现在火爆的人工智能 根基很薄弱

这几年学术界/业界就是在翻来覆去玩那个 多层神经元网络 那个所谓deep learning的框架

这东西有明显缺陷，为了识别个狗图 得先看成百万张狗和非狗的照片
但小孩子会玩积木，显然不是看过成千上万次大人玩积木才学会的。

所以这技术不会是未来类人机器所能依赖的
企业根据市场去跟风，那是无所谓的。市场自然会调节。

但教育部门让中小学生学习 这个暂时的 具体技术
就跟之前让中小学生学习五笔字型，学习 DOS操作是类似
只有愚昧的管理者 才能想到。

是啊

--//////

你说的没用，人工智能从有历史开始，就是个大忽悠，和人的智能根本不同。

历史一次又一次重复。

现在是李彦宏找接盘侠，中国都是李彦宏的百度在瞎忽悠，靠花街也支撑不了多久了。

【 在 arcam (arcam) 的大作中提到: 】
: 这几年学术界/业界就是在翻来覆去玩那个 多层神经元网络 那个所谓deep learning的
: 框架
: 这东西有明显缺陷，为了识别个狗图 得先看成百万张狗和非狗的照片
: 但小孩子会玩积木，显然不是看过成千上万次大人玩积木才学会的。
: 所以这技术不会是未来类人机器所能依赖的
: 企业根据市场去跟风，那是无所谓的。市场自然会调节。
: 但教育部门让中小学生学习 这个暂时的 具体技术
: 就跟之前让中小学生学习五笔字型，学习 DOS操作是类似
: 只有愚昧的管理者 才能想到。

有一定道理。但是教育部门让中小学学这个了吗？

【在 arcam(arcam)的大作中提到：】
：这几年学术界/业界就是在翻来覆去玩那个 多层神经元网络 那个所谓deep learning的框架
：

属实。基本上就是非线性优化问题给重新包装换了个名字就火了。

能不能行不重要，重要的是要拿出来比试，是骡子是马拉出来遛。

你的理论是不是有用，编个程序试试不就行了

纯粹搞理论弄公式的确实应该淘汰

另外没有东西不是暂时的，但是没有暂时就没有永恒

【 在 arcam (arcam) 的大作中提到: 】
: 这几年学术界/业界就是在翻来覆去玩那个 多层神经元网络 那个所谓deep learning的
: 框架
: 这东西有明显缺陷，为了识别个狗图 得先看成百万张狗和非狗的照片
: 但小孩子会玩积木，显然不是看过成千上万次大人玩积木才学会的。
: 所以这技术不会是未来类人机器所能依赖的
: 企业根据市场去跟风，那是无所谓的。市场自然会调节。
: 但教育部门让中小学生学习 这个暂时的 具体技术
: 就跟之前让中小学生学习五笔字型，学习 DOS操作是类似
: 只有愚昧的管理者 才能想到。

我相信机器人，但绝不会相信人工智能这种忽悠。

人工智能的问题是 他目前取得的成就 依赖的东西太单一了。就是多层神经元网络这东西
这个具体技术 可能10年后会屁用都没有。被其他东西代替
你在基础教育里加这个有什么意义？

基础教育培养创造性，学点经典的才是正道。

【 在 dachu (Big Chef) 的大作中提到: 】
: 能不能行不重要，重要的是要拿出来比试，是骡子是马拉出来遛。
: 你的理论是不是有用，编个程序试试不就行了
: 纯粹搞理论弄公式的确实应该淘汰
: 另外没有东西不是暂时的，但是没有暂时就没有永恒

矬子里面拔将军。和人一比，各个方面都是矬子，只好用下棋，做数学题来比。

让学生学一个，连正确方向在哪里都搞不清的东西，千老还没有搞明白怎么回事，这些大忽悠就下结论了

【 在 dachu (Big Chef) 的大作中提到: 】
: 能不能行不重要，重要的是要拿出来比试，是骡子是马拉出来遛。
: 你的理论是不是有用，编个程序试试不就行了
: 纯粹搞理论弄公式的确实应该淘汰
: 另外没有东西不是暂时的，但是没有暂时就没有永恒

因为这玩意简单啊，积分都不用会微就可以了

【 在 arcam (arcam) 的大作中提到: 】
: 这几年学术界/业界就是在翻来覆去玩那个 多层神经元网络 那个所谓deep learning的
: 框架
: 这东西有明显缺陷，为了识别个狗图 得先看成百万张狗和非狗的照片
: 但小孩子会玩积木，显然不是看过成千上万次大人玩积木才学会的。
: 所以这技术不会是未来类人机器所能依赖的
: 企业根据市场去跟风，那是无所谓的。市场自然会调节。
: 但教育部门让中小学生学习 这个暂时的 具体技术
: 就跟之前让中小学生学习五笔字型，学习 DOS操作是类似
: 只有愚昧的管理者 才能想到。

【 在 arcam (arcam) 的大作中提到: 】
: 这几年学术界/业界就是在翻来覆去玩那个 多层神经元网络 那个所谓deep learning的
: 框架
: 这东西有明显缺陷，为了识别个狗图 得先看成百万张狗和非狗的照片
: 但小孩子会玩积木，显然不是看过成千上万次大人玩积木才学会的。
: 所以这技术不会是未来类人机器所能依赖的
: 企业根据市场去跟风，那是无所谓的。市场自然会调节。
: 但教育部门让中小学生学习 这个暂时的 具体技术
: 就跟之前让中小学生学习五笔字型，学习 DOS操作是类似
: 只有愚昧的管理者 才能想到。

就是风投炒作的一个概念

借尸还魂，借人工智能已经瓶颈几十年的尸，还风投现在概念贫乏的魂，别太认真了

是以deep learning, machine learning 为首的那些人工智能很有问题。就比如deep
mind。 这一类人工智能的目标是让电脑自己想，自己学，然后自己解决问题。人类只
是教会他怎么去学习。但是这一类的人工智能的极限就是只能解决单一简单的问题。换句话说就是对只能解决非NP或者少数NP问题的近似解。

其实此种人工智能的兴起也是有社会背景。现代人都想用一种方法解决所有问题。比如用民主解决所有社会问题。用量化宽松解决所有经济问题。用反移民解决（减少就业人口）来减少就业率问题。那为什么不能用一种方法来解决AI的问题呢？

但其实根本不可能。deep learning 能解决一些问题，就像匹配算法可以得到P内的最
优解但却解决排序。排序算法能解决排序但解决不了图像识别。这个世界的问题这么多这么复杂怎么可能用一个机器自学能解决。现在人的懒惰可见一斑。

那AI有可能实现吗？有，AI一定能实现。但它会伴随着人类认知空间的提升而扩展。每一个精妙算法的发现都会推动它往前发展。但是只要NP！=P，那就不会有一个通用算法解
决一切问题。

理论是什么不重要，再复杂的理论看上一个星期也大概所以然了，所以编程能力更显得重要，实现出来能赢就是好理论。

重要的是实现而不是理论。人工智能现阶段的那点儿数学强调一下没啥坏处。

【 在 arcam (arcam) 的大作中提到: 】
: 人工智能的问题是 他目前取得的成就 依赖的东西太单一了。就是多层神经元网络这东西
: 这个具体技术 可能10年后会屁用都没有。被其他东西代替
: 你在基础教育里加这个有什么意义？
: 基础教育培养创造性，学点经典的才是正道。

