- 主题:如今的围棋培训班真挣钱啊
确实，俺觉得有孩子的都懂
交点钱能有人帮看孩子，还能顺便学学玩玩，这种好事很多家长都愿意。
【 在 Lcsccc 的大作中提到: 】
: 所以说你根本不懂家长为什么送孩子去课外培训班
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: 你还真以为学棋，其实大部分家长就是找个地方让人看孩子还能跟小朋友一起玩而已。
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野路子学车、学语言、学写小说灌水、学钢琴、学踢球这些肯定不行，但（仅靠人工智能）野路子学围棋真不好说行不行。主要原因是围棋是一个计算机完成度较好的任务，上面那些是计算机完成很差的任务。
小孩子是另外一回事，小孩子基本学啥都得好老师，不然不行。小孩子连坐都坐不住。
王垠虽然是个大嘴巴 但是他扯的淡有些是很有道理的。他16年写的博文讲了为什么下围棋对计算机来说不是特别难的事，对计算机来说真正难的事是开车，自然语言处理，等等
https://www.yinwang.org/blog-cn/2016/03/09/alpha-go
【 在 AlexandriaI 的大作中提到: 】
: 野路子学驾驶要出人命的
: 美国高中驾驶课标准流程
: 千锤百炼了
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※ 修改:·h2929 于 Mar 18 01:43:34 2022 修改本文·[FROM: 163.114.132.*]
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可能我没说清楚，我这里的野路子是说不请老师也不和人交流，只靠人工智能学习的意思。
语言开车这些感觉都是有环境有经验有人教（交流）就好学，但是闷头跟电脑学，人工智能能不能教会就不好说
【 在 computec 的大作中提到: 】
: 对人来说 开车比下棋可容易太多了
: 学语言非常的野路子
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※ 修改:·h2929 于 Mar 18 14:38:11 2022 修改本文·[FROM: 24.17.214.*]
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这个我和你观点不太一样，我觉得基于目前的图灵机，神经网络这些我都没看出来能真正学会自然语言和自动驾驶。
一些特定情景下可以，比如处理写作非常规范的语言，或者固定场景（高速，矿区，码头）等。一旦涉及到模糊的含义，常识经验这些机器就很难学会。
平时我既要给娃喂训练材料教娃学习，又要给电脑喂数据教电脑学习，这时候对比一下机器学习和人类学习，会发现人类模糊学习能力还是很nb的，这么成千上万年进化不是吹的。有的例子很简单，给小娃看几张猫图片，以后它再看到没见过的猫都能认出这是猫。给电脑看了几千几万张猫狗图片，模型还能把我头像的白猫认成狗，也是醉了。还有小娃的语言能力，给它一定量输入，它会思考推导慢慢就掌握了一门语言，而计算机的自然语言处理，被誉为ai皇冠上的明珠，即使看过成千上万的文字，还是经常犯些让人笑掉大牙的错误。
人类大脑相比电脑，同样的学习能力耗能较少。这里面一定有什么目前的电脑神经网络还解决不了的神奇地方。
【 在 zszqzzzf 的大作中提到: 】
: 王垠当然是在吹牛逼。361！虽然是一个确定数，但是同时也是比宇宙原子总数还大得多的数。也必然超出了计算机可计算的范围。
: 所以需要优化，区区两个字优化，可以得千百个图灵奖。
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以前有个网友随便提了几条自动驾驶难题，我觉得有一定道理。
开车难就难在路况复杂，规则太难，太多伦理潜规则，无法用计算机能理解的形式教给计算机。如果固定路线场地，里面全是自动车，那就没问题。
围棋相对简单因为它规则固定离散。
比如闹市区一堆老人婴儿车横穿马路怎么处理。
后面有个大货车刹车坏了玩命追你要撞上了怎么办（人类司机有可能直接翻路边）
左边是个行人右边也是个行人后面有辆车追怎么处理等等（人类司机有可能伸出脖子使劲喊话）
路边有个不知真假的警察（有可能劫匪）拦你车要不要停之类的。路上有伪装的陷阱能否分辨。
还有图像识别问题，之前不是有个笑话一辆自动驾驶车一头扎进了光滑但没干的水泥地。
【 在 waterpot 的大作中提到: 】
: 这点我同意天使，其实，现在车已经开的比90%的驾驶员好了，
: 奈何车有安全问题，自动驾驶死一个人可比围棋输一盘比赛严重多了。
: 其实完美驾驶，对人来说也非常难啊。
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※ 修改:·h2929 于 Mar 18 14:48:23 2022 修改本文·[FROM: 24.17.214.*]
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到现在还是不太行，图片识别太依赖于已有的训练数据了，不会思考。
我头像的正面猫头模型能认出来，猫转个身show一下背部，模型就认成狗了。以前谷歌图片还把黑人朋友认成大猩猩，被骂惨了。还有的图片处理看到中国领导人就预测其会打乒乒球，看见奥巴马就预测其会打篮球，根本没有理解背后的原因。
另外很重要的一点，对于很多稍微复杂点抽象的场景，计算机识别很差，比如“教学”，“恋爱”， “吵架” ，“幽默图片”，“反转图片”，等等，计算机get不到点。
【 在 zszqzzzf 的大作中提到: 】
: 不是在2014年，计算机图片识别就已经超越人类极限了吗？
: 用那个训练出来的权重，不应该会把你的猫头像认成狗。
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