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劉鐵巖：科學問題的樣例 已有1人參與
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樣例1： 15年前，搜索引擎背后的技術(shù)其實是比較落后的，很多人都是靠拍腦袋，想出一些經(jīng)驗的、啟發(fā)式的公式。針對這樣的情況，包括我在內(nèi)的一些學者共同提出了一個科學問題：我們能否用計算機自動學習一個性能優(yōu)異的排序模型？ 今天主流的商業(yè)搜索引擎背后的技術(shù)幾乎無一不是排序?qū)W習技術(shù)，而排序?qū)W習技術(shù)就是典型的“提出重要科學問題”的研究。 樣例2： 五六年前，那時候人工智能的技術(shù)有著突飛猛進的發(fā)展，解決了很多實際的問題。不過，那時主流的機器學習技術(shù)，需要大量人為標注的樣本。以機器翻譯為例，通常需要上千萬的雙語語對來作為訓練數(shù)據(jù)，才能訓練出一個性能優(yōu)良的機器翻譯模型。然而，不是所有的人工智能任務都能夠獲得這樣豐富的數(shù)據(jù)。比如，很多小語種全世界可能會講這個語言的人都沒有幾個，更不要說找到人來標注大量的雙語數(shù)據(jù)了。在這個背景下，我們就提出了一個科學問題：是否可以利用機器翻譯這類人工智能任務的某種結(jié)構(gòu)特點，在不需要大量標注樣本，甚至不需要任何標注樣本的前提下，就能夠?qū)W到有效的人工智能模型？ 這個科學問題就是對偶學習技術(shù)，它在機器翻譯、圖像識別、語音合成等多個領(lǐng)域達到了世界上當時最好的效果，超越了人類專家的水平。 除了前面提到的這兩種高質(zhì)量研究以外，如果你通過自己的不懈努力，顯著地超越了前人的工作，比如比前人工作的精度更高，比前人工作的速度更快，或者是在某些層面上比前人的工作具有了更深的洞察，那么恭喜你，你的研究也是一份質(zhì)量非常高的研究。 |
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2樓2021-09-05 00:40:54
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