新领域哪有什么正确方向，都是蒙着蒙着找到点儿感觉

【 在 biobbs (有机牛) 的大作中提到: 】
: 矬子里面拔将军。和人一比，各个方面都是矬子，只好用下棋，做数学题来比。
: 让学生学一个，连正确方向在哪里都搞不清的东西，千老还没有搞明白怎么回事，这些
: 大忽悠就下结论了

https://www.mitbbs.com/article_t/Physics/31253467.html

何以见得？Deep Learning 冲昏了头脑，误导全世界。看看
http://cs.nyu.edu/~zaremba/docs/understanding.pdfhttps://arxiv.org/pdf/1412.1897.pdf

【 在 arcam (arcam) 的大作中提到: 】
: 这几年学术界/业界就是在翻来覆去玩那个 多层神经元网络 那个所谓deep learning的
: 框架
: 这东西有明显缺陷，为了识别个狗图 得先看成百万张狗和非狗的照片
: 但小孩子会玩积木，显然不是看过成千上万次大人玩积木才学会的。
: 所以这技术不会是未来类人机器所能依赖的
: 企业根据市场去跟风，那是无所谓的。市场自然会调节。
: 但教育部门让中小学生学习 这个暂时的 具体技术
: 就跟之前让中小学生学习五笔字型，学习 DOS操作是类似
: 只有愚昧的管理者 才能想到。

人也是依靠神经网络，也就发展了几千年的文明

【 在 arcam (arcam) 的大作中提到: 】
: 人工智能的问题是 他目前取得的成就 依赖的东西太单一了。就是多层神经元网络这东西
: 这个具体技术 可能10年后会屁用都没有。被其他东西代替
: 你在基础教育里加这个有什么意义？
: 基础教育培养创造性，学点经典的才是正道。

本来就没多少进展，最近热炒这个是华尔街的骗局。因为缺乏新的经济增长点，于是就把几十年前的模型拿出来包装一下骗人，反正大多数人根本不知道人工智能到底在干吗。

【 在 cxfcdcpu (cxfcdcpu) 的大作中提到: 】
: 是以deep learning, machine learning 为首的那些人工智能很有问题。就比如deep
: mind。 这一类人工智能的目标是让电脑自己想，自己学，然后自己解决问题。人类只
: 是教会他怎么去学习。但是这一类的人工智能的极限就是只能解决单一简单的问题。换
: 句话说就是对只能解决非NP或者少数NP问题的近似解。
: 其实此种人工智能的兴起也是有社会背景。现代人都想用一种方法解决所有问题。比如
: 用民主解决所有社会问题。用量化宽松解决所有经济问题。用反移民解决（减少就业人
: 口）来减少就业率问题。那为什么不能用一种方法来解决AI的问题呢？
: 但其实根本不可能。deep learning 能解决一些问题，就像匹配算法可以得到P内的最
: 优解但却解决排序。排序算法能解决排序但解决不了图像识别。这个世界的问题这么多
: 这么复杂怎么可能用一个机器自学能解决。现在人的懒惰可见一斑。
: ...................

人工智能热，是和花街的月经周期一致的

【 在 mymojo (yeah baby) 的大作中提到: 】
: 本来就没多少进展，最近热炒这个是华尔街的骗局。因为缺乏新的经济增长点，于是就
: 把几十年前的模型拿出来包装一下骗人，反正大多数人根本不知道人工智能到底在干吗。

DL的神经网络不是模拟了人脑神经网络 。只是 inspired by 人脑

【 在 lsunspot (小手) 的大作中提到: 】
: 人也是依靠神经网络，也就发展了几千年的文明
: 东西

机械科技革命的时候，把简单重复的体力劳动都用机器取代了，现在正在进行的是使用人工智能把简单重复的脑力劳动用电脑取代。

比如华尔街已经在运用软件进行分析和高频交易，比人肉交易员做的好又便宜

现在和以前的本质区别在于，以前纸上谈兵，现在有良好的设备实现，参见NVIDIA最近股票暴涨四倍，因为GPU的popularity。

【在 arcam(arcam)的大作中提到：】
：这几年学术界/业界就是在翻来覆去玩那个 多层神经元网络 那个所谓deep learning的框架
：

就是模拟人脑的神经网络

人脑是基于储存了大量图像信息才会有能力鉴别。这个是神经学家在几十年前做过动物神经元实验的，里面有一节就是人脑快速查阅存储过的加以对比，这个速度非常快，只有0.1秒就可以反射回来了。

【在 arcam(arcam)的大作中提到：】
：DL的神经网络不是模拟了人脑神经网络 。只是 inspired by 人脑
：

那个不是人工智能，华尔街的模型都是人建的，不是机器建的

【 在 beetle1986 (beetle) 的大作中提到: 】
: 机械科技革命的时候，把简单重复的体力劳动都用机器取代了，现在正在进行的是使用
: 人工智能把简单重复的脑力劳动用电脑取代。
: 比如华尔街已经在运用软件进行分析和高频交易，比人肉交易员做的好又便宜

花街矿工搞高频交易搞好多年了。 和人工智能没有什么天然联系。

【 在 beetle1986 (beetle) 的大作中提到: 】
: 机械科技革命的时候，把简单重复的体力劳动都用机器取代了，现在正在进行的是使用
: 人工智能把简单重复的脑力劳动用电脑取代。
: 比如华尔街已经在运用软件进行分析和高频交易，比人肉交易员做的好又便宜

人建的不等于低于人的能力
计算器也是人建的，也能做天文数字的运算和微积分啊。
计算设备的引进最大的功效就是能答答大幅超越人脑，因为人脑的缓存太小，无法
scalable

【在 mymojo(yeah baby)的大作中提到：】
：那个不是人工智能，华尔街的模型都是人建的，不是机器建的
：

只要是具备自主动态的功能都算人工智能，包括传统建模如果能实现这个功能也可以算智能的一部分，不要只看名字表面，就像你可以有中文名也可以有英文名还可以有俄语名，但无论叫什么指向的都是你这个人的个体，是entitiy，多个identity 对一个
entity的关系

【在 arcam(arcam)的大作中提到：】
：花街矿工搞高频交易搞好多年了。 和人工智能没有什么天然联系。
：

菌斑奇葩真多。

屁都不懂也敢说 DL模拟了人脑神经网络。

【 在 pingxing (平行线) 的大作中提到: 】
: 就是模拟人脑的神经网络
:
: 人脑是基于储存了大量图像信息才会有能力鉴别。这个是神经学家在几十年前做过动物
: 神经元实验的，里面有一节就是人脑快速查阅存储过的加以对比，这个速度非常快，只
: 有0.1秒就可以反射回来了。
: ：DL的神经网络不是模拟了人脑神经网络 。只是 inspired by 人脑
: ：

是你不懂，就敢出来乱叫

【在 arcam(arcam)的大作中提到：】
：菌斑奇葩真多。
：

一看 你 你连矿工搞高频交易到底是用什么算法 基本概念都没有

【 在 pingxing (平行线) 的大作中提到: 】
: 只要是具备自主动态的功能都算人工智能，包括传统建模如果能实现这个功能也可以算
: 智能的一部分，不要只看名字表面，就像你可以有中文名也可以有英文名还可以有俄语
: 名，但无论叫什么指向的都是你这个人的个体，是entitiy，多个identity 对一个
: entity的关系
: ：花街矿工搞高频交易搞好多年了。 和人工智能没有什么天然联系。
: ：

