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  • 习题27 创造性与防御性编程 你已经学习了大部分C语言编程的基础知识,现在可以开始做一个真正的程序员了。这正是你在C语言和计算机科学核心概念方面从初学者到专家的起点。我会教你一些每个程序员都应该知道的关键...
  • ——发挥人类想象力和创造力吧 ,问题总能找到答案。 ) 在现有面向计算机视觉的深度学习算法基础上,慧影AI应用系统还融入了解剖学与病理学先验知识( 还可以融入知识图谱先验知识 ),以一组影像序列做为整体...

    为医生提供智能辅助诊断服务,慧影AI应用系统采用迁移学习法实现肺结节早期智能筛查

    人工智能已经进入到迅速发展的时代。为抓住发展机遇,国务院发布人工智能发展规划,将其作为未来国家重要的发展战略。作为其中的重要一项,智慧医疗被明确提出在未来的发展规划,即加快人工智能创新应用,为公众提供个性化、多元化、高品质的服务。

    从医疗领域来看,医学影像在医疗中的作用非常明显。数据显示,医疗临床诊断中70%依靠医学影像。因此,实现智能影像识别,成为建立快速、精准、智能医疗体系中的重要一环。

    猎云网(微信:ilieyun)近日接触到一套应用于医学影像诊断上的人工智能解决方案——“慧影AI应用系统”,其主要通过机器学习对影像进行智能辅助诊断。数据显示,在诊断准确率上,该系统的肺结节检出率能够高达90%以上。目前慧影AI应用系统已经应用于部分医院。


    一、采用Tensortflow核心算法构建竞争力(产业智能官:不重复制造“轮子”,基础框架直接拿来使用

    慧影AI应用系统由北京宏梓伟业科技发展有限公司独立开发设计,公司是一家从事医疗信息化系统设计、研发及销售的科技公司,前身是与东北大学、大连理工大学几位博士生导师建立的工作室。目前,公司已经研发出医院经营管理系统、电子签名系统、生殖中心管理系统均已开始临床使用。

    宏梓伟业核心创始团队人员专注于医疗相关软件系统的开发与研究,拥有十几年科研领域的研究背景,他们认为,利用AI技术进行医疗影像诊断能够解决医生当前的痛点,帮助临床医生高效地解决问题,于是,凭借在医疗领域积累的深厚经验和结合团队专业的科研背景,公司于今年研发了慧影AI应用系统。

    慧影AI应用系统采用谷歌二代的人工智能架构Tensortflow,它是一个用于数值计算的开源软件库,具有高度灵活性、真正的可移植性、多语言支持和性能最优化四方面的特点。与其他开源库相比,宏梓伟业采用Tensortflow开源库,其原因在于人工智能、深度学习技术处于爆发期,算法升级迭代快,因此,公司基于自身的算法,选择了可以部署在Windows系统和Linux系统的Tensortflow,而一般系统仅使用于Linux单系统。

    目前,慧影AI应用系统已经获得国家知识产权局授权(产业智能官:算法虽然是开源的,但是基于私有数据训练出的模型也是私有的,此模型是企业核心竞争力,可以申请获得国家知识产权。),可以正式应用到医疗领域。


    二、依托两大科技人才库与医疗背景的支持,保证产品的研发水准(产业智能官:知识图谱也好,神经网络权重也罢,首先都是人类专家知识的数字化。

    将人工智能技术应用于医疗领域,能够解决优质医疗资源不足和分配不均衡、医疗看病支出费用大的问题。同时,在医学影像识别、疾病辅助诊断、外科手术等方面,人工智能可以辅助医生,提高影像科医生工作效率。在对于患者病历数据的处理速度,准确度、稳定性方面,人工智能还可以辅助医生帮助确诊,对影像报告进行精确的量化。

    据悉,截止今年8月份,国内已有80多家人工智能+医疗企业获得融资,其中不乏巨头的布局。在这条竞争赛道上,慧影AI应用系统具备自己的竞争优势,除采用Tensortflow开源算法,能够达到与合作厂商联合开发应用到硬件设备中,形成捆绑销售外;慧影AI应用系统还可应用于Linux系统和Windows系统,使得医院等医疗机构对接起来更为简便,更易于采购。(产业智能官:合作模式创新、销售模式创新。AI产品化不仅仅是技术问题。

