浏览p站的过程中,江寒察觉到一个奇怪的现象。
关于“机器学习”的各个方面,各种聚类算法、随机场、线性判别、knn……在这里几乎全能找到,唯独找不到任何有关“神经网络”的内容!
“人工神经网络”、“深度学习”、“强化学习”、“d—qlearning”、“对抗生成网络”……这些后来大红大紫的关键词,在p站竟然找不到任何蛛丝马迹!
这有点不寻常。
要知道,“人工神经网络”的概念早在60年代就出现了;到了80年代就已经形成了一定的规模;2000年之后更是日新月异,其繁荣昌盛的程度,用“家喻户晓”来形容也毫不夸张。
可现在已经2012年了,整个p站上万名up主,竟然没有半个人去做这方面的科普,这就很不合理了。
“这到底是怎么回事难道……”江寒敏锐地嗅到了某种可能性。
要想获得学术点,唯一办法是写出论文,发在sci期刊上,首先要找准研究方向。
什么样的课题最适合他呢
最好是那种容易出成果,还不需要太多人力、物力的课题,然后在其中持续深入探索,才有可能写出够水平的论文。
然而,这种研究领域假使真的存在,又怎么可能竞争不激烈
江寒单打独斗,还要钱没钱,要设备没设备,怎么和那些手下科研狗成群,还拿着国家、国际科研资金的boss们竞争
还有那种天赋流的选手,年纪轻轻就手握好几个学位,解决过世界难题,例如某个姓陶的教授……
而江寒只是普通人,顶多稍微聪明点,残疾系统暂时又指望不上,凭什么在强者如云的科研界脱颖而出
写不出合格的论文,就得不到学术点;得不到学术点,就无法强化自己;不强化自己,就打不过那些boss和天赋流强者;打不过别人,就无法在科研界立足;不能在科研领域里深耕,就写不出好论文……
这是一个死结,江寒唯有利用重生者的优势,抢先研究出某些日后才出现的技术,才有可能打破这个死结。
而现在,这种可能性已经现出了一丝端倪!
江寒切回桌面,打开百度app,好好搜索了一番,然而仍找不到相关的信息。这样一来,他所猜想的那种可能性,就更大了。
接下来,他半是激动、半是忐忑,换着关键字查询,连arxiv和知网等学术网站都翻了个底朝上,最后还翻墙去了趟国外……
一番查询、分析,再查询、再分析……折腾了许久,江寒终于确认:在这个世界上,“神经网络”技术根本就没有出现过!
这个世界在“机器学习”方面,有些方向和前世差不多,有些方向进展比较缓慢,也有个别方向,甚至比前世发展得更好,唯有“人工神经网络”技术从未出现。
至于原因,说来有些不可思议。
一个本来早就应该出现的概念,不知为什么没有被某个人提出,结果导致以其为滥殇的一系列技术,全都与世界失之交臂。
而那个概念,正是“人工神经网络”的老祖宗:“感知机”!
这里面有偶然的成分,但也不全是。
科学史上很多概念,例如微积分,即使牛顿没发明出来,还有莱布尼茨,还有其他数学家;再比如“狭义相对论”,即使爱因斯坦没发现,迟早也会有别的大能提出来,区别只在于早晚。
可“神经网络”有点特殊,首先,在其发展初期,在“机器学习”领域里并非无可取代;第二,不发展到一定高度,其潜力乍看起来,没有什么可期待。
如果“机器学习”在其他方向上都走得不顺利,那么迟早有人考虑到人工模拟
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