如图

【在 arcam(arcam)的大作中提到：】
：菌斑奇葩真多。
：

如图

【在 arcam(arcam)的大作中提到：】
：菌斑奇葩真多。
：

我当然知道
科班出身
会不知道？

【在 arcam(arcam)的大作中提到：】
：一看 你 你连矿工搞高频交易到底是用什么算法 基本概念都没有
：

稍有计算机常识的人都知道 DL只是概念上 Inspired by 人脑 而不是 imitate。

你是文科生吧

【 在 pingxing (平行线) 的大作中提到: 】
: 是你不懂，就敢出来乱叫
: ：菌斑奇葩真多。
: ：

大部分传统计算行业没有收到冲击吧。。。多个理论思考问题的角度倒是，但也用不太上。

【 在 cccpwx(堪数插管吸血日,谋划提裤走人时!) 的大作中提到: 】

: https://www.mitbbs.com/article_t/Physics/31253467.html

: 何以见得？Deep Learning 冲昏了头脑，误导全世界。看看

: http://cs.nyu.edu/~zaremba/docs/understanding.pdf

: https://arxiv.org/pdf/1412.1897.pdf

算法及思想方法几十年前就有， 只是现在的数据多+运算能力强和速度快了。

【 在 sgrastar (Theodore) 的大作中提到: 】
: 属实。基本上就是非线性优化问题给重新包装换了个名字就火了。

管他是不是長久
現在看圍棋五傻圖就挺愉快的

【 在 arcam (arcam) 的大作中提到: 】
: 这几年学术界/业界就是在翻来覆去玩那个 多层神经元网络 那个所谓deep learning的
: 框架
: 这东西有明显缺陷，为了识别个狗图 得先看成百万张狗和非狗的照片
: 但小孩子会玩积木，显然不是看过成千上万次大人玩积木才学会的。
: 所以这技术不会是未来类人机器所能依赖的
: 企业根据市场去跟风，那是无所谓的。市场自然会调节。
: 但教育部门让中小学生学习 这个暂时的 具体技术
: 就跟之前让中小学生学习五笔字型，学习 DOS操作是类似
: 只有愚昧的管理者 才能想到。

属实。。。。。。。。。。

【 在 phlin(四匹) 的大作中提到: 】

: 管他是不是長久

: 現在看圍棋五傻圖就挺愉快的

人工智能根本就不是计算机领域里的
当年做神经网络的都是ee系的人甚至做生物信息学的人。cs根本不做神经网络

你仔细看看四大牛人的背景，即便李飞飞都是物理系的背景,吴恩达是数学系和统计系
出身，Michael Jordan在Berkeley的统计系，根本就不是计算机系。

【在 arcam(arcam)的大作中提到：】
：稍有计算机常识的人都知道 DL只是概念上 Inspired by 人脑 而不是 imitate。
：

对
八十年前就有理论构思了 这个发起人是图灵。
但那个年代只能是想象，无法实现 包括九十年代那次神经网络的热门也是想象，

现在有了GPU导致那些理论被落实到位了，甚至能变成应用了，比如人脸识别，图像识
别，其实土图像处理一直都有技术，只不过大家都在MATLAB上跑，现在能变成设备，就像前两天百度把刷脸功能放到首都机场上一样，之前都是纸上谈兵。

【在 GetHer(外星人)的大作中提到：】
：算法及思想方法几十年前就有， 只是现在的数据多+运算能力强和速度快了。
：

大脑是有神经网络，但是这个网络除了传递神经脉冲，还有其他什么用，谁也不知道。

神经网络可能也就是个通信网络，是传递信号的。

真的的意识和记忆在哪里，怎么产生的，没有人知道

【 在 pingxing (平行线) 的大作中提到: 】
: 就是模拟人脑的神经网络
:
: 人脑是基于储存了大量图像信息才会有能力鉴别。这个是神经学家在几十年前做过动物
: 神经元实验的，里面有一节就是人脑快速查阅存储过的加以对比，这个速度非常快，只
: 有0.1秒就可以反射回来了。
: ：DL的神经网络不是模拟了人脑神经网络 。只是 inspired by 人脑
: ：

AI is still relatively primitive

大脑有记忆功能，从两岁开始的
这个记忆会随着时间的推移和不断存储新知识的过程而不断自我刷新，就是咱们所说的硬盘空间不足要删掉一些垃圾文件来腾出位置给新东西。
但是有些记忆属于不常用的被存在大脑的潜在皮层里，要被现实刺激才会重新激活，类似于电脑里有一个hidden folder。

比如说你很久不见的小学同学，你平时不会去想他，但是他突然出现在你眼前的时候，你会努力去回忆，这个功能就是激活潜在记忆的过程，最后你想起来了，这时候大脑会把这部分记忆重新挪回到缓存里，所以你马上大脑就恢复常态了。
电脑之所以叫电脑也是模拟人脑的。
电脑里的配件 人脑里都有，区别只是存储空间和处理速度的问题，因为人脑size和面
积是个fixed number，但是电脑或服务器可以做的很大很宽。

看看数据中心不就知道了吗，越大存的越多，处理越快。

【在 biobbs(有机牛)的大作中提到：】
：大脑是有神经网络，但是这个网络除了传递神经脉冲，还有其他什么用，谁也不知道。
：

根基是薄弱，但是有应用，能赚钱，特别跟大数据结合起来确实高潮了一把
这个大家嫉妒也没用。

等到目前的ML应用枯竭之后，自然有新的方向新的理论出来
跟摩尔定律类似，每过几年AI就有一定进展。强AI总有一天出来

【 在 arcam (arcam) 的大作中提到: 】
: 这几年学术界/业界就是在翻来覆去玩那个 多层神经元网络 那个所谓deep learning的
: 框架
: 这东西有明显缺陷，为了识别个狗图 得先看成百万张狗和非狗的照片
: 但小孩子会玩积木，显然不是看过成千上万次大人玩积木才学会的。
: 所以这技术不会是未来类人机器所能依赖的
: 企业根据市场去跟风，那是无所谓的。市场自然会调节。
: 但教育部门让中小学生学习 这个暂时的 具体技术
: 就跟之前让中小学生学习五笔字型，学习 DOS操作是类似
: 只有愚昧的管理者 才能想到。

属实。。。。。。。。。。。

【 在 colour(可乐) 的大作中提到: 】

: 根基是薄弱，但是有应用，能赚钱，特别跟大数据结合起来确实高潮了一把

: 这个大家嫉妒也没用。

: 等到目前的ML应用枯竭之后，自然有新的方向新的理论出来

: 跟摩尔定律类似，每过几年AI就有一定进展。强AI总有一天出来

刷脸拿手纸这样的应用一直都有，刷脸拿手纸很赚钱吗？

【 在 colour (可乐) 的大作中提到: 】
: 根基是薄弱，但是有应用，能赚钱，特别跟大数据结合起来确实高潮了一把
: 这个大家嫉妒也没用。
: 等到目前的ML应用枯竭之后，自然有新的方向新的理论出来
: 跟摩尔定律类似，每过几年AI就有一定进展。强AI总有一天出来

是精确度的差异。
十多年前图像识别精确度只有60%，
现在有了imagenet之后，再加上GPU的设备，还有网络速度，以及云计算中心，可实现
的精确度能接近100%了。

