【单口相声】谁说女生不会理工科思维，兼谈机器学习

数值分析

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提前声明啊，下文中所述女性，均指平凡（trivial ）女性，不包含爱坛各位女生，当然我领导也不在内。

5 `8 s# Q  J; v# C跟大家汇报一下最近的学习心得。
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因为什么引起的呢？这不社长在日志里公布了一批食品，其中提到了某饺子馄饨品牌，然后引起我的感慨
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最怕这种品牌问题。简直送命题。

比方领导说，去超市买两个番茄酱罐头。到了一看，嚯~~~，这满架子的罐头，长得都差不多，买哪一个？甭问领导，问了准是“就平常咱家吃的那种啊。。。”。到这儿就得打住，不然再问就是“你连咱家吃的那种番茄酱都不知道？。。。”后面准挨一顿呲叨。

8 ?" n, f; C) R7 k4 U这事儿勾起了我的一番思考，值得跟大家汇报一下。

我做研究生的时候，在系楼底下机房里，贴有这么一张告示，大意是:“our mind reading technology is not mature yet”，除非你能清楚地告诉我你碰到的问题，否则我爱莫能助。。。
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; e/ U$ C+ G" c, a当时就震惊于网管的总结能力。准确地总结了一般理工男和平凡女性（参考置顶声明）相处中的困惑。我用两个广为人知的例子，描述一下这种困惑：
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) @( @! @8 o3 ?# e  m# E0 _Example 1：

咱去哪儿玩啊？
' g" I$ ~9 n' I/ Y都行
那咱看电影吧
8 Q( d/ q) {4 c' L" m9 g* s% o$ u太老套了
" d& q: p3 ~2 u; U; v那咱打保龄球吧？
大热天的。。。
那咱去哪儿玩啊？
都行
" c- q( U' L( B2 t" ~3 x& r7 G3 q% R
& G6 `7 }/ c1 T; c- O7 I$ K咱今晚吃什么？
6 D7 z: W3 `+ T随便
9 M  H0 i1 d% c7 |# I那咱吃火锅？
吃火锅长痘痘。
那咱吃烧烤?
上次刚吃的烧烤。
那咱吃什么？
' l6 L5 ^  e5 f( s7 O% U9 I随便

Example 2：

Houston, we have a problem.
8 O) L  ^' A9 Z- J7 Z# pWhat?
8 Y# j& _7 J. sNever mind
& o$ |- I) y) N* i, F7 u# I; |What's the problem?
! _% ]0 X2 ~( H: A" ]% VNothing
Please tell us?
You know what the problem is.

# I) x) J3 R- e9 Y& s/ \& V. d+ S
女士们不知道读心术尚未成熟么？为什么明明有答案却不肯说出来呢？这种我猜我猜我猜猜猜的游戏实在是让人恼火。。。这个问题一直困扰着我。直到最近我学了机器学习，豁然开朗。
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' |$ q2 m) I  j: ?& N先说说什么是机器学习吧。简单（不严谨地）说，就是让机器学会干活儿。干什么活儿呢？，不是烤肉松包，换门铃这种。比方说，让机器学会如何认出一只猫。早先的思路是总结出猫的特征，输入机器中，然后让机器每见到一物件就按这个标准判断是不是猫。这条路就叫专家系统。比如说吧，告诉机器，猫，乃是有四条腿一脑袋一尾巴的毛茸茸可爱小生物。但效果并不好。比方说来一哈巴狗，机器就puzzle了，这是猫吧。。。总结出的规则，难免挂一漏万，所以不能这么教。那怎么教呢？人类也是经过长期的实践，发现一条路，靠training。

