楼主:
capita (小明)
2017-11-11 18:00:57我简单说，现在做 AI 有一个基本问题，就是这些模型和算法并没有
充分的学理支撑。只是大家用各自的灵光一闪，尝试可能解决问题的
方法，如果结果好就可以发论文。
这是纯属工程优化的东西，在许多前沿的技术发展中都存在的现象：
理论落后于实践。
所以只要没有直接拿围棋知识写到程式中或输入资料，就算没有明确
说明，但多数人会相信，运用围棋知识，甚至人类知识来改进模型或
算法的情况并不存在，因为大家都做不到。
这是一个有钱任性的领域，这是一个比拼人品、比拼天才灵光一闪的
领域，事后要怎么说都有理由，实际上就是研究人员想怎么试看看，
就怎么试看看的，能让研究人员随便想随便试的环境，才是最难得的
地方。
现代科学有很大的程度，就是这样进步的。
要是 Deepmind 可以做到通过围棋知识来改进模型，那么大家都不用
搞 AI 了，赶快买进 Google 股票就好了。
深度学习本来就是个黑盒子，是TPU和GPU的进化让其实用化了，这只是个开始，围棋被攻克了，但类神经网络有无限可能
作者:
CGary (下雨天也挺浪漫的)
2017-11-12 00:32:00无限可能这个还远呢... 严格来说现在的进步还是硬件进步 跟小明说的一样 现在的方式还是灵光一闪式的 这个黑盒子本质上能不能work别说没有理论支撑 还可以找得到一些反例, GAN就是最近常被攻击的一种XD
查了一下GAN......，但个人还是对深度学习保持乐观
作者:
ztdxqa (ztdxqa)
2017-11-12 04:43:00最近有一篇GAN生成人脸的paper很令人振奋啊 成功训练起来且结果很不错 可以用来扩展人脸数据集 记得是nvidia发的
作者: shaform (Shaform) 2017-11-12 08:46:00
是大神 拜一下XDGAN最近超红的 结果也不差啊 还满让人惊艳的问题在常常会training不出来的样子