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[交流]
秦四清：基于大數據的AI方法存在的問題 已有4人參與
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基于大數據的AI方法，炙手可熱，成為不少申請人的“靈丹妙藥”。AI方法，是通過學習大量案例，以求獲得事物的行為規(guī)則來預測未來，但本質上仍屬于數理統(tǒng)計范疇。 不少申請人未意識到即使把該方法用到極致，也難以揭示某種復雜現象背后隱藏的真實規(guī)律。這是因為數據與規(guī)律之間映射關系的多解性在所難免。 不信，看一個例子：圖1是條應力應變曲線，把峰值強度點前的數據給你，你用AI方法能探究出隨峰后應變增長，應力不升反降的趨勢和規(guī)律嗎？答案顯然是否定的。 我評閱過多份利用AI方法預測滑坡災害的申請書，其應用令人眼花繚亂、“不明覺厲”的算法，實際上是建立斜坡位移與各類影響因素之間的統(tǒng)計關系。這能迷惑少數學術素養(yǎng)不高的評審專家。 然而，大部分評審專家門清：即使統(tǒng)計強相關，也并不表明所得因果關系可靠，這源于上述的多解性。 |
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私以為恰恰相反，他看到了ai的本質及數學回歸問題，既然是數學問題，就缺少針對具體問題而言的物理內核，合理‘外推’預測也就不可能。因此，應提倡探究問題的物理本質，從明確的機理層面把握事物規(guī)律，而不是搞出一堆現象數據再丟到數學模型中。 發(fā)自小木蟲Android客戶端 |
3樓2022-06-05 10:00:41
2樓2022-06-04 23:31:11
斳??/a>
新蟲 (小有名氣)
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- 專業(yè): 結構工程
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小木蟲: 金幣+0.5, 給個紅包，謝謝回帖
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這是因為機器學習更關注數據與結果之間的相關性分析，解釋性和類比性差，而傳統(tǒng)的物理分析方法關注現象和結果的因果關系分析，其解釋性好類比性強，兩者各有利弊。未來的趨勢是要將兩者融合起來，形成優(yōu)勢互補，從而建立更為強大的分析模型。 發(fā)自小木蟲Android客戶端 |
4樓2022-06-05 13:58:19
5樓2022-06-06 16:45:07
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