【在 biobbs(有机牛)的大作中提到：】
：刷脸拿手纸这样的应用一直都有，刷脸拿手纸很赚钱吗？
：

对，现在的DL和神经科学没什么关系了，都是神经科学蹭DL热点。神经网络本质上是极其复杂的统计ML模型，从传统ML理论的角度无法给出什么有用的guarantee，基本是都
是得靠工程实践来提高分布识别的表现。
【 在 arcam (arcam) 的大作中提到: 】
: 稍有计算机常识的人都知道 DL只是概念上 Inspired by 人脑 而不是 imitate。
: 你是文科生吧

人类现在做的AI不是单纯地为了imitate，专业术语叫simulate

simulate是指不仅模拟，而且设置的环境条件可以远超于现实版的，有前瞻性的预见功效，比如说模拟一个交通流，2008金融危机的时候高速上没有几辆车，但是在
simulation完全可以模拟出十倍车流的拥堵环境下交通成本会怎样，尽管十年前交通还没挤到那个密度。

现在的电子设备都是基于对人脑的解读和诠释来模拟人脑，但目的是能超越人脑很多倍的功效。但是现实暂时不需要那么intensive的产品，比如你车里安装一个智能防盗器
，里面传感器的价格比你车都贵，识别此人是否小偷的算法成本更贵，模拟环境下成功概率很高，但现实里你不需要买这么贵的传感器这么昂贵复杂的算法来保护这么便宜的车。丢了找保险公司，或者再买一辆都比这个防盗器更为经济适用。未来等传感设备和GPU普及以后，变成personal use的时候，那时候才是imitate，也就是你说的取代人类用设备来识别。

【 在 arcam (arcam) 的大作中提到: 】
: 稍有计算机常识的人都知道 DL只是概念上 Inspired by 人脑 而不是 imitate。
: 你是文科生吧

AI理论早就成熟了，图灵在世的时候，就已经预见到了今天，大概80年前，是80年前的硬件没有能力跟上。
那时候不叫深度学习，叫知识库（knowledge base)，其实就是今天的大数据。但那时
候没有存储能力，没有计算能力。自然也就没有所谓的数据挖掘和数据分析了，你连数据都没地方放，你去哪做数据呢。

二战以后生产的首台计算机非常昂贵，体积很大，几乎占一个房间。

【 在 WLion (受伤的狮子) 的大作中提到: 】
: AI is still relatively primitive

说反了。

为何谷歌要做alphaGo？

围棋是人类智慧的极限，任何游戏类都没有围棋来的复杂度高，时间空间成本都是最高级的。

征服了围棋，尤其是围棋冠军，就等于征服了人类智商的极限了。也就是说，人类能干的事，只要是拼智力程度这个层面的，就不应该有机器不能干的。

目前其他难点体现在情感方面，机器没有mood，没有泪腺，也没有感知疼痛的物理功能，虽然机器有很强的反馈能力。

很早以前IBM做过智能象棋deep blue，然后就不再做了。

【 在 biobbs (有机牛) 的大作中提到: 】
: 矬子里面拔将军。和人一比，各个方面都是矬子，只好用下棋，做数学题来比。

你这是弱智，干嘛不用做数学题代表人类最高智慧，谁他妈认可这是人类最高智慧了。

找个脑残，都比现在AI做的事情多，脑残很多都能流利交流

【 在 pingxing (平行线) 的大作中提到: 】
: 说反了。
: 为何谷歌要做alphaGo？
: 围棋是人类智慧的极限，任何游戏类都没有围棋来的复杂度高，时间空间成本都是最高
: 级的。
: 征服了围棋，尤其是围棋冠军，就等于征服了人类智商的极限了。也就是说，人类能干
: 的事，只要是拼智力程度这个层面的，就不应该有机器不能干的。
: 目前其他难点体现在情感方面，机器没有mood，没有泪腺，也没有感知疼痛的物理功能
: ，虽然机器有很强的反馈能力。
: 很早以前IBM做过智能象棋deep blue，然后就不再做了。

不一样，数学题不具备时间空间的限制条件。

有些数学题需要一百年来证明，这是一个无底洞；除此之外，数学分不同领域，有些领域可以有无限维的空间，也是一个无极限。这种是没法比的。

但围棋是有时间空间的双重限制，给你一个棋盘，有边界点，给你一个时间限制，（人类需要吃喝拉撒这种的特殊模型，无论做什么，就必然存在时间极限，到点了你就必须离开眼下的事情去满足人类的那几项基本需求）

我们所说的是Alpha Go能在规定时间，规定空间内，做出突破人类智力极限的事情，并非是让电脑在一个小时之内实现人类一百年无法突破的定理和空间。

你的认知错误在于几个点：

1， 你把数学当成一个统筹范围可以一概而论了，实际上单从几何这个层面我们就知道人类只能承受三维的使用上限。
2，你对AI的本质完全不清不楚。
3，你对人脑构造和功能，以及先天受限条件还有后天潜在能力，就更不清楚了

【 在 biobbs (有机牛) 的大作中提到: 】
: 你这是弱智，干嘛不用做数学题代表人类最高智慧，谁他妈认可这是人类最高智慧了。
: 找个脑残，都比现在AI做的事情多，脑残很多都能流利交流

脑残能做的事情，电脑AI能做吗？你自己上网看看脑残能做什么

我说的什么都看不懂

【 在 pingxing (平行线) 的大作中提到: 】
: 不一样，数学题不具备时间空间的限制条件。
: 有些数学题需要一百年来证明，这是一个无底洞；除此之外，数学分不同领域，有些领
: 域可以有无限维的空间，也是一个无极限。这种是没法比的。
: 但围棋是有时间空间的双重限制，给你一个棋盘，有边界点，给你一个时间限制，（人
: 类需要吃喝拉撒这种的特殊模型，无论做什么，就必然存在时间极限，到点了你就必须
: 离开眼下的事情去满足人类的那几项基本需求）
: 我们所说的是Alpha Go能在规定时间，规定空间内，做出突破人类智力极限的事情，并
: 非是让电脑在一个小时之内实现人类一百年无法突破的定理和空间。
: 你的认知错误在于几个点：
: 1， 你把数学当成一个统筹范围可以一概而论了，实际上单从几何这个层面我们就知道
: ...................

除了不能感知情绪和疼痛目前有技术极限以外，其余的只要想做，都能做了。
你的知识库得更新换代了。

目前唯一的屏障点只是设备太贵导致了只有大户才做的起，现在一个性能优异的GPU要
10万美元一台，一个性能很好的传感器是奔驰的两倍。

就像20年前的网速只有56k一样，那时候用1G是非常奢侈的，后来随着视频和语音传输
率的需求不断增长，逐渐才有了市场热度。

AI设备太贵的原因是因为市场需求没有跟上，导致了没有那么多商家乐意冒险去赌一把。赌一把的意思分两层， 1， 大家蜂拥而上都去做，那么价格一定会下来，比如个人
PC机在20年前是2400美元一台，今天是500美元就能买到适于个人基本用途的， 2，就
是大家都去找这方面的资源，那么资源本身就一定会hot，也会热销，也会推动了资源
多样化和产品平民化

