神经网络,的预测都是错的
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原标题:关于人类未来,为什么80%的预测都是错的

原标题:神经网络、深度学习、人工智能、智能制造2018资料汇编(公号回复“AI2018资料”下载PDF资料,欢迎转发、赞赏支持科普)

原标题:小行星要毁灭地球?不怕,我们有功夫!

  自从大数据成为常用词,对未来的预测也重新热闹起来,这很好理解,掌握了更多数据和更强大的分析手段的人,总认为自己更能“看见”未来世界的模样。未来学在上世纪八九十年代爆红了一段时间后,曾一度有些沉寂,人们似乎不像当初那么相信托夫勒、奈斯比特那些人了,尽管他们的确也预测对了很多东西,但预测错的好像更多。直到《人类简史》《未来简史》这样的书突然成为爆款,未来学似乎又复活了——这些书虽然冠以“历史”的名头,在我看来本质上却更接近当年的托夫勒、奈斯比特,不妨称之为“大数据时代的新未来学”。

科学Sciences导读:本文汇编五篇科普文章:一文读懂神经网络;深度学习并非万能:你需要避免这三个坑;2018年全球AI突破性技术TOP10;新一代人工智能领域十大最具成长性技术展;先进制造业-数字化解决方案。欢迎留言探讨科学、技术、工程、方案。

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大数据给预测业注入了新的自信,近几年像《超预测:预见未来的艺术和科学》《剪刀石头布:如何成为超级预测者》这样的书又开始多起来,这种时候,我反而建议大家再去仔细读读一本“老书”——刚刚进入21世纪时出版的《预测业神话》。

神经网络、深度学习、人工智能、智能制造资料汇编(16218字)目录

探长每次仰望星空

记得世纪之交的时候,媒体曾蜂拥采访叶永烈。我们这些看着《小灵通漫游未来》长大的人,很想知道他怎么评价自己的“科学幻想”与真实的2000年之间的异同。令我印象深刻的是叶永烈的得意,他忙于历数小说中已经实现的“幻想”,只对自己没能预测到互联网的高速发展感到遗憾。事实却是,很多当年小说里最吸引我们的东西,至今都没出现,或至少没能推广,比如智能机器人、气垫车,还有比人还大的西瓜。

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每当流星飞过的时候就在想

脍炙人口的科学幻想没能实现的原因是多种多样的。没有出现比人大的西瓜,是因为我们实际上并不需要那样的西瓜。那只不过是某个特定历史时期,饥饿(或者广义地说,物质匮乏)综合征在想象层面上的反映。而智能机器人,则是因为人工智能的研究上出现了难以预料的瓶颈,直到最近才在算法上有所突破,这是当年乐观的科学幻想很容易就忽视的。

A一文读懂神经网络(7179字). 2

老天爷

没能实现的预言

一.神经网络的发展历史... 2

就这样随便扔东西真的好吗?

即使再著名的未来学家、再权威的技术预测专家、再科学的预测模型或方法,统计表明,其长期预测里,高达80%是错误的。我们很容易推崇一个专家正确预测到了某个事件的发生,却有意无意忽略了他数量大得多的错误预测,这是人的本性使然。即使用最幼稚的预测方法,比如抛硬币,错误率也不会比这高多少。

二.感知器模型... 2

就不怕砸到花花草草?

卡恩是20世纪六七十年代最受欢迎和尊重的未来学家之一。在他1967年的作品《2000年:20世纪最后30年里可能的100项技术创新》里,有一整章的预测。然而对照21世纪初的实际情况,即使是最宽松的评判标准,其错误率也在75%以上。

三.前馈神经网络... 3

各位你们还记得物理老师说过

美国最权威的预测公司和《产业研究》杂志在60年代的研究中认为,到1977年,我们有望拥有以下东西:可居住的月球基地、供个人使用的直升飞机、三维彩色电视会议、塑料住宅,可被利用的核聚变、人类探测火星和金星、机器人被广泛使用;到1980年,我们有望享受商用载人火箭、大批量生产便宜而且能防火防虫抗地震和抵御飓风的房子、用核能来提供能源的月球基地;到1990年,我们将驾驶能自动带我们到设定目的地的傻瓜轿车,在军队中机器人将代替人类……所有这些,大多没能实现,或是进展有限。

四.后向传播... 4

从高空同时扔个铅球和羽毛

1955年,艾森豪威尔总统的特别助理哈罗德·斯塔森宣布:“核能将带我们进入一个新世界,在那里人们不知道什么是饥饿……在那里粮食永远不会腐烂,庄稼永远不会遭到破坏……在那里没有人煽火炉,也没有人咒骂烟尘,那里的空气随处都像山顶一样清新,从工厂吹来的风有着玫瑰花的芬芳。”今天体会这段洋溢着乌托邦热情的话,即使不是别有用心,也是很傻的。1969年,《产业研究》对10年以后的“未来”1979年,有一个惊人的预测:人类寿命将达到150~200岁。但是直到今天,这事连影子都没有。

五.深度学习入门... 6

它们会一起落地的故事吗?

没能预言的现实

B深度学习并非万能:你需要避免这三个坑(1460字). 11

探长我们有必要检验一下

在很多预言中的科技没能实现的同时,很多真正改变了我们生活的重大突破性技术,专家们却完全没能预测到。这些被错过的创新包括:电力、电话、灯泡、收音机、电视、雷达、原子能、喷气推动器、太空旅行、蜂窝电话、磁盘和GUI(使今天的个人电脑使用如此方便的点击式图形用户界面)。这些东西似乎都是在人们,包括专家们懵然不知的情况下,突然到来的。

一、深度学习不适用于小数据集... 12

从外太空飞来的大小东西

1896年,英国一位物理学带头人J·W.瑞利评论道:“除了气球以外,我丝毫不相信其他任何飞行器。”7年后,怀特兄弟造出了飞机。1956年,英国皇家天文学家理查德·范·德·里特·伍利向报界宣布:“太空旅行纯粹是无稽之谈。”仅仅一年后,苏联发射了第一颗人造卫星。

二、深度学习运用于实践是困难且昂贵的... 12

是否会用一样的加速度

同样,没有任何专家预测到电脑的出现,以至直到1950年,字典里COMPUTER的定义还是用手“计算的人”。甚至20世纪40年代末第一台真正的计算机发明后,美国的专家还认为全美国只需要4台这样的机器,英国同样认为他们只需要4台。实际情况是,到1996年,全球PC总销量已达6840万台,最近20年更是呈爆炸性增长——暂时不提正日益取代电脑的智能手机。

三、深层网络不易解释... 12

撞上我们这个蓝色小星球

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