" ]+ ]' n! V  }具体怎么叫training呢？得这样，仿照人的神经网络，搭一个基于代码的神经网络。然后给他看一个猫（的照片），告诉他，这是猫。再给他看一其他物件（比如说哈巴狗）（的照片），告诉他，不是猫。如此反复，让他自己悟去。这样才能完整了解猫这个概念。
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看到这里，各位男同学觉得眼熟么？
再来看看前面的两个例子。。。
# k! L, S1 I2 P5 W# D5 ]8 o- Dxxx，这两个例子不就是training么？搞了这么多年理工，实验品竟是我自己。。。
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9 j% }3 R/ {2 S别急，还没完。神经网络training最怕什么？有同学可能说了，最怕training不足（under training），网络把别的动物认成猫。不对。学习能力里最重要的是什么？是泛化学习，举一隅而反三隅是也。还拿认猫来举例，我们希望的机器学习是认识猫这个抽象的概念，而不是某一只或某一种具体的猫。比如说吧，如果你给机器看的猫都是黑猫，机器很有可能在猫这个概念里加上黑色这个本不应存在的多余限制。现在再拿校长家的雪球给他看，他就不知到是猫了。Training最怕的就是这种over training。因为under training还可以通过继续training来完善，但一旦over training了，再想泛化就很麻烦了。
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& a- k2 p6 L1 T( P9 r其实平凡女性总是期望能提高在一起的机会成本，以消灭任何未来的潜在竞争者。往野蛮了说，有南太平洋岛国悬崖跳水求婚的风俗，往文明了说，有“钻石恒久远，一颗永流传”的婚戒。你能付出最宝贵的机会成本是什么？有人说没钱人的钱，有钱人的时间。我觉得不对，你最宝贵的是，你那颗大脑，以及里面的那张神经网络。听到这里，有没有后背发凉的感觉。。。当你和爱人达到默契，她一个随便，一个都行，你就知道她想什么，喜欢什么了以后。。。您还有回头的路么？
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弱水三千，只取一瓢，变成了：弱水三千，只能取这一瓢了。。。有没有生活中经历过，和伴侣分开一阵子，觉得哪哪儿都不对劲。。。
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2 E8 K7 \' p4 h$ H! a8 T5 B( c为什么相爱总是简单，相处太难？得training。
8 J- K! l; r; W* j* R
这就是为什么耗子医生于半夜1点看奥特曼，为什么你的另一半拉着你看脑残剧。这就好像建国初期，资本家腐蚀我党干部一样，不怕你不喜欢，就怕你不看。只要看了，就会留下烙印。这种training是潜移默化，润物细无声的。插句题外话，最近爱坛上几位男同学在交流追剧心得，难保不是被调教，哦，不，训练地小有所成了。。。

% v! f% S8 i7 r. V, C6 Z对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。

smileREGENT

+ s4 }9 \" P1 D0 Y
俺对楼主的敬仰之情犹如滔滔江水连绵不绝，又如黄河泛滥一发不可收拾。
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但鲁迅先生说的好，理论来自实践。纯理论总是抽象的，没有实例就没有灵魂。纵使楼主领导不trivial，但想来楼主一定没少替这位那位修电脑，故而楼主一定能结合自己昔日当实验品的经历，深入浅出、生动形象地具体展开谈谈。
- R& f$ B/ s% A4 w
例如，怎么从under training 到 proper training 的，尤其是，楼主有没有被over training的经历，请重点谈谈是怎么被泛化回来的。
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! r; u8 l! q! h1 X

料理鼠王

这就是你正在进行的萝莉养成计划的理论基础？
. u2 y# J0 T! z- z% ~7 O8 L不怕被LD拿擀面杖赶出门？

马鹿

有意思的联想和对比.

机器学习了解人的倾向还是比较容易的, 但是, 有人会走极端.
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+ g, S' E1 I' F! R' r. ]$ y比如, 我很少连续买同一个品牌的咖啡, 我喜欢illy, 但是我就偶尔买, 基本上在尝试的路上不停止, 世界山那么多品牌, 我都得尝尝.  我爱吃瓜子, 我一定吃到顶, 然后很久不吃...爱吃costco的玉米片, 连续买了一年半, 终于不想吃了... 我觉得机器也许会困惑我啥时候会选继续啥时候会选尝试.

# D  d4 K/ }# q

数值分析

smileREGENT 发表于 2022-1-17 20:56
; Y! m# g1 `3 Y9 m0 e1 o; j- W俺对楼主的敬仰之情犹如滔滔江水连绵不绝，又如黄河泛滥一发不可收拾。

但鲁迅先生说的好，理论来自实践。 ...

欸，医生怎么不读开头的声明，我家领导不在平凡女性之中，在我身上并没有training这种事发生。我现在主要研究啮齿类啊医学啊相关的案例。。。

数值分析

料理鼠王 发表于 2022-1-17 21:25
4 T( R3 `4 D+ a" }; N这就是你正在进行的萝莉养成计划的理论基础？
不怕被LD拿擀面杖赶出门？

1 ]0 T- S" F! |' [; K) c不能凭空污人清白啊，哪儿来的萝莉啊？

数值分析

马鹿 发表于 2022-1-17 21:28
有意思的联想和对比.

机器学习了解人的倾向还是比较容易的, 但是, 有人会走极端.

顺着这个往深了说就可以讨论人的自由意志是否存在了。如果人的自由意志只是假象，那么机器也许可以比你自己更早知道你什么时候停，什么时候走。。。

smileREGENT

数值分析 发表于 2022-1-17 21:41
1 t5 c7 }- j5 L2 _" \8 k3 h+ U欸，医生怎么不读开头的声明，我家领导不在平凡女性之中，在我身上并没有training这种事发生。我现在主要 ...