    另外,要提高影像诊断准确率,系统需要研究大量的临床病例数据。宏梓伟业表示, 项目成立之初面临数据来源难以及数据来源需要合法性的问题,为此,慧影AI应用系统在缺乏海量数据的基础上,采用迁移学习的方法弥补不足,并通过这种学习方法达到了较高的准确性。(区块链解决数据安全性问题,迁移学习解决数据量不够问题。——发挥人类想象力和创造力吧 ,问题总能找到答案。

    在现有面向计算机视觉的深度学习算法基础上,慧影AI应用系统还融入了解剖学与病理学先验知识(还可以融入知识图谱先验知识),以一组影像序列做为整体目标对象,提高了检测精度和,降低了假阳性的概率。

    目前,该系统已经与临床医院进行深度合作,推出的第一项应用是肺结节早期智能筛查。慧影AI应用系统能从CT扫描中自动分割肺部,并自动标记疑似肺癌结节的组织结构位置,大小等信息,辅助医生对医学图像进行分析,临床医生提高早期肺癌检出率。

    合作方面,慧影AI应用系统已经获得东北大学人工智能实验室、纽约大学AI实验室两大科技人才库的支持。并与东软集团股份有限公司等医疗上市公司以及央企事业单位达成合作。接下来,将继续深入研究临床病例数据,提高影像诊断准确率。

    慧影AI应用系统团队中已有三名博导,七名博士和硕士二十五人。其中,首席科学家、教授、博士生导师付冲现为IEEE会员,中国通信学会会员,中国计算机学会会员。2011年11月任东北大学信息科学与工程学院通信与信息系统研究所副所长。联合创始人赵伟是慧影AI系统市场拓展负责人,曾有8年市场销售经验,5年B端医疗市场销售经验;联合创始人王梓拥有五年医疗领域项目管理经验。

    项目正在寻求1200万人民币天使轮融资,计划出让8%的股份。资金主要用于与医疗机构合作上的数据获取、技术研发、营销等渠道。

    项目:慧影AI应用系统 公司:北京宏梓伟业科技发展有限公司

    本文来自猎云网,如若转载,请注明出处:http://www.lieyunwang.com/archives/386185



    人工智能如何更好的辅助医生?Petuum研究自动生成医疗图像报告


    来源:机器之心



    Petuum 专栏

    作者:Baoyu Jing、Pengtao Xie、Eric Xing

    机器之心编译




    在过去一年中,我们看到了很多某种人工智能算法在某个医疗检测任务中 「超越」人类医生的研究和报道,例如皮肤癌、肺炎诊断等。如何解读这些结果?他们是否真正抓住医疗实践中的痛点、解决医生和病人的实际需要? 这些算法原型如何落地部署于数据高度复杂、碎片化、异质性严重且隐含错误的真实环境中?这些问题常常在很多「刷榜」工作中回避了。事实上,从最近 IBM Watson 和美国顶级医疗中心 MD Anderson 合作失败的例子可以看出,人工智能对医疗来说更应关注的任务应该是如何帮助医生更好地工作(例如生成医疗图像报告、推荐药物等),而非理想化地着眼于取代医生来做诊断,并且绕开这个终极目标(暂且不论这个目标本身是否可行或被接受)之前各种必须的铺垫和基础工作。因此与人类医生做各种形式对比的出发点本身有悖严肃的科学和工程评测原则。这些不从实际应用场景出发的研究,甚至无限放大人机PK,对人工智能研究者、 医疗从业者和公众都是误导。 


    知名人工智能创业公司 Petuum 近期发表了几篇论文,本着尊重医疗行业状况和需求的研究思路, 体现出了一种务实风格,并直接应用于他们的产品。为更好地传播人工智能与医疗结合的研究成果,同时为人工智能研究者和医疗从业者带来更加实用的参考,机器之心和 Petuum 将带来系列论文介绍。本文是该系列第一篇,介绍了如何使用机器学习自动生产医疗图像报告,从而更好地辅助医生做治疗与诊断。


    如今,放射学图像和病理学图像这样的医疗图像在医院与诊所已有普遍的应用,特别是在许多疾病的诊断与治疗上,例如肺炎、气胸、间质性肺病、心理衰竭等等。而这些疾病医疗图像的阅读与理解通常是由专业的医疗从业者完成。


    但对缺乏经验的放射科医师或病理学家来说,特别是在乡村地区工作的医师,编写医疗图像报告更为艰难。对经验丰富的医师而言,编写医疗图像报告又过于乏味、耗时。总之,对二者而言编写医疗图像报告是件痛苦的事。


