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第89章 理論和應用(1 / 1)

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ai技術是比較少見的應用遠大於理論的學科,但並非是沒有理論。

孟繁岐目前為止產出的所有技術,其論文當中還是有這許多理論方麵的論證和推衍的。

不過這部分內容大都源自於與付院長的討論,屬於是錦上添花,並非是孟繁岐的本意。

之所以會添加這些數理推衍,主要是因為早期的ai屆仍舊相當看重這方麵的論證。

這也是為什麼那幾個老學究聽到韓辭內容的時候眼裡放光,口中讚歎不絕。

而在聽孟繁岐實驗上的世界級突破時雖然讚歎,卻沒有這種由衷的興奮。

對於醉心於理論的人來說,搞懂這個現象的理論原因到底是什麼,遠比做出影響世界的技術應用更加重要,也更加有吸引力。

也正是這種好奇心和對真理的探索,造就了人類一次次文明與技術的突破。

隻是很遺憾的,在ai這條道路上,偏理論的方向注定會坎坷異常。

至少直至20232024年左右,仍舊沒有什麼像樣的突破。

而孟繁岐在今後的論文當中,涉及理論的部分也隻會越來越少,會更加注重工業應用方麵的難點和內容。

“她是誰?你的同學嗎?”辛頓聽了韓辭對孟繁岐殘差思想的解釋之後,覺得思路一下子打開了不少。

如果從動力係統視角構建等價性,那數學和物理界的很多概念都可以引入進來,事情就大有可為了。

“她是燕京大學的,現在已經讀了研究生了。”孟繁岐言下之意是,韓辭已經有導師了。

“她應該是搞應用數學的吧。”李飛飛可不像辛頓一樣,恪守禮節。

在她看來,隻要牆腳挖的好,沒有學生找不到,“她導師是誰?”

“鄂維南院士。”孟繁岐突然想到,李飛飛本科是普林斯頓的,搞不好和鄂維南有點交集。

鄂維南上世紀末開始在普林斯頓教過應用數學和計算數學,那段時間差不多正好是李飛飛在讀本科的時候。

“行,我去想想辦法,把她拐到這邊來交流幾年。”李飛飛嘿嘿一笑。雖然當年與鄂維南不熟,但怎麼也算是聽過對方課的,也算是半個學生。

在她看來,韓辭在ai數學和優化問題方麵大有可為。

純數學隻要不解決大難題,終究是難出成果的,而搭上ai現在飛速發展的順風車,則前途一片光明。

比如韓辭現在在講述的殘差思想,在數學和物理界都算不上什麼高深的東西。

可結合孟繁岐的應用成果來展示,則大大的加分,意義非凡。

不同領域的交叉地帶,一向是出成果的捷徑。

台上,韓辭的講述仍在繼續。

“我們假設一個簡單的高維積分問題,計算一個可以表示為期望的積分ig,先通過有限求和i來逼近。

若改用蒙特卡洛辦法,從特定的獨立同分布的抽樣樣本中選擇n個樣本,則有恒等式eig i2

這告訴我們收斂速度與維度無關。”

“若我們先用傳統傅裡葉變換,再用均勻的離散傅裡葉變換來逼近。其誤差則~ad,必然被維度所影響。

可,若一個函數可以表示成期望的形式,而令所有樣本為獨立同分布樣本,則有擬合差值為varf,與維度無關。

若將兩層神經網絡寫作該形式,則意味著,這一類期望函數均可由兩層神經網絡逼近,且其逼近速度與維度無關。”

“讓我們轉向離散動力係統的視角,舉一個隨機控製問題。

動力模型zl+1 = zl + g1z1,a1+ n,其中z為狀態,a為控製信號,n為噪聲。若我們想尋找一個反饋控製信號函數,而通過求解動態規劃貝爾曼方程,則必然會遭遇維度災難問題。

該過程的性質,其實與殘差網絡等同。

“最後,我總結。深度學習根本上是高維中的數學問題。神經網絡是高維函數逼近的有效手段,而殘差網絡則是更加容易優化的高維函數。

這意味著:數學處於科技創新的真正前沿,並且對新領域產生直接衝擊。同時也為人工智能領域、科學以及技術領域提供了眾多新的可能性。”

韓辭總共講述的時間大約是孟繁岐的兩倍,講述完成之後,更是被幾位老學究抓著反複提問,討論。

半晌,主持人才找到機會重新登台,把孟繁岐又請了上去。

主持人看上去年紀不大,大約三十歲左右,估計是斯坦福的在讀博士生或者剛畢業的講師。

為人相當活躍,看熱鬨的不嫌事大,他將孟繁岐重新請上來之後,還開了一句玩笑。

“這次演講本來是你的舞台,現在卻被韓辭小姐搶去了不少風頭和關注,不知道你作何感受?”

孟繁岐笑著接過話筒,等台下的笑聲稍稍平息一些過後,十分大方地回答道,“我們專注應用方麵的人,依靠得是代碼說話。雖然我今天絲毫沒有提到技術的實現和細節,但我想看了我代碼的大家,都已經感受到了我的萬語千言。”

台下的不少程序員聞言馬上開始起哄,口哨聲和呼聲此起彼伏。

“我的夢想是自己的技術可以廣泛地應用到世界各地,讓ai智能就如空氣一般,每個人都無法缺少,但在生活當中卻又很少會注意到它們的存在。

至於ai的理論研究和探索,可能就要拜托韓辭和大家了。”

這一番話還算是謙遜得體,意料之中地迎來全場的掌聲。

台下諸人又再分彆向兩人問了一些問題之後,會議的主要流程也算是走完。

除了公開詢問的問題,不少人也有很多私下裡才方便的問的事情要詢問兩人。

於是乎,在場的不少人就自然而然地分成了應用與理論兩個派彆。

一派以科技巨頭,例如傑夫為首,圍在孟繁岐周邊討論他出色成果的應用場景,市場潛力還有落地難點。

而另一派則以牛津大學的幾位老學究為首,一群理論派,表情嚴肅,正在嚴謹地討論一些設想和它們的理論證明。

以會場中心的走廊為分界線,一群人在左,一群人在右。

倒是一幅意外有趣的畫麵。

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