开始这一个部分之前,我讲讲我对于数学在AI中作用的看法,那就是“基础很重要“。
现在AI是风口,不管是不是AI都说自己是AI。然而,就是真的做AI的,其实也是分层次的,这种状况,和2000年前做计算机的混乱状况有的一拼,利用大众和从业者的信息和认知的不对称性,胡乱包装。当年的计算机产业状况是这样的:
N年过后,你会发现,有很多部分搞AI的,其实就是类似于“街头攒机的”而已。
如果不想做攒机的,只有往上面去,往上面去的核心就是有深刻的理论和技术功底,而数学则是基础的基础。
基础有多重要,很多人都是理解的,然后到了实际问题面前,大家可能都想着“我要的只是葫芦了”。
就像我们前面讲的西瓜的例子,你看着一车一车的西瓜,你知道为了这个成功,农民伯伯付出了多少的汗水吗?他们需要浇水、施肥、松土等等,才有今天的丰收。
如果这样,那么,大家为何不去打好基础呢?我觉得有几个原因:
第一,不知道当前业务的基础是什么。
第二,在生存的边缘挣扎,条件不允许打基础
第三,基础是一个漫长而辛苦的过程,没有耐心和毅力去搞定基础。
作为公司,其实应该深入思考自己公司的基础是什么?市场、技术、管理?大家都忙着活着,根本就没有精力和认识去打那些基础。同样,作为工程师,也应该有理由知道自己的基础是什么。当然,作为深入搞人工智能的,基础就是数学,我们花多少精力都不为过。
OK!
前面三个部分,我们讲了事件、概率、随机变量。这部分,我们开始讲三个部分的内容。
注意我们的征程,在向统计推断进发: