h**c
发帖数: 1979 | 1 新华社华盛顿６月２６日电 经过约一个世纪的摸索和尝试，人类科学家才把化学史上
的伟大科学成就——元素周期表整理成当前的形式。现在，美国斯坦福大学的物理学家
们开发出一种人工智能程序，只用几个小时就“重新发现”了元素周期表。
“我们想知道人工智能是否‘智慧’到能独立发现元素周期表，”项目负责人、斯坦福
大学张首晟教授在一份新闻公报中说，“我们的团队证明了这一点。”
张首晟等人在新一期美国《国家科学院学报》上报告说，他们基于谷歌公司自然语言处
理技术开发出的人工智能程序Ａｔｏｍ２Ｖｅｃ，能通过分析一个在线数据库中的多种
化合物，学会区分不同的原子，整个学习过程没有人类的干涉。
张首晟解释说，一个词语的特性可从它周围出现的其他单词得出。例如，单词“国王”
经常和“王后”出现在一起，而“男人”经常和“女人”出现在一起。他们把这个想法
应用到原子上，给人工智能程序输入已知的化合物名称，包括氯化钠、氯化钾和水等。
通过对这些化合物名称的分析，人工智能程序发现，钾和钠有着类似性质，都可以与卤
族元素结合成化合物。“就像‘国王’和‘王后’很类似一样，钾和钠也是类似的，”
张首晟说。 |
o**n
发帖数: 2130 | |
N*****r
发帖数: 94 | 3
这人就是那种典型的学术之那啥
【在 h**c 的大作中提到】
: 新华社华盛顿６月２６日电 经过约一个世纪的摸索和尝试，人类科学家才把化学史上
: 的伟大科学成就——元素周期表整理成当前的形式。现在，美国斯坦福大学的物理学家
: 们开发出一种人工智能程序，只用几个小时就“重新发现”了元素周期表。
: “我们想知道人工智能是否‘智慧’到能独立发现元素周期表，”项目负责人、斯坦福
: 大学张首晟教授在一份新闻公报中说，“我们的团队证明了这一点。”
: 张首晟等人在新一期美国《国家科学院学报》上报告说，他们基于谷歌公司自然语言处
: 理技术开发出的人工智能程序Ａｔｏｍ２Ｖｅｃ，能通过分析一个在线数据库中的多种
: 化合物，学会区分不同的原子，整个学习过程没有人类的干涉。
: 张首晟解释说，一个词语的特性可从它周围出现的其他单词得出。例如，单词“国王”
: 经常和“王后”出现在一起，而“男人”经常和“女人”出现在一起。他们把这个想法
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L*****s
发帖数: 6046 | 4 好多搞物理的转深学，人工智能，一夜之间成大数据专家
比如成电牛逼哄哄的周涛 |
N*****r
发帖数: 94 | 5
深度学习本身就没啥东西好吧
说白了就是利用激活函数搞泰勒展开拟合
大一的数学
【在 L*****s 的大作中提到】
: 好多搞物理的转深学，人工智能，一夜之间成大数据专家
: 比如成电牛逼哄哄的周涛
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g****t
发帖数: 31659 | 6 数学不多不见得就不是学问。另外泰勒展开简单吗？多元函数的微积分简单吗？
这些基础的算符一旦上了规模，问题都很多。
例如我出一个最简单的问题，一个用泰勒展开表示的向量到向量的映射，写成文本文件
几十M, 写个能用的程序求逆。
: 深度学习本身就没啥东西好吧
: 说白了就是利用激活函数搞泰勒展开拟合
: 大一的数学
【在 N*****r 的大作中提到】
:
: 深度学习本身就没啥东西好吧
: 说白了就是利用激活函数搞泰勒展开拟合
: 大一的数学
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s***n
发帖数: 678 | 7 太无聊了。PNAS经常有这种无聊文章，难怪地位很低。
就像这最后一个自然段说的，“钾和钠有着类似性质，都可以与卤族元素结合成化合物
。” 这不是废话么，这种简单的feature还用得着机器学习？几百年前门捷列夫手上没
几个化合物分子式就看出来了。你拿着巨型而且基本clean的数据库就看出这么几个玩
意儿也值得写篇论文？学期论文差不多。
【在 h**c 的大作中提到】
: 新华社华盛顿６月２６日电 经过约一个世纪的摸索和尝试，人类科学家才把化学史上
: 的伟大科学成就——元素周期表整理成当前的形式。现在，美国斯坦福大学的物理学家
: 们开发出一种人工智能程序，只用几个小时就“重新发现”了元素周期表。
: “我们想知道人工智能是否‘智慧’到能独立发现元素周期表，”项目负责人、斯坦福
: 大学张首晟教授在一份新闻公报中说，“我们的团队证明了这一点。”
: 张首晟等人在新一期美国《国家科学院学报》上报告说，他们基于谷歌公司自然语言处
: 理技术开发出的人工智能程序Ａｔｏｍ２Ｖｅｃ，能通过分析一个在线数据库中的多种
: 化合物，学会区分不同的原子，整个学习过程没有人类的干涉。
: 张首晟解释说，一个词语的特性可从它周围出现的其他单词得出。例如，单词“国王”
: 经常和“王后”出现在一起，而“男人”经常和“女人”出现在一起。他们把这个想法
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l*********o
发帖数: 3091 | 8 这个深学总结门捷列夫周期表就是瞎扯淡。而阿尔法狗那篇nature上的文章是真牛。有
人按那篇文章所记，写了一个迷你狗。 Github.com/tensorflow/miniGo
【在 s***n 的大作中提到】
: 太无聊了。PNAS经常有这种无聊文章，难怪地位很低。
: 就像这最后一个自然段说的，“钾和钠有着类似性质，都可以与卤族元素结合成化合物
: 。” 这不是废话么，这种简单的feature还用得着机器学习？几百年前门捷列夫手上没
: 几个化合物分子式就看出来了。你拿着巨型而且基本clean的数据库就看出这么几个玩
: 意儿也值得写篇论文？学期论文差不多。
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N*****r
发帖数: 94 | 9
你说的这个情况，问题也不是深度学习的人解决的
深度学习的人也没这个本事解决这个问题
大规模的数值计算可行性稳定性的问题是有专门数值计算的人在搞， 请问深度学习的
人在里面有什么贡献？ 顶多也就是拿来用一下结果
任何一个问题无限发挥的话都有你不会的时候 讨论数学归纳法最后你都能讨论到连续
统呢
问题是你具体干了些什么
深度学习目前也就是做了些泰勒展开拟合， 请问我说的有错吗， 莫非他们还干了什么
高大上的事情我不知道的？
拿这种说辞去堵人是很没意思的事情
【在 g****t 的大作中提到】
: 数学不多不见得就不是学问。另外泰勒展开简单吗？多元函数的微积分简单吗？
: 这些基础的算符一旦上了规模，问题都很多。
: 例如我出一个最简单的问题，一个用泰勒展开表示的向量到向量的映射，写成文本文件
: 几十M, 写个能用的程序求逆。
:
:
: 深度学习本身就没啥东西好吧
:
: 说白了就是利用激活函数搞泰勒展开拟合
:
: 大一的数学
:
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s***n
发帖数: 678 | 10 阿尔法狗的第一篇文章确实方法论上有突破，我觉得最有意思的就是在RL里头结合了用
人类的专家下法进行监督学习。可是从后面的后续发展来看，最后一篇论文说了，其实
根本不需要在方法论上取捷径，硬件和软件优化之后，RL就搞定了。所以讲来讲去，其
实一力降十回。
【在 l*********o 的大作中提到】
: 这个深学总结门捷列夫周期表就是瞎扯淡。而阿尔法狗那篇nature上的文章是真牛。有
: 人按那篇文章所记，写了一个迷你狗。 Github.com/tensorflow/miniGo
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s******e
发帖数: 163 | |
g****t
发帖数: 31659 | 12 以前的原始的Q learning用的是look up table
Deep RL用的是neural network
: 阿尔法狗的第一篇文章确实方法论上有突破，我觉得最有意思的就是在RL里头结
合了用
: 人类的专家下法进行监督学习。可是从后面的后续发展来看，最后一篇论文说了
，其实
: 根本不需要在方法论上取捷径，硬件和软件优化之后，RL就搞定了。所以讲来讲
去，其
: 实一力降十回。
【在 s***n 的大作中提到】
: 阿尔法狗的第一篇文章确实方法论上有突破，我觉得最有意思的就是在RL里头结合了用
: 人类的专家下法进行监督学习。可是从后面的后续发展来看，最后一篇论文说了，其实
: 根本不需要在方法论上取捷径，硬件和软件优化之后，RL就搞定了。所以讲来讲去，其
: 实一力降十回。
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S*******w
发帖数: 24236 | |
s***n
发帖数: 678 | 14 既然是图形，肯定要用cnn的，事实上用look up table在围棋上也是table爆炸，比较
显然不适用。另外在谷歌在alphago前面发表那个游戏的研究论文里头已经是RL结合NN
了。这个改进是大家都能想到的，我感觉重要性不如RL结合监督学习这个创意高。
【在 g****t 的大作中提到】
: 以前的原始的Q learning用的是look up table
: Deep RL用的是neural network
:
:
: 阿尔法狗的第一篇文章确实方法论上有突破，我觉得最有意思的就是在RL里头结
: 合了用
:
: 人类的专家下法进行监督学习。可是从后面的后续发展来看，最后一篇论文说了
: ，其实
:
: 根本不需要在方法论上取捷径，硬件和软件优化之后，RL就搞定了。所以讲来讲
: 去，其
:
: 实一力降十回。
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g****t
发帖数: 31659 | 15 lookup table也就是RAM和ROM，按照地址寻找值。没有你想的那么简单。除了Intc
4004带来的人所熟知的微处理器架构。计算机可以是整个是RAM，ROM构成的。我说的不
是理论，是真实的机器。
NN
【在 s***n 的大作中提到】
: 既然是图形，肯定要用cnn的，事实上用look up table在围棋上也是table爆炸，比较
: 显然不适用。另外在谷歌在alphago前面发表那个游戏的研究论文里头已经是RL结合NN
: 了。这个改进是大家都能想到的，我感觉重要性不如RL结合监督学习这个创意高。
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