【 在 biobbs (有机牛) 的大作中提到: 】
: 脑残能做的事情，电脑AI能做吗？你自己上网看看脑残能做什么
: 我说的什么都看不懂

真是大言不惭，就是图像识别，都比不过脑残。

更不要说脑残也能说话，能和人交流，就是理解的速度慢点。

电脑这样什么都不能理解的，叫做白痴。

【 在 pingxing (平行线) 的大作中提到: 】
: 除了不能感知情绪和疼痛目前有技术极限以外，其余的只要想做，都能做了。
: 你的知识库得更新换代了。
: 目前唯一的屏障点只是设备太贵导致了只有大户才做的起，现在一个性能优异的GPU要
: 10万美元一台，一个性能很好的传感器是奔驰的两倍。
: 就像20年前的网速只有56k一样，那时候用1G是非常奢侈的，后来随着视频和语音传输
: 率的需求不断增长，逐渐才有了市场热度。
: AI设备太贵的原因是因为市场需求没有跟上，导致了没有那么多商家乐意冒险去赌一把
: 。赌一把的意思分两层， 1， 大家蜂拥而上都去做，那么价格一定会下来，比如个人
: PC机在20年前是2400美元一台，今天是500美元就能买到适于个人基本用途的， 2，就
: 是大家都去找这方面的资源，那么资源本身就一定会hot，也会热销，也会推动了资源
: ...................

http://tech.sina.com.cn/roll/2017-06-29/doc-ifyhrttz1670150.shtml

百度人脸识别系统在机场应用 南航旅客“刷脸登机”
2017年06月29日 15:16 新华网

新华网北京6月29日电（凌纪伟）6月28日，百度携手南航将人脸识别技术落地南阳姜营机场，旅客实现“刷脸登机”。

在旅客人脸识别管理系统下，乘客可在安检时出示机票，并通过1：1的人脸认证技术进行身份比对，确认旅客信息，并将旅客的图像信息录入到数据库中；登机时，通过1：N的人脸识别技术，将乘客信息与库中的信息进行核对，确认登机信息。

机场对安全性有极高要求，百度研究院院长林元庆表示，百度希望以先进的人工智能技术既确保安检通关的安全性，同时进一步提升旅客的通行效率，减轻机场人力资源的紧张和繁重压力。

南航集团副总经理韩文胜表示，南航在南阳机场启用人脸识别智能登机系统，为南航在首都新机场及其他机场的智能化实施推广奠定了基础。未来，南航将进一步推广此项技术，为旅客提供全流程一体化的智能体验。

此次落地南阳姜营机场的从安检到登机的全流程旅客人脸识别管理系统，基于百度高精度人脸识别技术。此前，该技术已落地乌镇、武夷山等旅游景区，提高游园体验及管理效率。今年3月，寻亲平台“宝贝回家”将百度人脸识别系统用于协助寻找走失者信息
。此次百度人脸识别技术首次落地机场，也是瞄准对人脸识别精度有严格要求的场景。

据悉，2016年南航旅客运输量超过1.15亿人次。此次旅客人脸识别管理系统的落地意味着未来每年将有超过1亿的旅客享受智能出行服务。

下一步百度人脸识别系统计划升级机场管理系统，推动机场无纸化进程，甚至机场内消费等将通过人脸识别来完成。
【 在 biobbs (有机牛) 的大作中提到: 】
: 真是大言不惭，就是图像识别，都比不过脑残。
: 更不要说脑残也能说话，能和人交流，就是理解的速度慢点。
: 电脑这样什么都不能理解的，叫做白痴。

忽悠是人类发展的动力。199０年代，美国忽悠互联网，结果現在互联网使用最多的也
是美国，上面大部分都是porn website.

【 在 arcam (arcam) 的大作中提到: 】
: 这几年学术界/业界就是在翻来覆去玩那个 多层神经元网络 那个所谓deep learning的
: 框架
: 这东西有明显缺陷，为了识别个狗图 得先看成百万张狗和非狗的照片
: 但小孩子会玩积木，显然不是看过成千上万次大人玩积木才学会的。
: 所以这技术不会是未来类人机器所能依赖的
: 企业根据市场去跟风，那是无所谓的。市场自然会调节。
: 但教育部门让中小学生学习 这个暂时的 具体技术
: 就跟之前让中小学生学习五笔字型，学习 DOS操作是类似
: 只有愚昧的管理者 才能想到。

记忆功能怎么实现的？用有机物质造一个硬盘，可行吗？

【 在 pingxing (平行线) 的大作中提到: 】
: 大脑有记忆功能，从两岁开始的
: 这个记忆会随着时间的推移和不断存储新知识的过程而不断自我刷新，就是咱们所说的
: 硬盘空间不足要删掉一些垃圾文件来腾出位置给新东西。
: 但是有些记忆属于不常用的被存在大脑的潜在皮层里，要被现实刺激才会重新激活，类
: 似于电脑里有一个hidden folder。
: 比如说你很久不见的小学同学，你平时不会去想他，但是他突然出现在你眼前的时候，
: 你会努力去回忆，这个功能就是激活潜在记忆的过程，最后你想起来了，这时候大脑会
: 把这部分记忆重新挪回到缓存里，所以你马上大脑就恢复常态了。
: 电脑之所以叫电脑也是模拟人脑的。
: 电脑里的配件 人脑里都有，区别只是存储空间和处理速度的问题，因为人脑size和面
: ...................

美国总人口三亿，除去老人孩子家庭主妇还有病人等不能频繁使用网络的，充其量也就是2亿撑死了
如图，到底谁是互联网使用大户？

【 在 convergence (Rex💪🐶🐱🌎&) 的大作中提到: 】
: 忽悠是人类发展的动力。199０年代，美国忽悠互联网，结果現在互联网使用最多的也
: 是美国，上面大部分都是porn website.

笑死了，你下任何棋下的过ai吗

【 在 biobbs (有机牛) 的大作中提到: 】
: 你这是弱智，干嘛不用做数学题代表人类最高智慧，谁他妈认可这是人类最高智慧了。
: 找个脑残，都比现在AI做的事情多，脑残很多都能流利交流

这里面逻辑很简单，任何东西都有一个by design。

虽然飞机飞得比鸟快，但是鸟by design的飞行功能，为了生存捕猎的灵活性，是飞机
根本比不上的。

同样，人也有by design的各种功能，下棋根本不是by design。和人比比那些by
design的试试。

人和电脑比by design的数学计算，肯定比不过的。

这个by design的逻辑，是个人都能看出来的，你们这些笨蛋看不出，真是笑死了

【 在 lsunspot (小手) 的大作中提到: 】
: 笑死了，你下任何棋下的过ai吗

老实告诉你， 下任何棋， 都只不过是小孩玩玩的。 你现在长大了， 不该老想着玩。

我小时侯老想下棋打牌， 我老妈看见就烧棋烧牌： 快去放牛割草去。

【 在 lsunspot (小手) 的大作中提到: 】
: 笑死了，你下任何棋下的过ai吗

鸟到底那方面强？机动？过载？人类到底那方面是by design？让ai train下看看。

【 在 biobbs (有机牛) 的大作中提到: 】
: 这里面逻辑很简单，任何东西都有一个by design。
: 虽然飞机飞得比鸟快，但是鸟by desgin的飞行功能，为了生存捕猎的灵活性，是飞机
: 根本比不上的。
: 同样，人也有by design的各种功能，下棋根本不是by design。和人比比那些by
: design的试试。
: 这个by design的逻辑，是个人都能看出来的，你们这些笨蛋看不出，真是笑死了

ai现在的问题是不能有效利用已有知识。不过从围棋看人类知识可能根本就是错的。让ai重新研究一遍物理可能人类提前进入太空时代

数学物理医学都不是 by design功能。没这些人类现在还茹毛饮血寿命期望30岁呢。

【 在 biobbs (有机牛) 的大作中提到: 】
: 这里面逻辑很简单，任何东西都有一个by design。
: 虽然飞机飞得比鸟快，但是鸟by design的飞行功能，为了生存捕猎的灵活性，是飞机
: 根本比不上的。
: 同样，人也有by design的各种功能，下棋根本不是by design。和人比比那些by
: design的试试。
: 人和电脑比by design的数学计算，肯定比不过的。
: 这个by design的逻辑，是个人都能看出来的，你们这些笨蛋看不出，真是笑死了

