很多争论可能归结于隐含价值链的不同

1. 造轮子的水平高，还是用轮子赚大钱的水平高？
2. 造轮子一般是基于某种严格论证过的理论，那么这个做理论的水平高，还是用理论
造轮子的水平高？

是不是应该细分具体是哪种技能？否则你想的是技能A，我想的是技能B，很有可能甲A>乙A，同时甲B<乙B，两人各有优劣，但用词上都用“技能”一词混淆，这样连问题都说不清，何来答案。>
我观察到论坛陷阱，经常是，做应用的崇拜造轮子的，造轮子的崇拜提供理论的，而做应用的只知道轮子不知道谁做的理论，而做理论的往往以上帝视角看天下，因此被做应用的务实派排斥——这就是中国产业界跟基础理论界之间的关系。我的背景是研究计算理论，我很确定中国的计算理论环境远不如美国，每年能培养出几百个计算理论专家就了不得了，远不够用的。

像Programming Language这种计算机理论，几十年前就做到头了，中国没事培养那么多“专家”干吗？？

【 在 iDemocracy (DEMO) 的大作中提到: 】
: 1. 造轮子的水平高，还是用轮子赚大钱的水平高？
: 2. 造轮子一般是基于某种严格论证过的理论，那么这个做理论的水平高，还是用理论
: 造轮子的水平高？
: 是不是应该细分具体是哪种技能？否则你想的是技能A，我想的是技能B，很有可能甲A>
: 乙A，同时甲B<乙B，两人各有优劣，但用词上都用“技能”一词混淆，这样连问题都说>: 不清，何来答案。
: 我观察到论坛陷阱，经常是，做应用的崇拜造轮子的，造轮子的崇拜提供理论的，而做
: 应用的只知道轮子不知道谁做的理论，而做理论的往往以上帝视角看天下，因此被做应
: 用的务实派排斥——这就是中国产业界跟基础理论界之间的关系。我的背景是研究计算
: 理论，我很确定中国的计算理论环境远不如美国，每年能培养出几百个计算理论专家就
: ...................

这个观点还挺流行的，大家觉得没什么好研究的，等人家做出有影响力的东西形成升维打击，再回头去找他20年前做的论文，但回到20年前论文刚发表的时候，没几个人觉得那玩意有啥用。

【 在 CNMwm123456 (wm123456死全家) 的大作中提到: 】
: 像Programming Language这种计算机理论，几十年前就做到头了，中国没事培养那么多
: “专家”干吗？？

安全需不需要理论？

【 在 CNMwm123456 (wm123456死全家) 的大作中提到: 】
: 像Programming Language这种计算机理论，几十年前就做到头了，中国没事培养那么多
: “专家”干吗？？
: A>

安全专家都去搞虚拟币了。

【 在 minquan (三民主义) 的大作中提到: 】
: 安全需不需要理论？

计算机有毛省委打击
就说个最近的
hinton做的东西影响力够大了吧？
中国落后多少？

【 在 iDemocracy (DEMO) 的大作中提到: 】
: 这个观点还挺流行的，大家觉得没什么好研究的，等人家做出有影响力的东西形成升维
: 打击，再回头去找他20年前做的论文，但回到20年前论文刚发表的时候，没几个人觉得
: 那玩意有啥用。

lol，理论物理比CS这种工程学科深多了，现在不是照样瓶颈了？Theoretical
computer science早就玩不出啥新花样了，你不如举举近30年都有啥CS理论升维打击？我只看到NoSQL这种BS大行其道。

【 在 iDemocracy (DEMO) 的大作中提到: 】
: 这个观点还挺流行的，大家觉得没什么好研究的，等人家做出有影响力的东西形成升维
: 打击，再回头去找他20年前做的论文，但回到20年前论文刚发表的时候，没几个人觉得
: 那玩意有啥用。

