【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

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。
/ A6 j9 ~5 A" a* }
跟大家汇报一下最近的学习心得。
# E. r5 P+ d" s
6 C) ~9 D3 R! x3 W) f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
4 J+ K2 X+ n' i

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。

+ ]  d7 E! T2 s  Q0 b) E
) m/ Q8 y2 Z& [! w: K+ B这事儿勾起了我的一番思考，值得跟大家汇报一下。

4 |; q0 ], o9 E& X9 b0 F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。。。

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：
# }) A9 b  Q& L( y9 N1 a' m( R
. G% l$ g: G4 |$ I2 o) l. I" RExample 1：
" q: ~5 _+ E* l0 d
  W3 d( ]/ i0 y1 `

咱去哪儿玩啊？
- K# n* k' M! Y6 y6 P% R都行
6 u- [" p7 S9 v# ^1 N那咱看电影吧
3 U7 F7 R6 o; O; f7 p" Z太老套了
( V2 t7 V7 ?# Y# G9 l那咱打保龄球吧？
* K9 M: r. u, \1 D0 ~4 n4 A- V大热天的。。。
那咱去哪儿玩啊？
. I7 \& _0 C1 l# q. v; s! m4 i, C都行

! U5 _7 F( F* v- q  |咱今晚吃什么？
随便
那咱吃火锅？
吃火锅长痘痘。
那咱吃烧烤?
5 b. R" M. I6 g# A4 ]上次刚吃的烧烤。
5 b: D: [; X0 t* n那咱吃什么？
& T0 a' }$ s- b+ O随便

( n6 x+ H* h# E" g
& ]3 @/ |; B. ]8 w+ m+ l3 e7 X. aExample 2：
! d9 @- F. L3 t* d# [% [! @

Houston, we have a problem.
& a, a- ?6 C+ \& L. |. hWhat?
Never mind
$ z- z0 {" \. vWhat's the problem?
' Z* N: m  w: |* Q: C1 p, ]$ tNothing
Please tell us?
You know what the problem is.

. Q/ ?+ s5 I# ^1 c
4 a/ j% p- n3 j. J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。
  N% o" Q" ?% |$ Q! e
' S0 k) G9 e/ W# I5 i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。

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。

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。。。
4 g: u9 R5 r+ z9 oxxx，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。。。
( w" F* A( K  F* B) p
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。
) |# `* E: F: N7 s3 X. \- [2 ?
  e$ s( W) ^- [. l- K8 a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？

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。。。
4 T- M) M7 B7 g2 h1 p
  B; w+ |4 V/ Q0 @' B$ _为什么相爱总是简单，相处太难？得training。
  F9 U) k. D. X; p/ L% v
7 i. v, L, k& y3 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。。。

- h$ ~0 K  R1 Q; a& F对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。

smileREGENT

; ~9 M) q) W  R9 E5 v
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。
7 C  v$ O5 g8 r4 a" v9 Q
+ R3 b+ }" s2 y  k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。
. P7 s# I- b2 t9 D) k3 z
$ |# r7 S9 t! L6 u* j  B* r# i' c6 F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。

% f" G! P3 r# H( W* l0 \

料理鼠王

这就是你正在进行的萝莉养成计划的理论基础？
5 R' O4 L' p# _5 ]! r+ a; K5 F不怕被LD拿擀面杖赶出门？

马鹿

7 ]6 F* K* X% O" ^; A& v

有意思的联想和对比.
# d) d) h0 w+ n' _8 Q
% t9 r  p3 w* w. o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.

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.

数值分析

smileREGENT 发表于 2022-1-17 20:56
" k2 \0 f/ Q3 w0 l+ `& P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。

; h% H: t3 `0 [  v- p但鲁迅先生说的好，理论来自实践。 ...

/ m! ^0 [0 V3 K9 z4 g5 F8 D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
( [2 q6 q( A/ }# x8 s2 \这就是你正在进行的萝莉养成计划的理论基础？
; m# X2 w1 K/ s  A8 h不怕被LD拿擀面杖赶出门？

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.
, {6 a# H& }" p; U( ^6 D
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.

5 A8 G# W) N. }/ x! u$ t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
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 ...

! Y. z9 G  I  y3 i
# D8 W4 C& h/ p) T' A) O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
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 ...

0 T8 i; T. u8 `7 Z3 Y# M我觉得机器很大概率会预测到我的想法.

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。
! Z$ i# [4 }' h+ x$ \% ^4 j能够满足的情况下，不愿意去改变。
5 S+ {8 i" W  M. G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。
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。


8 q- f# W6 z7 o, c1 g同时，这其实是件很恐怖的事情。
' k5 G( U5 w. _) V; @; w2 k( U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。
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
( E; ]9 W! U) @) \: \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， ...

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
3 H2 r0 ]) i  ]1 ^# 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.

来来来。。。讲讲这个故事。。。

马鹿

赫然 发表于 2022-1-17 10:50
来来来。。。讲讲这个故事。。。

: u5 N7 x) G* L% [- _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
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.

( J8 v' ?* s9 i相同命运

无言

马鹿 发表于 2022-1-17 23:00
6 T: ^, O  T  c/ E$ f' {6 b4 K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 _* `, U6 s; Q1 i( q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
; N9 p. |, l  u+ T* t( q$ H/ T7 ?难道数值是女生

/ q1 }" S' }0 v  J" |' C$ i* a; P这结论是怎么得出来的

数值分析

马鹿 发表于 2022-1-17 22:28
; l. j  a  _; ^) v6 t$ F我觉得机器很大概率会预测到我的想法.

这是个虚拟世界...

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

无言 发表于 2022-1-18 00:29
/ w) r6 N6 l3 w* ?这结论是怎么得出来的

( J# o$ e+ }0 }- s
0 w! g" b' p( l% `凡事都得分析.
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.
  P5 q$ a8 U' h$ R& q2 z然后就有了这些理科生角度的科普文章.
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...