功能和知识都分不清，真够有弱x的

【 在 overlap (过火地) 的大作中提到: 】
: 数学物理医学都不是 by design功能。没这些人类现在还茹毛饮血寿命期望30岁呢。

鸟的飞行不是载人，不是为了速度，你造个象鸟这么灵活的飞行器出来。

人就跟不用说了，人在原始森林存活，到后来的社会生产和政治斗争，都不需要下棋技能，需要那些，不言自明

【 在 lsunspot (小手) 的大作中提到: 】
: 鸟到底那方面强？机动？过载？人类到底那方面是by design？让ai train下看看。

看看平行线姐姐发帖是人生一大享受

原来俺有且一直只有一个签名档

【 在 timefall (时光崩塌) 的大作中提到: 】
: 属实。。。。。。。。。。。
:

你这个有趣。我也算过模拟人脑级的需要多复杂多高技术指标。没想到还真有人傻钱多的去砸了。

【 在 pingxing (平行线) 的大作中提到: 】
: 如图

咳咳。是正话不是反话。记得以前来买提都是按艾迪搜着读帖。

平行线姐姐的帖子是少数几个可读的。能说出俺没听说过的不是一般的牛。

不说别的，ML和人工智能村姑这财富500著名挨踢企业士大夫攻城狮就说不出来。

【 在 niuheliang (别问我是谁) 的大作中提到: 】
: 看看平行线姐姐发帖是人生一大享受
: 原来俺有且一直只有一个签名档

你的下棋不是by design 论分清了么？

【 在 biobbs (有机牛) 的大作中提到: 】
: 功能和知识都分不清，真够有弱x的

AI和大数据，目前为止还没有盈利，一直在赔钱。
社交网络之后兴起的大数据基于几亿的用户，但是twitter就死得其所，并没有因为掌
握的海量数据而股票上扬，facebook是因为快速转型变为商业用途和推向AI而保住了自身。

AI在2015年中国就已经撒出几十亿了，2016年几百亿，预计2017年投资会进一步增长。但盈利还没有看到，看到的数据仅仅是以这个为导向的融资而已。

最简单的例子，你们家买什么智能设备了吗？没有吧。锄草依然找老墨，做饭依然找老婆。

【 在 colour (可乐) 的大作中提到: 】
: 根基是薄弱，但是有应用，能赚钱，特别跟大数据结合起来确实高潮了一把
: 这个大家嫉妒也没用。
: 等到目前的ML应用枯竭之后，自然有新的方向新的理论出来
: 跟摩尔定律类似，每过几年AI就有一定进展。强AI总有一天出来

看人by design能做的事情，AI赚钱虽然看着商机无限，但是做到可太难了。

换句话，能做个根据需要炒菜的机器人，或者做家务的机器人，这个公司就能世界第一。可惜没人做得到，人by design的功能太强，菲佣都是不容易替代的

【 在 pingxing (平行线) 的大作中提到: 】
: AI和大数据，目前为止还没有盈利，一直在赔钱。
: 社交网络之后兴起的大数据基于几亿的用户，但是twitter就死得其所，并没有因为掌
: 握的海量数据而股票上扬，facebook是因为快速转型变为商业用途和推向AI而保住了自
: 身。
: AI在2015年中国就已经撒出几十亿了，2016年几百亿，预计2017年投资会进一步增长。
: 但盈利还没有看到，看到的数据仅仅是以这个为导向的融资而已。
: 最简单的例子，你们家买什么智能设备了吗？没有吧。锄草依然找老墨，做饭依然找老
: 婆。

AI长期以来，几次大起大落都是美国政府和军方投资的项目，fund主要来自DARPA。而
DARPA基本都投给大学研究机构，特别是top 10那几所，除此之外就是Boston Dynamics等著名机器人产业。现在投给了谷歌facebook这些众所周知的产业，因为人才济济，所以政府有信心。而apple呢，乔布斯是守财奴葛朗台，守着成百上千亿的现金，既不玩
收购，也不屑于向政府伸手乞讨，自营自亏，自给自足。Apple是最实用的公司，他们
搞AI也是基于产品自身的属性上扩展一下功能，做一点enhancement, 并不会专门成立
一个研究院来专门腾出一拨人什么都不干就搞这么一件事，比如google就专门推出了
waymo这个团队来整AI。

中国目前只能靠国产，因为美方从设备到算法都是禁止出口给中国的，那些敏感器件都被划在了export license list上面。

美国是把AI作为国家战略和国防建设来投资的，跟中国的出发点完全不同。中国政府的角度有几个：
1，跟风，美国搞什么，我搞什么，所以谷歌有无人驾驶车，百度马上就有。
2，创新， 习近平最近几年一上台给了大家一个新名词新方向，然后中关村满大街的楼盘顶层就铺天盖地的变成创新楼了。
3，市场大， 中国其实搞什么，都会有人暴利，因为10几亿人口，只要来那么10万人，每人掏个一百块，就真够你活个10年了。
4，应用，中国只追求应用，产品落地，并不关注在产品过程中顺势找出技术难点的突
破，也没这个兴趣，更没这个基本功，即便想突也突不来。

【 在 biobbs (有机牛) 的大作中提到: 】
: 看人by design能做的事情，AI赚钱虽然看着商机无限，但是做到可太难了。
: 换句话，能做个根据需要炒菜的机器人，或者做家务的机器人，这个公司就能世界第一
: 。可惜没人做得到，人by design的功能太强，菲佣都是不容易替代的

我非常希望这种文章多一点

这样以后抢饭碗的少一点

对AI难度估计错误就是瞎烧钱，日本8-90年代的AI前车之鉴。

如果能去股市骗股民另说，国家投钱就得慎重。

AI这个大忽悠，有史以来就是忽悠惯了，十年超过人的口号，都是这些人喊的。50年了，连个图片搜索都搞不利索，经常分不清图片里有啥东西。

【 在 pingxing (平行线) 的大作中提到: 】
: AI长期以来，几次大起大落都是美国政府和军方投资的项目，fund主要来自DARPA。而
: DARPA基本都投给大学研究机构，特别是top 10那几所，除此之外就是Boston
Dynamics
: 等著名机器人产业。现在投给了谷歌facebook这些众所周知的产业，因为人才济济，所
: 以政府有信心。而apple呢，乔布斯是守财奴葛朗台，守着成百上千亿的现金，既不玩
: 收购，也不屑于向政府伸手乞讨，自营自亏，自给自足。Apple是最实用的公司，他们
: 搞AI也是基于产品自身的属性上扩展一下功能，做一点enhancement, 并不会专门成立
: 一个研究院来专门腾出一拨人什么都不干就搞这么一件事，比如google就专门推出了: waymo这个团队来整AI。
: 中国目前只能靠国产，因为美方从设备到算法都是禁止出口给中国的，那些敏感器件都
: 被划在了export license list上面。
: ...................

