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Ley
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机器与人类视觉能力的差距

  •  
  •   Ley · 2019-10-02 14:06:52 +08:00 via Android · 3671 次点击
    这是一个创建于 1639 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    http://www.yinwang.org/blog-cn/2019/09/14/machine-vs-human

    这三篇读起来挺有意思。不过自己不是专业的,不懂 AI,不好多评论。转发到 V2 与大家分享。
    10 条回复    2019-10-03 18:01:29 +08:00
    xenme
        1
    xenme  
       2019-10-02 15:05:50 +08:00 via iPhone
    其实还是没搞清楚人脑是怎么工作的。

    如果研究清楚了,那么离用机器实现也不远了
    GaoGeYang
        2
    GaoGeYang  
       2019-10-02 18:28:38 +08:00
    现阶段的机器学习说白了就是寻找一个函数,但是现在连为什么这个“函数”可以获取结果都不知道,完全是黑盒子。
    Kagari
        3
    Kagari  
       2019-10-02 19:03:48 +08:00 via Android
    以前还是要搞搞形式化验证的
    ffeii
        4
    ffeii  
       2019-10-02 19:24:28 +08:00 via iPhone
    大脑全息,能习得; AI 能习得,可称为人。
    shm7
        5
    shm7  
       2019-10-03 07:00:05 +08:00 via iPhone
    真是一篇狗屁不通的文章,视觉能力就在识别和理解这两方面么?狗能吃翔和火腿肠,不代表狗的食物只有这两样吧。

    一楼还是讲了一点常识的,人脑机理还是尚待发掘的,你拿一个自己搞不清的和一个没经过详尽研究的东西相对比,搞啥?
    shm7
        6
    shm7  
       2019-10-03 07:04:19 +08:00 via iPhone
    @GaoGeYang 您看看您说了什么吧?!拟合一个函数,不拿语言、图像这些抽象的,就拿一些销售量之类的数值预测来说。通过有效的历史数据,假如能拟合出一定的函数,说明未来一定时间节点的销售量。这是机器学习的事情。分析销售为啥变高变低这是基础统计机器学习的任务么?这是人拿到结果后进行的统计分析 EDA 吧?!
    lunafreya
        7
    lunafreya  
       2019-10-03 07:43:29 +08:00 via iPhone
    文章里有不少基本的 claim 都是错的. 比如从 2D 图像 capture 3D 拓扑, 现在是可以做到的
    cookey39
        8
    cookey39  
       2019-10-03 11:33:30 +08:00 via Android
    ML 民科化不可避
    Ley
        9
    Ley  
    OP
       2019-10-03 11:55:01 +08:00 via Android
    @shm7 能否像楼下那位朋友一样具体指出文章里的明显错误,然后简单提示一下正确的说法应该如何?
    说实话我作为一个外行,读了文章还觉得有几分道理,但我完全无法判断自己读到的是不是正确的内容,或者说有哪些是不正确的
    CaesarEX
        10
    CaesarEX  
       2019-10-03 18:01:29 +08:00
    我给个建议,人脑的运行机制我觉得没百八十年研究不出来 但是如果做个极度复杂的算法,把所有部分的功能结合起来 就能稍微模拟一下吧
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