名的「馬爾可夫假設(shè)」。「馬爾可夫假設(shè)」其實(shí)就是假設(shè)一個(gè)節(jié)點(diǎn)在某個(gè)時(shí)刻的狀態(tài)只與它的上一個(gè)狀態(tài)相關(guān)。

          基于馬爾可夫假設(shè),又有幾個(gè)衍生的概念,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、條件隨機(jī)場(chǎng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。他們?nèi)咧g的區(qū)別是:

          • 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)有向圖
          • 條件隨機(jī)場(chǎng)是一個(gè)無向圖
          • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)分層的有向圖,犧牲了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的靈活性換來了效率和標(biāo)準(zhǔn)化。

          這些都是目前人工智能系統(tǒng)的底層結(jié)構(gòu)。


          還有一些比較實(shí)用的收獲。

          1. 知道了怎么看羅馬數(shù)字,小數(shù)出現(xiàn)在大數(shù)左側(cè)為減,右側(cè)為加。比如,IV表示 5 - 1 = 4,VII 表示 5 + 2 = 7。這下看手表的時(shí)候再也不用在腦子里自動(dòng)轉(zhuǎn)換成阿拉伯?dāng)?shù)字的鐘表了。

          2. 地址的識(shí)別是一個(gè)從左往右的有序過程,所以可以用一個(gè)有限狀態(tài)機(jī)來實(shí)現(xiàn)。比如,XX 省后面可以出現(xiàn) XX 市,但是 XX 市后面不能出現(xiàn) XX 省。

          3. 美國人總是傾向于用機(jī)器代替人工來做事情。雖然短期內(nèi)需要做一些額外的事情,但是從長期來看可以節(jié)省很多時(shí)間和成本。這也是 Z 哥之前一直提倡大家需要具備的「工具化思維」。

          4. 好方法往往是簡單的,比如在工業(yè)界實(shí)現(xiàn)一個(gè)功能,先幫助用戶解決 80 %的問題,再慢慢解決剩下的 20 %是一個(gè)非常有效的原則。

          5. 在沒有數(shù)據(jù)之前不要給出任何結(jié)論,因?yàn)榻Y(jié)論很多時(shí)候與直覺是相反的。


          最后是一個(gè) Z 哥自己的領(lǐng)悟。在人工智能領(lǐng)域,算法是“術(shù)”,在沒有新的“道”出現(xiàn),來進(jìn)入一個(gè)新的時(shí)代之前,剩下比拼的是數(shù)據(jù)。這其實(shí)和一個(gè)人生哲學(xué)類似:在一個(gè)方法大家都知道的情況下,比拼的就是誰實(shí)戰(zhàn)用得多

          希望對(duì)大家有所啟發(fā)。



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