当然有更新、更深也更有影响力的TCS问题正在研究。但这里只能讲已知的、历史的，
而未发表的、未报道的我不会讲，也没人会讲。

下面这些研发涉及到多个领域包括EE、物理等，而TCS也提供不可或缺的知识。

最热门的例子之一是研究论文Gradient-based learning applied to document
recognition by Y. Lecun; L. Bottou; Y. Bengio; P. Haffner. 1998年发表，2018
年图灵奖，前后20年。发表之前的研究时间至少5~10年。2000年前后恰恰是AI研究降到冰点的时间段，谁会预料20年后会得图灵奖呢。类似的，2020年发表的论文将来2040年得了图灵奖，现在也没几个人能找出来吧。

另一个热门例子是量子计算，虽然我个人认为不太靠谱，但单看业界认可度也出了几位所谓的学术大牛。如果将来有重大实用成果（就是说我判断错了）那也是至少20年以上的研发。

【 在 CNMwm123456 (wm123456死全家) 的大作中提到: 】
: lol，理论物理比CS这种工程学科深多了，现在不是照样瓶颈了？Theoretical
: computer science早就玩不出啥新花样了，你不如举举近30年都有啥CS理论升维打击？
: 我只看到NoSQL这种BS大行其道。

AI目前來說，除了搞surveilance，和定向廣告，有什麼別的大的用處嗎？

而且AI boom的關鍵本來就不是數學，而是互聯網，並且確切的說是互聯網中心化的結
果。
【 在 iDemocracy (DEMO) 的大作中提到: 】
: 当然有更新、更深也更有影响力的TCS问题正在研究。但这里只能讲已知的、历史的，
: 而未发表的、未报道的我不会讲，也没人会讲。
: 下面这些研发涉及到多个领域包括EE、物理等，而TCS也提供不可或缺的知识。
: 最热门的例子之一是研究论文Gradient-based learning applied to document
: recognition by Y. Lecun; L. Bottou; Y. Bengio; P. Haffner. 1998年发表，
2018
: 年图灵奖，前后20年。发表之前的研究时间至少5~10年。2000年前后恰恰是AI研究降到
: 冰点的时间段，谁会预料20年后会得图灵奖呢。类似的，2020年发表的论文将来2040年
: 得了图灵奖，现在也没几个人能找出来吧。
: 另一个热门例子是量子计算，虽然我个人认为不太靠谱，但单看业界认可度也出了几位
: 所谓的学术大牛。如果将来有重大实用成果（就是说我判断错了）那也是至少20年以上
: ...................

DL has nothing to do with TCS.

别人搞出个东西，火了，搞TCS就开始往上凑，往自己脸上贴金，这是这个领域一个让
人讨厌的地方。

啥都不会，自以为是数学，数学家不认；做东西更不会了，还最喜欢相互吹捧，真是百无一用。

CS里面，最让人看不起的就是这些人，所以工作也不好找，也不奇怪。

【 在 netghost (Up to Isomorphism) 的大作中提到: 】
: AI目前來說，除了搞surveilance，和定向廣告，有什麼別的大的用處嗎？
: 而且AI boom的關鍵本來就不是數學，而是互聯網，並且確切的說是互聯網中心化的結
: 果。
: 2018

的确。吹牛也只能云山雾罩，一具体说个事情，不是平凡到家，就是拿八竿子打不着的东西往自己脸上贴金。

【 在 hci (海螺子) 的大作中提到: 】
: DL has nothing to do with TCS.
: 别人搞出个东西，火了，搞TCS就开始往上凑，往自己脸上贴金，这是这个领域一个让
: 人讨厌的地方。
: 啥都不会，自以为是数学，数学家不认；做东西更不会了，还最喜欢相互吹捧，真是百
: 无一用。
: CS里面，最让人看不起的就是这些人，所以工作也不好找，也不奇怪。

找工作？OMG, 你就是当了皇帝用金饭碗要饭的那位？Turing拜Church为师读PhD是为了找工作？你的帖子再次印证了我前面说的意思：中国基础理论研究比美国差半个世纪，原因之一就在你这种观点挺流行。

好吧，外行都这么以为，看多了不怪。不过既然DL拿的是Turing Award而不是别的领域，请问图灵奖评委是谁？Alonzo Church Award又是什么？

【 在 hci (海螺子) 的大作中提到: 】
: DL has nothing to do with TCS.
: 别人搞出个东西，火了，搞TCS就开始往上凑，往自己脸上贴金，这是这个领域一个让
: 人讨厌的地方。
: 啥都不会，自以为是数学，数学家不认；做东西更不会了，还最喜欢相互吹捧，真是百
: 无一用。
: CS里面，最让人看不起的就是这些人，所以工作也不好找，也不奇怪。

