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秦四清:基于大數(shù)據(jù)的AI方法存在的問題 已有4人參與
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基于大數(shù)據(jù)的AI方法,炙手可熱,成為不少申請(qǐng)人的“靈丹妙藥”。AI方法,是通過(guò)學(xué)習(xí)大量案例,以求獲得事物的行為規(guī)則來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái),但本質(zhì)上仍屬于數(shù)理統(tǒng)計(jì)范疇。 不少申請(qǐng)人未意識(shí)到即使把該方法用到極致,也難以揭示某種復(fù)雜現(xiàn)象背后隱藏的真實(shí)規(guī)律。這是因?yàn)閿?shù)據(jù)與規(guī)律之間映射關(guān)系的多解性在所難免。 不信,看一個(gè)例子:圖1是條應(yīng)力應(yīng)變曲線,把峰值強(qiáng)度點(diǎn)前的數(shù)據(jù)給你,你用AI方法能探究出隨峰后應(yīng)變?cè)鲩L(zhǎng),應(yīng)力不升反降的趨勢(shì)和規(guī)律嗎?答案顯然是否定的。 我評(píng)閱過(guò)多份利用AI方法預(yù)測(cè)滑坡災(zāi)害的申請(qǐng)書,其應(yīng)用令人眼花繚亂、“不明覺厲”的算法,實(shí)際上是建立斜坡位移與各類影響因素之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系。這能迷惑少數(shù)學(xué)術(shù)素養(yǎng)不高的評(píng)審專家。 然而,大部分評(píng)審專家門清:即使統(tǒng)計(jì)強(qiáng)相關(guān),也并不表明所得因果關(guān)系可靠,這源于上述的多解性。 |

金蟲 (正式寫手)
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私以為恰恰相反,他看到了ai的本質(zhì)及數(shù)學(xué)回歸問題,既然是數(shù)學(xué)問題,就缺少針對(duì)具體問題而言的物理內(nèi)核,合理‘外推’預(yù)測(cè)也就不可能。因此,應(yīng)提倡探究問題的物理本質(zhì),從明確的機(jī)理層面把握事物規(guī)律,而不是搞出一堆現(xiàn)象數(shù)據(jù)再丟到數(shù)學(xué)模型中。 發(fā)自小木蟲Android客戶端 |
新蟲 (小有名氣)
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這是因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)更關(guān)注數(shù)據(jù)與結(jié)果之間的相關(guān)性分析,解釋性和類比性差,而傳統(tǒng)的物理分析方法關(guān)注現(xiàn)象和結(jié)果的因果關(guān)系分析,其解釋性好類比性強(qiáng),兩者各有利弊。未來(lái)的趨勢(shì)是要將兩者融合起來(lái),形成優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),從而建立更為強(qiáng)大的分析模型。 發(fā)自小木蟲Android客戶端 |
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