美国对战略前瞻和军用设备的投资，从来都是哗哗地。这些设备一旦做成了，巨额天价出售给全球。

目前Darpa投资CMU和BD研制的一个叫机器骡的，标价是一台3千2百万美元，目前给美国陆军使用，等他们玩腻了，或者更酷更溜的设备出来了，就该卖给东南亚这些整天发愁钱没地方放的这几个大债务国比如中国和日本了，如果卖给中国的话，我估计出价一亿美元，而且会分摊给中国和台湾两家，让他们争的头破血流的。美国政府老干这事儿，两面卖军火，同时赚钱。你知道也拿它没办法，因为这设备你搞不出来。

【 在 biobbs (有机牛) 的大作中提到: 】
: 对AI难度估计错误就是瞎烧钱，日本8-90年代的AI前车之鉴。
: 如果能去股市骗股民另说，国家投钱就得慎重。
: AI这个大忽悠，有史以来就是忽悠惯了，十年超过人的口号，都是这些人喊的。50年了
: ，连个图片搜索都搞不利索，经常分不清图片里有啥东西。
: Dynamics

机器驴噪音太大，活靶子一个，军方根本不要，你这都没有听说？

【 在 pingxing (平行线) 的大作中提到: 】
: 美国对战略前瞻和军用设备的投资，从来都是哗哗地。这些设备一旦做成了，巨额天价
: 出售给全球。
: 目前Darpa投资CMU和BD研制的一个叫机器骡的，标价是一台3千2百万美元，目前给美国
: 陆军使用，等他们玩腻了，或者更酷更溜的设备出来了，就该卖给东南亚这些整天发愁
: 钱没地方放的这几个大债务国比如中国和日本了，如果卖给中国的话，我估计出价一亿
: 美元，而且会分摊给中国和台湾两家，让他们争的头破血流的。美国政府老干这事儿，
: 两面卖军火，同时赚钱。你知道也拿它没办法，因为这设备你搞不出来。

你对美国军事了解也不够啊。
这就是五角大楼投资的，只能给有军方背景的企业做，最后要不停改进维护完善。
只要投资给洛克希德马丁的，无论什么产品，都算军方订做的。
90年代的nuclear engineering都是这些企业在做。

如果不要，就不投钱了。

你别看网上说两句Pros & Cons，就跟着翻白眼。

别人雇你作为一个contractor订做的产品，难道做完了最后放你家后院晒太阳20年？

【 在 biobbs (有机牛) 的大作中提到: 】
: 机器驴噪音太大，活靶子一个，军方根本不要，你这都没有听说？

尼玛，BD已经卖给日本人了

你这是啥时候的老黄历经验

【 在 pingxing (平行线) 的大作中提到: 】
: 你对美国军事了解也不够啊。
: 这就是五角大楼投资的，只能给有军方背景的企业做，最后要不停改进维护完善。
: 只要投资给洛克希德马丁的，无论什么产品，都算军方订做的。
: 90年代的nuclear engineering都是这些企业在做。
: 如果不要，就不投钱了。
: 你别看网上说两句Pros & Cons，就跟着翻白眼。
: 别人雇你作为一个contractor订做的产品，难道做完了最后放你家后院晒太阳20年？

你提这个问题就是对美国的技术战略知道的甚少。
美国做这些设备，最后都是要转化为美元的。。。不要管噪音不噪音的。有人掏钱就行呗。还真能等到第三次世界大战爆发了，派陆兵拎上去用啊。

就看谁是冤大头了。有时候是日本，有时候是韩国，有时候是中国，有时候是台湾。欧洲这方面需求不多，是因为德国被禁止涉入军用或者先进设备。其他小国都快饿死了，都等着德国养活，所以买面包的钱都没有，更别说买设备了，现在多了一个难民群，就更买不起了。

比如民用的波音飞机，都是美国政府要求中国政府投资600亿来购买的，并不是中国政
府哪天睡醒了突然想买600亿，为什么是这个数字？怎么不是60亿？怎么不是6000亿？
那是因为中美的贸易差额要按时补上，就这个数，补齐了就可以继续供你了。

别光想着赚美国人的钱，哪有那么好赚？

【 在 biobbs (有机牛) 的大作中提到: 】
: 机器驴噪音太大，活靶子一个，军方根本不要，你这都没有听说？

我知道，但是我们喜欢用这些老牌的名字，因为这些是岁月的见证。就像你提无人车会提谷歌，并不会提他们已经起的新名字叫waymo的团队。

别在这胡搅蛮缠的，我的知识力度比你高了至少3个级数。

【 在 biobbs (有机牛) 的大作中提到: 】
: 尼玛，BD已经卖给日本人了
: 你这是啥时候的老黄历经验

尼玛，by design赢一头驴都不容易

驴运东西，翻山越岭，最多叫两下，不会发出一公里之外都听得到的噪声。

你这知识水平，都是些老黄历的东西

【 在 pingxing (平行线) 的大作中提到: 】
: 我知道，但是我们喜欢用这些老牌的名字，因为这些是岁月的见证。就像你提无人车会
: 提谷歌，并不会提他们已经起的新名字叫waymo的团队。
: 别在这胡搅蛮缠的，我的知识力度比你高了至少3个级数。

不是老黄历，美国是今年才发布AI为国家战略的白皮书，就前两个月的事，

但美国发这个，不等于民用企业会因此而赚钱，我前面说了，那是军方需求，就像导弹一样，人家军方不管出自什么理由（自己用也罢，转售也罢）就要投这笔钱，不等于你家后院也需要放一个导弹。

我是这个领域多年资深人士，非常清楚从头到尾的技术和市场的。

【 在 biobbs (有机牛) 的大作中提到: 】
: 尼玛，by design赢一头驴都不容易
: 驴运东西，翻山越岭，最多叫两下，不会发出一公里之外都听得到的噪声。
: 你这知识水平，都是些老黄历的东西

发了有屁用，要做得到才行。

尼克松还有一个攻克癌症计划，和登月计划差不多，美国人民认为攻克癌症比登月容易，现在快50年了

【 在 pingxing (平行线) 的大作中提到: 】
: 不是老黄历，美国是今年才发布AI为国家战略的白皮书，就前两个月的事，
: 但美国发这个，不等于民用企业会因此而赚钱，我前面说了，那是军方需求，就像导弹
: 一样，人家军方不管出自什么理由（自己用也罢，转售也罢）就要投这笔钱，不等于你
: 家后院也需要放一个导弹。
: 我是这个领域多年资深人士，非常清楚从头到尾的技术和市场的。

我给你type的这些内容和数据还有历史，肯定不是我google来的，查询的时间来不及，打字也需要时间，平时就掌握这些科技动态。如图

【 在 biobbs (有机牛) 的大作中提到: 】
: 尼玛，by design赢一头驴都不容易
: 驴运东西，翻山越岭，最多叫两下，不会发出一公里之外都听得到的噪声。
: 你这知识水平，都是些老黄历的东西

属实

[在 arcam (arcam) 的大作中提到：]
:这几年学术界/业界就是在翻来覆去玩那个 多层神经元网络 那个所谓deep learning
的框架
:这东西有明显缺陷，为了识别个狗图 得先看成百万张狗和非狗的照片
:但小孩子会玩积木，显然不是看过成千上万次大人玩积木才学会的。
:所以这技术不会是未来类人机器所能依赖的
:企业根据市场去跟风，那是无所谓的。市场自然会调节。
:但教育部门让中小学生学习 这个暂时的 具体技术
:就跟之前让中小学生学习五笔字型，学习 DOS操作是类似
:只有愚昧的管理者 才能想到。