你先介绍下你自己公司的项目细节，可能你没签保密协议，来说几句给大家听听。

我有几个公开发表的概念和定理，这玩意儿肯定没法抄袭，说出来就不是匿名了。当前的研究课题确实很让我心动，我觉得不错才在这里粗略说一下方向，但你让我说细节，可能么？我宁可让你们骂。

【 在 TheMatrix (TheMatrix) 的大作中提到: 】
: 的确。吹牛也只能云山雾罩，一具体说个事情，不是平凡到家，就是拿八竿子打不着的
: 东西往自己脸上贴金。

赞同这个观点，之前在Stock版发了一个帖子也涉及到跟你类似的看法。

发信人: iDemocracy (DEMO), 信区: Stock
标 题: 有些圈外人以为AI就是deep learning
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Mar 12 12:02:35 2021, 美东)

很多中国年轻人听说deep learning是从AlphaGo开始的，其实AlphaGo所需要的一切数
学知识早在一百多年前就奠定好了，时代发展到这里，现实终于具备了使用这些数学理论的数据规模和工程能力。如果没有当代互联网普及程度和低廉的计算成本，即使有这个模型也用不上。事实上deep learning的理论成熟于90年代末，直到2010年代才真的
派上用场。如果90年代末没听说过deep learning，那么现在的最新技术仍然不会听到
，媒体新闻比一线科研论文晚十年是至少的。综上，AI的能力远不止于deep learning
，很多理论的应用还要等工程技术上去才能一睹风貌，deep learning只是AI所有能力
的冰山一角。

【 在 netghost (Up to Isomorphism) 的大作中提到: 】
: AI目前來說，除了搞surveilance，和定向廣告，有什麼別的大的用處嗎？
: 而且AI boom的關鍵本來就不是數學，而是互聯網，並且確切的說是互聯網中心化的結
: 果。

要不你说一下你比较欣赏的你那个领域的近期的一些定理，我们看一看。举几个例子。

【 在 iDemocracy (DEMO) 的大作中提到: 】
: 你先介绍下你自己公司的项目细节，可能你没签保密协议，来说几句给大家听听。
: 我有几个公开发表的概念和定理，这玩意儿肯定没法抄袭，说出来就不是匿名了。当前
: 的研究课题确实很让我心动，我觉得不错才在这里粗略说一下方向，但你让我说细节，
: 可能么？我宁可让你们骂。

deep learning的理论现在还没有成熟，还90年代初。就问你，神经网络为什么这么多
参数，不会over fitting？这个都解释不清楚，就不要谈理论了。

【 在 iDemocracy (DEMO) 的大作中提到: 】
: 赞同这个观点，之前在Stock版发了一个帖子也涉及到跟你类似的看法。
: 发信人: iDemocracy (DEMO), 信区: Stock
: 标 题: 有些圈外人以为AI就是deep learning
: 发信站: BBS 未名空间站 (Fri Mar 12 12:02:35 2021, 美东)
: 很多中国年轻人听说deep learning是从AlphaGo开始的，其实AlphaGo所需要的一切数
: 学知识早在一百多年前就奠定好了，时代发展到这里，现实终于具备了使用这些数学理
: 论的数据规模和工程能力。如果没有当代互联网普及程度和低廉的计算成本，即使有这
: 个模型也用不上。事实上deep learning的理论成熟于90年代末，直到2010年代才真的
: 派上用场。如果90年代末没听说过deep learning，那么现在的最新技术仍然不会听到
: ，媒体新闻比一线科研论文晚十年是至少的。综上，AI的能力远不止于deep
learning
: ...................