& y9 e' P  e/ s被你家领导收编之前，就没有别的那谁谁，你给人修电脑的时候，然后被train了train的经验。

马鹿

数值分析 发表于 2022-1-17 08:45
. t! x1 e# f9 P% `/ `! x顺着这个往深了说就可以讨论人的自由意志是否存在了。如果人的自由意志只是假象，那么机器也许可以比你自 ...

我觉得机器很大概率会预测到我的想法.
+ ^7 [: a( v( p+ o& c/ |  s6 T
' H3 p0 }& b* w. Y; i; N4 [# z  w; @2 V这是个虚拟世界...

料理鼠王

马鹿 发表于 2022-1-17 21:28
有意思的联想和对比.

机器学习了解人的倾向还是比较容易的, 但是, 有人会走极端.

也可以理解成人类的惰性。
能够满足的情况下，不愿意去改变。
如果你一直在变，那么你的偏好就是改变型，这时候的模型又不一样。还是有模型能够套用。
5 j9 U9 ?7 e- H( A) r0 V- W不要低估机器的学习能力，例如亚麻通过收集/统计你的购物习惯，大概能推断出你的生活状态和需求预测。


% R! |1 D% T. q0 Q) c+ }  b. p. R同时，这其实是件很恐怖的事情。
知道姓名身份证信用卡电话号码地址，还有生活状态，甚至是密切联系人。
6 ?$ A- ?8 {; J' J4 ^这些都单向透明，你还想保留什么秘密。

马鹿

料理鼠王 发表于 2022-1-17 09:47
也可以理解成人类的惰性。
8 W. L* e2 q* L, z9 ~+ @: d( \7 U能够满足的情况下，不愿意去改变。
! J9 D* n. U: r如果你一直在变，那么你的偏好就是改变型， ...

从来不低估AI, 我的Alexa就用过几分钟, 然后就进盒子里躺平了.

赫然

马鹿 发表于 2022-1-17 10:00
从来不低估AI, 我的Alexa就用过几分钟, 然后就进盒子里躺平了.

1 i( Y. G% b8 ~: W% b+ M来来来。。。讲讲这个故事。。。

马鹿

赫然 发表于 2022-1-17 10:50
$ |. b+ y# `4 J7 }! R, y, V7 W5 d来来来。。。讲讲这个故事。。。

0 K& N+ x6 O; b4 {. h/ y; i
我没当小白. 我的alexa是买东西送的.
一个朋友早早就用了alexa, 然后有一天跟我抱怨浏览器监视她, 我说你要是不搜索, 不看网页, 浏览器咋监视你, 明明是你在家里说话提到了xx品牌, 然后被推送的, 然后恍然大悟, 她家alexa一直开着...

jellobean

难道数值是女生

jellobean

马鹿 发表于 2022-1-17 23:00
: X' o$ _7 h% P+ I0 x5 O从来不低估AI, 我的Alexa就用过几分钟, 然后就进盒子里躺平了.

: A  W+ K0 a2 {, |相同命运

无言

马鹿 发表于 2022-1-17 23:00
- T  K; @4 O& k& A& J4 H" Z3 w从来不低估AI, 我的Alexa就用过几分钟, 然后就进盒子里躺平了.

0 ]- {% U4 z2 [0 E& L9 [( Q) k0 O还得用金属屏蔽盒子再加锁以防某天半夜被唤醒

清凉山

好，写的真好换理科生来写肯定干巴巴地没味道

无言

jellobean 发表于 2022-1-18 00:09
难道数值是女生

这结论是怎么得出来的

数值分析

马鹿 发表于 2022-1-17 22:28
+ t, u9 r/ Q" o) b我觉得机器很大概率会预测到我的想法.
% H' ]4 w7 e+ a& ]' o9 Y
这是个虚拟世界...

6 J: `0 @. {3 W4 ?- X6 f1 u$ P世界是否虚拟与人是否有自由意志这是两个问题.即使虚拟世界,依然有可能有自由意志.比如黑客帝国里的世界,或者缸中之脑,都是可能有自由意志的.

数值分析

  A! Z1 Z  F- M7 }

无言 发表于 2022-1-18 00:29
这结论是怎么得出来的

. r+ ?8 P: T% E+ n+ W
凡事都得分析.
8 A: {' R6 H' C- f这几篇文章的来源是什么?是因为我被某人搅浑水,称作是文科生.
* c, d5 B+ u* ]! E0 o" \然后就有了这些理科生角度的科普文章.
7 i" O- o. R# D& ?豆豆同学一定是想知道从男生角度看问题是什么样的,期待某些从男生角度写的文章,所以才故意搅浑水...