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业界|机器学习的基本局限性:从一个数学脑筋急转弯说起‘hth华体会’

hth华体会 军事 2011年03月13日
本文摘要:几个月前,我姨妈给同事们发了“数学难题”的主题。答案是什么?“邮件中包含谜语。她指出自己的答案是明显正确的,但同事们指出自己的答案是正确的。但是这两个答案不同。 那就是他们的答案。一个是错误的吗?还是拼图本身有问题?我姨妈和她的同事偶然在机器学习中找到了基本的问题。 我们希望电脑所做的所有自学和我们人类本身的自学将信息归纳为基本模型,然后用这些信息推测出来,不为人知。约翰肯尼迪)她的谜语也并不值得注意。作为人类,我们面临的挑战是找到所有的模式。

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几个月前,我姨妈给同事们发了“数学难题”的主题。答案是什么?“邮件中包含谜语。她指出自己的答案是明显正确的,但同事们指出自己的答案是正确的。但是这两个答案不同。

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那就是他们的答案。一个是错误的吗?还是拼图本身有问题?我姨妈和她的同事偶然在机器学习中找到了基本的问题。

我们希望电脑所做的所有自学和我们人类本身的自学将信息归纳为基本模型,然后用这些信息推测出来,不为人知。约翰肯尼迪)她的谜语也并不值得注意。作为人类,我们面临的挑战是找到所有的模式。

当然,我们有允许我们推测的直觉。但是电脑没有这种直觉。从计算机的角度来看,模式识别的问题是只使用一种模式。当各种模式实际上不现实时,哪些模式应该是“正确的”?(阿尔伯特爱因斯坦,电脑名言)其他模式都是“错误”吗?这个问题直到最近才沦落为人们实际考虑的问题。

在20世纪90年代以前,人工智能系统没有太多的自学。例如,DeepBlue的前身国际象棋系统DeepThought在顺利的比赛中,通过自学,没有掌握好国际象棋。

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无视,象棋大师和程序员慎重地写规则,教电脑害怕什么样的落子防卫好。这样相当大的手工工作是“专家系统”时代的典型方法。


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