CS也好，数学也好，近代和现代理论家们，有名有姓的，有哪个像楼主那样自私贪婪愚蠢无人性啊？

这个世界，精神分裂的不少。你们这些人，和一个法轮功患者去讨论问题，吃饱了撑的么？

deep learning 本身理論上就是很糙的東西。但是很糙的東西，常常在現實生活中，如果target use case對了，常常是最容易出結果的做法。

這就是爲什麼這東西早出來了，但是沒人用，也沒有人覺得有用的原因。until互聯網
中心化，硬件便宜，同時有了一個廣告投法的剛需這一堆因素搞到一起之後，這東西就有人用了。

【 在 iDemocracy (DEMO) 的大作中提到: 】
: 赞同这个观点，之前在Stock版发了一个帖子也涉及到跟你类似的看法。
: 发信人: iDemocracy (DEMO), 信区: Stock
: 标 题: 有些圈外人以为AI就是deep learning
: 发信站: BBS 未名空间站 (Fri Mar 12 12:02:35 2021, 美东)
: 很多中国年轻人听说deep learning是从AlphaGo开始的，其实AlphaGo所需要的一切数
: 学知识早在一百多年前就奠定好了，时代发展到这里，现实终于具备了使用这些数学理
: 论的数据规模和工程能力。如果没有当代互联网普及程度和低廉的计算成本，即使有这
: 个模型也用不上。事实上deep learning的理论成熟于90年代末，直到2010年代才真的
: 派上用场。如果90年代末没听说过deep learning，那么现在的最新技术仍然不会听到
: ，媒体新闻比一线科研论文晚十年是至少的。综上，AI的能力远不止于deep
learning
: ...................

要不你谈谈？

【 在 Caravel (克拉维尔) 的大作中提到: 】
: deep learning的理论现在还没有成熟，还90年代初。就问你，神经网络为什么这么多
: 参数，不会over fitting？这个都解释不清楚，就不要谈理论了。
: learning

这个版，不讲脏话的人，基本上没人理你，你说的话看似攻击别人，实际总是符合你自己，你试着把自己带入自己的句式就懂了。很简单吧，发挥正常的“共情”能力而已。

【 在 TeacherWei (TW) 的大作中提到: 】
: CS也好，数学也好，近代和现代理论家们，有名有姓的，有哪个像楼主那样自私贪婪愚
: 蠢无人性啊？
: 这个世界，精神分裂的不少。你们这些人，和一个法轮功患者去讨论问题，吃饱了撑的
: 么？

沈向洋20年前就说过，一流学者提问题，二流学者解决问题，三流学者修修补补。

问个CS理论问题：DL生成的model，必属于某种自动机，请问是哪种自动机？这种自动
机除了DL还能干啥？即使DL正处在爆发阶段，到底有没有占到整个AI能力的10%，这还
不好说。

【 在 Caravel (克拉维尔) 的大作中提到: 】
: deep learning的理论现在还没有成熟，还90年代初。就问你，神经网络为什么这么多
: 参数，不会over fitting？这个都解释不清楚，就不要谈理论了。

你活一辈子都不会懂，你的智商，其实对社会是没用的。更何况你智商也一般。关键是说人话，干人事儿。已经证明的是，你不会说人话。至于有没有干人事儿？其实已经显而易见了。

【 在 iDemocracy(DEMO) 的大作中提到: 】

: 这个版，不讲脏话的人，基本上没人理你，你说的话看似攻击别人，实际总是符合你自

: 己，你试着把自己带入自己的句式就懂了。很简单吧，发挥正常的“共情”能力而已。

DL生成的model为什么是自动机？

【 在 iDemocracy (DEMO) 的大作中提到: 】
: 沈向洋20年前就说过，一流学者提问题，二流学者解决问题，三流学者修修补补。
: 问个CS理论问题：DL生成的model，必属于某种自动机，请问是哪种自动机？这种自动
: 机除了DL还能干啥？即使DL正处在爆发阶段，到底有没有占到整个AI能力的10%，这还
: 不好说。

当然是自动机了。
不是自动机，难道是背后有个大师在手动给喂招？

就好比人机大战，帕格洛夫说的，自己好不容易要赢了电脑了，IBM找来几个象棋高手
，想对策，然后改代码？

【 在 bihai (学得不好) 的大作中提到: 】
: DL生成的model为什么是自动机？