今天上了開學的第一節統計學，開了很久的小差，想了不少東西。
以前雖然自學過概率論與數理統計，但是也只是了解了一些公式與原理，一直對於統計學的一些應用不甚理解(或者說不能接受)，尤其是基於統計的機器學習，一直不能接受它作為一種實現的人工智慧的手段。因為我心中的人工智慧是絕對理性，嚴謹，邏輯的。雖然我可以接受統計學的理論，卻不能把它作為一種嚴謹的邏輯。
但是，今天突然想到了感性，是的，人是理性的，但是人的思維中也充滿了感性的，當然，這是早已熟知的事實。
先給感性下乙個定義吧。
感性：作用於人的感覺器官而產生的感覺，知覺和表象等直觀認識，相對與『理性』」
是的，感性一種直觀的認識，那麼這種認識從**來呢？過去的經驗。人們的感性是在經驗的基礎上建立的，是一種僅僅由經驗得出而沒有任何邏輯背景的判斷。
統計學不也是這樣麼？將大量的樣本作為過去的經驗，僅僅由這些經驗而不帶任何邏輯推斷的去快速做出一種「感性」的判斷。只是這種感性比人的感性更加嚴謹，不會受到類似「小概率事件經常發生」這種錯覺的影響，但也可以算是一種理性的感性了。
對應的，我又想起了邏輯學，如果統計是根據經驗快速簡單的做出判斷的話，那麼邏輯學就是通過嚴謹的邏輯推理去尋找正確的答案，這個過程會很繁瑣，但是它使絕對嚴謹理性的，比我們的大腦更加嚴謹，理性------那何不把它看成一種是理性的理性呢？
但是僅僅有統計與邏輯，我們無法建立乙個系統，因此也許還需要乙個驅動吧？在完成乙個任務、解決乙個問題時，這個驅動不斷的讓感性提供可能解，然後讓理性驗證它------突然我發現，這不就是「啟發式搜尋」所作的事情麼？
以前翻過一些人工智慧的書，總是覺的雖然那些方法可以達到目的，但是卻沒有觸及到智慧型的本質，因此總是有些失望的，可是現在，我釋然了。什麼是智慧型的本質？好像是在《與眾不同的心理學》這本書上，我看到過類似問題(也許問得是別的什麼，不過差不多)。書裡說，這是不可驗證的，如果我們甚至不能解釋，驗證它，我們為什麼可以憑藉自己的主觀推斷去確定乙個機器是否擁有智慧型？我們憑什麼可以認為，這些機器，當他們把現在這些技術發揮到一定程度後就不可以擁有智慧型？也許我們自己的自我認知也只是一種數學的演算法對自身產生的作用呢？（是不是有誰說過，這個宇宙，連同我們的存在，都只是一種錯覺？記不清了…..不過看來這句話還是很有意思的。）
想到了這些之後，我對「人工智慧最難的是處理常識」第一次有了很深的認同，以前總是不能充分認識常識的作用，但是如果直覺，經驗在智慧型中佔了如此重要的一部分，那麼我們就必須去處理常識――其中的困難自然不用多說了。
最後，把我上課時寫在書上的話記錄下來吧：
統計學---以理性研究感性，我們的直覺從過去的經驗去推導未來，這種推斷不能解釋結果的原因。（因為它在歷史上傾向於如此，所以它很可能如此。）統計學將這種感性理性化，並出除了一些直覺上的錯誤（如：小概率事件經常發生），但其根本上還是一種感性的判斷，因此解釋這種感性推斷背後的原因，事物呈現這種狀態的原因，就是人的工作了。所以統計學也可以用來在沒有線索時，作為一種「事後諸葛亮」式的推斷的第一步（即先找出最可能答案，在設法解釋它，不過這種方法具有不可證偽性，所以不是科學嚴謹的――畢竟是直覺麼）。同時，統計的機器學習可以就可用來模擬人的直覺學習了（而且是一種沒有錯誤的直覺）。
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