機器學習,書呆子,噪音和哈耶克

2021-08-10 20:57:38 字數 837 閱讀 5679

乙個學生一天到晚的做卷子,答練習冊,另乙個上課睡覺,自習看**。那大概率的第乙個考試會排到前面,從機器學習角度看前乙個好學生無疑是乙個成功的模型,迭代次數足夠多,給出結果精度高。後來這個書呆子考到了乙個還不錯的大學,找到了乙份還不錯的工作,有乙份還不錯的婚姻,走過了一段還不錯的人生。然後他們班那個整天就知道打撞球的成了丁俊暉,整天看閒書的成了韓寒。

對那個書呆子來說打撞球,和看閒書都是可以有但不能太多的消遣,正如向乙個模型裡面加入一些噪音有助於防止模型過擬合,增強模型的健壯性。可以防止和別人聊天時動不動的就聊死。

可是對於那個書呆子來說噪音,就是噪音,他從沒有想過針對噪音建模,在他看來是浪費時間。可事實是經過中高考,不斷的考試迭代書呆子發現只是把自己變成了世界希望的樣子,而那些勇於利用噪音和噪音的噪音以及噪音的噪音的噪音不斷迭代建模的人的最終卻發現原來還有不同的世界,又似乎是他們的堅持硬生生的創造了乙個世界。

如果把大腦看作一台電腦,我們的人生其實就是訓練模型,但是人的時間是有限的,人腦的計算能力是有限的,但是電腦不是,我們直接給考試建乙個模型,打撞球建乙個模型,寫作文建乙個模型,利用電腦的高速迭代我們不是可以打造出乙個學習與愛好堅固的強悍的人工智慧輕鬆的成為人生的贏家?應該也很難,雖然阿爾法

go的圍棋水平至今仍然第一,但是說不定哪天就有乙個新的演算法冒出來把他給滅了,或者阿爾法

go把自己給開源了。大家水平都很高,但是也還是差不多。

以我對哈耶克的粗淺認識,他認為人類的終極目標是實現個人活力的最大解放,直接標誌是科學技術的發展。而通過集體主義的計畫是無法實現個體解放的。所以現在通過明確的目標函式和固定的啟用函式的程式實現的機器學習程式好像是無法實現個體的自由。如果把寫程式本身也理解成是人的計畫,那實現人工智慧就是通過計畫的方式實現乙個反計畫的存在。

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