我还一直以为创新的总理的点子。回老家都见到公路旁某二十层小楼横着县创新开发区的牌子。我还真是自恨。凭啥没想到山沟里也能出共产主义。

【 在 pingxing (平行线) 的大作中提到: 】
: 创新， 习近平最近几年一上台给了大家一个新名词新方向，然后中关村满大街的楼
: 盘顶层就铺天盖地的变成创新楼了。

中国人傻钱多，被人一忽悠就信了，美国军方不给钱，求助中国公司，哈哈！

【 在 pingxing (平行线) 的大作中提到: 】
: 我给你type的这些内容和数据还有历史，肯定不是我google来的，查询的时间来不及，
: 打字也需要时间，平时就掌握这些科技动态。如图

习近平是很重视科技的，这个倒不能冤枉他，他以前上山下乡期间，做了一段技术上的业务。
国内最近几年，都漫天喊科技科技，就是这么来的，而美国的科技是90年代克林顿上台时候，一直贯穿到后来的dot com就开始喊了，已经喊了30年了。

【 在 niuheliang (别问我是谁) 的大作中提到: 】
: 我还一直以为创新的总理的点子。回老家都见到公路旁某二十层小楼横着县创新开发区
: 的牌子。我还真是自恨。凭啥没想到山沟里也能出共产主义。

我觉得机器驴对中国军队意义重大。啥时候阅兵来个机器驴方阵那就震撼世界了。

美国海权至上，从不远离沿海作战。预设战场基本上是平原。和机车比起来机器驴作用不大。

【 在 biobbs (有机牛) 的大作中提到: 】
: 机器驴噪音太大，活靶子一个，军方根本不要，你这都没有听说？

对阿三意义更大，现象一下十几个阿三，骑在机器驴，而不是摩托车上。

震耳欲聋的月饼，中国乖乖把洞狼交出来了

【 在 niuheliang (别问我是谁) 的大作中提到: 】
: 我觉得机器驴对中国军队意义重大。啥时候阅兵来个机器驴方阵那就震撼世界了。
: 美国海权至上，从不远离沿海作战。预设战场基本上是平原。和机车比起来机器驴作用
: 不大。

噪音主要是负载过重吧，还有其他电子设备。

开车如果horsepower过大的话，一样也得有噪音啊。

看看盖高楼的那些几十米高的设备，哪个不是嗡嗡嗡的叫唤

我不认为噪音是问题啊，你不能既要大power，又让人不出声，你开电脑不也有噪音吗？

围棋不是最复杂的。关于围棋的AI很早就有。用蒙特卡洛算法和剪枝。谷歌那个用的方法其实是一样的，区别是用了Deep Learning来剪枝。要没有人类它不知道剪枝。复杂
的问题AI现在连边都没摸到。
【 在 pingxing (平行线) 的大作中提到: 】
: 说反了。
: 为何谷歌要做alphaGo？
: 围棋是人类智慧的极限，任何游戏类都没有围棋来的复杂度高，时间空间成本都是最高
: 级的。
: 征服了围棋，尤其是围棋冠军，就等于征服了人类智商的极限了。也就是说，人类能干
: 的事，只要是拼智力程度这个层面的，就不应该有机器不能干的。
: 目前其他难点体现在情感方面，机器没有mood，没有泪腺，也没有感知疼痛的物理功能
: ，虽然机器有很强的反馈能力。
: 很早以前IBM做过智能象棋deep blue，然后就不再做了。

沿途没有USB 充电口，只能用柴油，不能用电池。

美军沿途造好USB充电口，机器驴就可以用18650电池了，噪音问题就可以解决了

【 在 pingxing (平行线) 的大作中提到: 】
: 噪音主要是负载过重吧，还有其他电子设备。
: 开车如果horsepower过大的话，一样也得有噪音啊。
: 看看盖高楼的那些几十米高的设备，哪个不是嗡嗡嗡的叫唤
: 我不认为噪音是问题啊，你不能既要大power，又让人不出声，你开电脑不也有噪音
吗？

国家领导人和我这样的工程师想的出发点不一样。所以有时候要好好想想才明白为啥要这么干。

就像二战的时候日本造气球去轰炸美国。已经想到可能没啥效果，但出于振奋民心的作用很大。因为老百姓觉得自己不再吃瓜，而是通过折纸糊灯笼有切身感受投入到战争中去。

又或如大炼钢铁，烧掉多少个亿。我一直觉得很正面。因为现代化最重要的是人的（观念的）现代化。而让人民不再觉得自己在吃瓜，现代化不是什么不可掌握的事情，不是一小撮人穿着白大褂捣鼓的事情，这一点的影响很深远。

在美国也是，《十月天空》里中学生们浪费冯布劳恩的生命去研究模型火箭。未必对美国的太空计划有什么用。但是让矿工们、白妞们也能意识到出路不仅仅是social和打橄榄球，还有nerds和科学。

【 在 pingxing (平行线) 的大作中提到: 】
: 习近平是很重视科技的，这个倒不能冤枉他，他以前上山下乡期间，做了一段技术上的
: 业务。
: 国内最近几年，都漫天喊科技科技，就是这么来的，而美国的科技是90年代克林顿上台
: 时候，一直贯穿到后来的dot com就开始喊了，已经喊了30年了。

你的论证没有支持你的论点啊

围棋不是最复杂的，那么后面请展开说说，什么棋是比围棋还复杂啊？

我没有问你怎么实现， 这里最应该被发军功章的是谷歌的数据中心。

【 在 cxfcdcpu (cxfcdcpu) 的大作中提到: 】
: 围棋不是最复杂的。关于围棋的AI很早就有。用蒙特卡洛算法和剪枝。谷歌那个用的方
: 法其实是一样的，区别是用了Deep Learning来剪枝。要没有人类它不知道剪枝。复杂
: 的问题AI现在连边都没摸到。

我分析过，同样的技术三哥的环境是劣势。中国在高原，日照时间长强烈天气晴朗；三哥在河谷，日照时间短季风阴雨。中国只要把机器驴背着太阳能电池板赶到山上晒太阳就行了。三哥还得拉柴油发电喂驴。

一只驴2000万刀。阅兵方阵奏星球大战进行曲上100x100方阵台湾怕都不用打了。想当
年拉出来的150炮放哪国都是国之重器。那年头同样很贵很多吨小米的。

【 在 cxu123 (蒙古大夫) 的大作中提到: 】
: 对阿三意义更大，现象一下十几个阿三，骑在机器驴，而不是摩托车上。
: 震耳欲聋的月饼，中国乖乖把洞狼交出来了

哈哈 20x20围棋。或者40x40的围棋。或者 100x100 的围棋

[在 pingxing (平行线) 的大作中提到：]
:你的论证没有支持你的论点啊
:围棋不是最复杂的，那么后面请展开说说，什么棋是比围棋还复杂啊？
:我没有问你怎么实现， 这里最应该被发军功章的是谷歌的数据中心。

可以用全电。背着太阳能板设立前进充电站白天充电晚上行军。

当然也可以用40尺集装箱车载核电或柴油发电机在公路能到达的前进基地快冲。

【 在 biobbs (有机牛) 的大作中提到: 】
: 沿途没有USB 充电口，只能用柴油，不能用电池。
: 美军沿途造好USB充电口，机器驴就可以用18650电池了，噪音问题就可以解决了
: 吗？