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這里是Z哥的個(gè)人公眾號(hào)

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當(dāng)然了，也會(huì)時(shí)不時(shí)加個(gè)餐～

我的第「226」篇原創(chuàng)敬上

大家好，我是 Z 哥。

吳軍老師的大名相信在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)里的大多數(shù)人都知道，他也是我在得到學(xué)習(xí)時(shí)最喜歡的老師之一。

《數(shù)學(xué)之美》這本書(shū)買(mǎi)來(lái)在書(shū)架上放了很長(zhǎng)時(shí)間了，一直沒(méi)看。雖然在很多地方看到有人推薦它，但是我認(rèn)為這本書(shū)畢竟還是屬于工具類(lèi)的，對(duì)于我之前來(lái)說(shuō)用處不大，所以沒(méi)有動(dòng)力馬上看。

最近正好在研究大數(shù)據(jù)處理方面的事情，所以從書(shū)架上找出來(lái)翻了翻，看看有哪些知識(shí)是可以立馬用起來(lái)的。

總的來(lái)說(shuō)，對(duì)這本書(shū)的評(píng)價(jià)算是符合預(yù)期吧，但沒(méi)有高出太多。不過(guò)這本書(shū)的確寫(xiě)得非常深入淺出，閱讀起來(lái)還是比較輕松的，這也體現(xiàn)了吳軍老師的知識(shí)深度和寫(xiě)作功底。

下面我來(lái)分享一些其中的精華，如果你沒(méi)有看過(guò)這本書(shū)的話，相信能給你開(kāi)拓一下思路。

/01 大道相通/

我一直認(rèn)為，大道至簡(jiǎn)，至簡(jiǎn)的知識(shí)往往也是通用的，在很多地方都可以運(yùn)用。文中的不少例子也進(jìn)一步證實(shí)了這點(diǎn)，比如：

不管是中文還是英文還是大多數(shù)的其他語(yǔ)言，你會(huì)發(fā)現(xiàn)常用的那些字和詞都比較短，而冷門(mén)的往往都比較長(zhǎng)，這背后的道理其實(shí)和信息論中的最短編碼原理是相同的。
吳軍《數(shù)學(xué)之美》

另外「聚類(lèi)」也是如此。用大白話來(lái)說(shuō)，聚類(lèi)就是歸類(lèi)。有很多大數(shù)據(jù)應(yīng)用中用到了這個(gè)原理。而這個(gè)原理最早被使用的時(shí)候，可以追溯到古埃及的象形文字中，讀音相同的詞會(huì)用同一個(gè)符號(hào)來(lái)表示。

/02 了解一個(gè)事物不要浮于表面/

「人工智能」不是真的是模擬人腦運(yùn)作的智能，而是基于大數(shù)據(jù)，運(yùn)用「統(tǒng)計(jì)」的方式所形成的“智能”。但是我相信任何一個(gè)人第一眼看到「人工智能」這個(gè)詞，想到的肯定是認(rèn)為計(jì)算機(jī)可以模擬人腦運(yùn)作，最早的一批人工智能科學(xué)家們也是以這個(gè)思路展開(kāi)工作的，所以直到他們年事已高，退出舞臺(tái)之后，基于統(tǒng)計(jì)模式的人工智能才真正迎來(lái)了快速發(fā)展，直到如今覆蓋了我們生活的很多方面。

/03 “坑”比“果實(shí)”更具有長(zhǎng)期價(jià)值/

如果你作為一位有經(jīng)驗(yàn)的人給一位新人建議時(shí)，多說(shuō)說(shuō)不要做什么，比說(shuō)要做什么更有價(jià)值。因?yàn)楸苊馊プ瞿切┎灰龅氖虑?，可以避免浪費(fèi)時(shí)間，但是做一件事的最優(yōu)方式，可能會(huì)隨著時(shí)間的變化而變化。

科學(xué)上的很多發(fā)展也印證了這個(gè)道理，不少后人推翻了前人的研究結(jié)論。但是曾經(jīng)排除的錯(cuò)誤方向，總是長(zhǎng)期有效的。

/04 怎么衡量一段文字的信息價(jià)值？/

用「信息熵」來(lái)度量。一段文字所包含的信息就是它的信息熵，也就是文字編碼后的最短長(zhǎng)度。用大白話來(lái)說(shuō)：

文字越長(zhǎng)，重復(fù)度越低，它的信息熵就越大。

/05 形成“智能”的關(guān)鍵是利用「上下文」/

前面提到的「聚類(lèi)」可以簡(jiǎn)化信息的記錄，但同時(shí)也帶來(lái)了歧義的問(wèn)題，而解決歧義的方法則是利用上下文。

基于上下文這個(gè)概念衍生出了很多定理、概念和假設(shè)，比如人工智能中特別著名的「馬爾可夫假設(shè)」?！格R爾可夫假設(shè)」其實(shí)就是假設(shè)一個(gè)節(jié)點(diǎn)在某個(gè)時(shí)刻的狀態(tài)只與它的上一個(gè)狀態(tài)相關(guān)。

基于馬爾可夫假設(shè)，又有幾個(gè)衍生的概念，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、條件隨機(jī)場(chǎng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。他們?nèi)咧g的區(qū)別是：

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)有向圖
條件隨機(jī)場(chǎng)是一個(gè)無(wú)向圖
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)分層的有向圖，犧牲了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的靈活性換來(lái)了效率和標(biāo)準(zhǔn)化。

這些都是目前人工智能系統(tǒng)的底層結(jié)構(gòu)。

還有一些比較實(shí)用的收獲。

1. 知道了怎么看羅馬數(shù)字，小數(shù)出現(xiàn)在大數(shù)左側(cè)為減，右側(cè)為加。比如，IV表示 5 - 1 = 4，VII 表示 5 + 2 = 7。這下看手表的時(shí)候再也不用在腦子里自動(dòng)轉(zhuǎn)換成阿拉伯?dāng)?shù)字的鐘表了。

2. 地址的識(shí)別是一個(gè)從左往右的有序過(guò)程，所以可以用一個(gè)有限狀態(tài)機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)。比如，XX 省后面可以出現(xiàn) XX 市，但是 XX 市后面不能出現(xiàn) XX 省。

3. 美國(guó)人總是傾向于用機(jī)器代替人工來(lái)做事情。雖然短期內(nèi)需要做一些額外的事情，但是從長(zhǎng)期來(lái)看可以節(jié)省很多時(shí)間和成本。這也是 Z 哥之前一直提倡大家需要具備的「工具化思維」。

4. 好方法往往是簡(jiǎn)單的，比如在工業(yè)界實(shí)現(xiàn)一個(gè)功能，先幫助用戶解決 80 %的問(wèn)題，再慢慢解決剩下的 20 %是一個(gè)非常有效的原則。

5. 在沒(méi)有數(shù)據(jù)之前不要給出任何結(jié)論，因?yàn)榻Y(jié)論很多時(shí)候與直覺(jué)是相反的。

最后是一個(gè) Z 哥自己的領(lǐng)悟。在人工智能領(lǐng)域，算法是“術(shù)”，在沒(méi)有新的“道”出現(xiàn)，來(lái)進(jìn)入一個(gè)新的時(shí)代之前，剩下比拼的是數(shù)據(jù)。這其實(shí)和一個(gè)人生哲學(xué)類(lèi)似：在一個(gè)方法大家都知道的情況下，比拼的就是誰(shuí)實(shí)戰(zhàn)用得多。

希望對(duì)大家有所啟發(fā)。