SnakeHunt2012 - 博客园

2012.12.22

摘要：虽然英语用词没有汉语丰富，但是英文的科学文献，英语还是很生动形象的，远远比汉语还用此丰富、表达形象，这一点尤其突出在数学上，而且在数学上尤其表现在离散数学中。这一点明显说明了中国科研工作者和外国科研工作者的心态问题。外国老师想给你讲明白，所以用的是最贴心的话组织。而中国人更想给你讲蒙，即便这是下意识的而不是在意识中的。所以给你讲得特别晦涩，讲得越难越好，给你讲得贼复杂，外国人就给你讲得贼简单。中国人这么做大概有这么两点原因我猜：1、本身自己就不是很清楚，因为并不能驾轻就熟，对有的东西不是很确定，所以讲这种地方的时候就尽量采用书上的话，所以讲的就很书面，一看就感觉得出来是哪本书上是这么说阅读全文

posted @ 2013-02-18 16:06 SnakeHunt2012 阅读(125) 评论(0) 推荐(0)

2012.12.21 - 《机器学习》（Tom M.Mitchel）

摘要：今天佳伟买了本＜机器学习＞，Tom M.Mitchell写的那本，我拿来翻了翻，在引入的例子中他说道＂目前多数机器学习都依赖于样例与测试样例分布一致这一假设＂，而我觉得，一个健全的学习体制，是应该从一些其他领域的规律中学习经验的，也就是说应该有利用比喻来预测的能力。看着看着觉得：1、当代高水平的人描述问题用的都是离散数学标准符号啊，比如说定义的时候他不说定义什么什么当什么什么且什么什么其中什么什么，而使用的数理逻辑中的蕴含，然后用括号来区分层次结构，当且仅当用的是三层的等号。定义一些概念的时候用的也都是机和论通用语言这就更不用说了。2、机器学习这东西，至少说传统机器学习还是很有离散数学味阅读全文

posted @ 2013-02-18 16:05 SnakeHunt2012 阅读(495) 评论(0) 推荐(0)

一篇启示 - 《神经科学，仍在等待它的牛顿》

摘要：在微博上看到果壳网的一条微博《神经科学，仍在等待它的牛顿》：http://www.guokr.com/article/410905/对这篇文章我觉得写得特别好，所以特此转载如下：Rob Dobi, via crucialparts.blogspot.com（文／GARY MARCUS）20世纪90年代初，还是MIT研究生的大卫•坡佩尔（David Poeppel）发现了一件惊人的事情。他当时正在研究言语知觉的神经生理学基础，而一种新的技术才刚刚开始流行，那就是正电子发射断层扫描（PET）。那时候大约有6篇PET研究言语感知方面的论文得到了发表，都是在顶级的科研期刊上，大卫试图整合这些论文，本质阅读全文

posted @ 2013-02-18 16:02 SnakeHunt2012 阅读(521) 评论(0) 推荐(0)

2012.2.17 - 论文啊论文

摘要：上午跟学姐问了一会儿论文，顿时发现四六级啊什么的简直若爆了，晚上她打电话过来问我如果觉得比较难可以换一个比较简单的，有中文文献的来作，她说这个论文的级别很高，也很新，几乎没有相关的论文资料。当然我的态度还是”就做这个“，反正我这也不是毕业设计，没有什么压力，应付的话我反倒不喜欢，我就是喜欢这种挑战的感觉。所以最后跟她说明不用跟刘老师说换别的，我就做这个。下午终于把原NER调试通过了。输入：问/v 天/n 公司/n 北京/ns ， /wp 与/p 哈工大/j 信息/n 检索/v 研究室/n 自然/n 语言/n 处理组/n 有/v 密切/a 合作/v 。/wp输出：问/v <locatio 阅读全文

posted @ 2013-02-18 16:01 SnakeHunt2012 阅读(215) 评论(0) 推荐(0)

2012.12.13 - 听丁肇中报告

摘要：今天听丁肇中报告，前面全都是他的AMS-02，在回答我们最后一个问题的时候，他讲了他的故事，很短，但是看上去是他非常想说的，因为我们并没有问那么多。他说，对他今天最大的贡献的是米西里根大学，因为在那所大学给了他最大得便捷，使得他没有经过任何考试，没有经过任何阻拦，直接从工科的大一，直接读上了博士。故事是这样的。本科时候他念得是工科大学机械工程系，后来转为理科的，网上说的情况是这样的：“”，然而他跟我们道出了实情，他说那个时候没有计算机，学工程绘图的时候有三视图那种东西，他怎么看都看不出来，完全学不明白，最后老师找他谈话，说你这样不能学工科，你只能学理科了。老师在劝他离开工科的同时也为他准备了另阅读全文

posted @ 2013-02-18 15:56 SnakeHunt2012 阅读(196) 评论(0) 推荐(0)

2012.2.16

摘要：今天排日程，发现数理逻辑和算法去还有四周又截课了，现在居然已经是第16周了，这学期过得好快啊，一下子就过去了。晚上不知道该做什么，就继续读上一会儿＜把时间当作朋友＞，在作者分析自己早年去少年宫学编程的态度时，我好像感觉到，真正的所谓的心智，应该就是当你面对一件完全陌生的事情的时候，你的第一意识是积极跟进还是消极回避。至少这种一念之差，就是所谓＂心智＂的作用原理。（书里的原话是＂我们已经看到了，面对相同的问题，--＂为什么要学习＂、新制的能力差异竟然会使人们因为相同的理由--＂不知道为什么学习＂--而做出竟然完全相反的选择。＂。P31最后一句话）心智弱的人的第一反应是＂可拉倒吧＂，心智强的人阅读全文

posted @ 2013-02-18 15:54 SnakeHunt2012 阅读(135) 评论(0) 推荐(0)

2012.12.11 - 例会中关于知识图谱的交流

摘要：这篇文章来自SCIR-TM组例会内部的交流邮件秦老师我想知道现在的搜索引擎有没有发展到可以根据你的搜索过程进行机器学习的程度。这方面现在有成型的算法或者理论么？有人在做这件事情么？刚才大概读了一下Google的这个项目，这个搜索方式很像是老AI那时候的风格，当年。突然觉得Google这么做别有用心，他们现在是想让搜索引擎能按照人脑方式做搜索，将来就有可能将搜索引擎做成脑。眨一看好像就是普通的搜索，跟广告似的，但这跟广告性质完全不一样，广告是你点进去就完事了，而这个你点一个完后还得点。你想你搜个东西，搜到之后他给你列出一堆关联吧，其实这个时候你的脑跟他在做同样的工作，你的脑在联想，因为你搜的这个阅读全文

posted @ 2013-02-18 15:51 SnakeHunt2012 阅读(157) 评论(0) 推荐(0)

2012.11.4 认知原本

摘要：对于认知的研究，我觉得很像是当年对于基因的探究，人们对基因这个词语进行了许多许多设想，人为它是人的灵魂啊、、、什么的，可最后的结果让所有人都无法想像得到，他的物理学原理竟然是这样的，碱基对序列而已，这是人类无论如何都猜不到的，离题太远了。而让人更觉得不可思议的是，她起作用的方式竟然仅仅是制造蛋白质。类似的例子还有进化论，没想到进化的原理竟然就是＂物竞天择＂而已，当我得知这个结果的时候我就觉得很接受不了，仅仅是物竞天择吗，怎么会这样，这个答案太离谱了，太牵强了。但后来想想，竟确实是通的，只不过我们对答案的期望，高于真实值了，我们对答案所寄托的的想象太多了。等最后看到了正确答案之后，站在正阅读全文

posted @ 2013-02-18 15:48 SnakeHunt2012 阅读(141) 评论(0) 推荐(0)

2012.9.23 - 计算机科学与认知科学

摘要：我突然发现这两门学科很相似。都是从从最底层一层一层包装到了最顶层。人的潜意识的来源应该跟计算机语言的故事差不多，顶层都是看不到硬件或者离应件很远的。在这个层面上我们考虑的都是编程思想什么的，都是概念、抽象的东西是我们文本搜索、社会分析等计算机应用科学演绎的舞台，完全不考虑硬件了。若对于认知科学来说则是意识、情感与分析等，是心理学研究的范畴，完全不考虑生理结构。而在最底层，对于计算机科学来说就是mos管和二极管，是电子科学研究考虑的领域。对于认知科学来说这个层面是神经突触，是生物学、生理学考虑的范畴。一颗大脑和一台计算机使用起来本身就是这么的相似，我觉得强人工智能完全有可能实现，而且并不遥远阅读全文

posted @ 2013-02-18 15:47 SnakeHunt2012 阅读(202) 评论(0) 推荐(0)

2012.9.17 - 知识录入

摘要：两种可能的方式：1、通过申请新的脑细胞，更单独地＂创建＂新结构（新知识），然后通过以后的运用和＂沉淀＂还有暗时间中的思考来将其渐渐整合进总的知识集团。例如背单词，当时没有什么印象，用的多了，就认识了。例如背物理题，当时不懂为什么，但是经过长时间的沉淀和氧化，不知不觉地就明白了。这种方式只会在记忆的时候，既申请脑细胞的时候会体会＂疼痛＂，沉淀时期，这种疼痛或者说是整合，通过＂愣神与溜号＂来完成的，痛感会被稀释，但是这种方式需要大量的时间，需要玩耍，实践，实验，做其他事情。2、直接通过调整总的知识结构集团的当前结构，直接将其整合进总知识体。例如我学习数学的那种固执方式，不背公式，不背例题阅读全文

posted @ 2013-02-18 15:46 SnakeHunt2012 阅读(123) 评论(0) 推荐(0)