    如此看来,能否使用机器学习自动生成医疗报告呢?为了做到这一点,我们需要解决多个挑战。首先,一份完整的诊断报告包含多种不同的信息形式。如下图 1 所示,胸腔 X 光照图像报告包含 Impression 描述,通常是一句话;Findings 是一段描述;Tags 是一列关键词。用一个统一的框架生成这样的不同信息,技术上非常有挑战。在这篇论文中,研究人员解决该问题的方法是建立一个多任务框架,把对标签的预测当作多标签分类任务,把长描述(例如生成 Impression 和 Findings)的生成当作文本生成任务。在此框架中,两种任务共用同样的 CNN,来学习视觉特征并联合完成任务。


    图 1. 一个包含三部分信息的胸部 X 光报告示例。在 impression 部分,放射专家结合 Findings、病人临床历史及影像学研究的指导做出诊断。Findings 部分列出了影像学检查中所检测的身体各部分放射学观察结果。Tags 部分给出了表示 Findings 核心信息的关键词。这些关键词使用医学文本索引器(MTI)进行标识。


    第二,医疗图像报告通常更注重叙述异常发现,因为这样能直接指出疾病、引导治疗。但如何定位图片中的病变区域并附上正确的描述非常困难。作者们解决该问题的方法是引入一种协同注意力机制(co-attention mechanism),它能同步关注图像和预测到的标签,并探索视觉与语义信息带来的协同效应。


    第三,通常医疗图像的描述非常长,包含多个语句或段落。生成这样的长文本非常重要。相比于直接采用单层 LSTM(难以建模长语句),作者们利用报告的合成特性采用了一种层级 LSTM 来生成长文本。结合协同注意力机制,层级 LSTM 首先生成高级主题,然后根据主题生成细致的描述。


    总而言之,该论文的主要贡献包括:


    • 提出一种多任务学习框架,能同步预测标签并生成文本描述;

    • 介绍了一种协同注意力机制来定位异常区域,并生成相应的描述;

    • 建立了一种层级 LSTM 来生成长语句、段落;

    • 通过大量定量与定性的实验展示该方法的有效性。


    论文:On the Automatic Generation of Medical Imaging Reports


    论文地址:https://arxiv.org/abs/1711.08195


    摘要:医学影像广泛用于诊断和治疗等医疗实践中。通常专业医师需要查看医学影像,并写文本报告来记录发现。缺乏经验的医生写报告容易出错,且在医患比例过低的国家,编写报告会耗费大量时间。为了解决该问题,我们研究了医学影像报告的自动生成系统,以帮助人类医生更准确高效地写报告。但目前该任务面临多个挑战。首先,完整的报告包含多种异质形式的信息,如用段落表示的发现和关键词列表表示的标签。第二,机器很难识别医学影像中的异常区域,在此基础上生成文本描述则更加困难。第三,报告通常比较长,包括多个段落。为了解决这些挑战,我们(1)构建一个多任务学习框架,能够同时执行标签预测和段落生成;(2)提出一种协同注意力(co-attention)机制来定位异常区域,并生成描述;(3)开发一种分层 LSTM 模型用于生成长段落。最后我们展示了该方法在胸部 x 光和病理数据集上的有效性。


    图 2. 整个模型的结构与过程。其中 MLC 代表多标签分类网络,语义特征是预测标签的词向量。粗体标记的「calcified granuloma」和「granuloma」是协同注意力网络关注的标签。


    3. 方法


    在本章节中,我们将介绍具体使用的方法。以下简要地介绍了整个方法的过程,各部分详细的过程或理论请查看原论文。


    一份完整的医学影像报告通常包括非结构化的描述(以语句和段落的形式展示)和半结构化标签(以关键字列表的形式展示),如上图 1 所示。我们提出了一种多任务层级模型,该模型带有协同注意力机制(co-attention)且能自动预测关键字并生成长段落。给定一张经过分割的图像,我们使用一个 CNN 来学习这些图像块的视觉特征。然后再馈送这些视觉特征到多标签分类网络(MLC)以预测相关的标签。


    在标签词汇表中,每一个标签由一个词向量表征。若给定特定图像一些预测的标签,模型会检索它们的词嵌入向量以作为该图像的语义特征。模型随后将视觉特征和语义特征馈送到协同注意力(co-attention)模型以生成能同时捕获视觉和语义信息的上下文向量。至此,编码的过程就完成了,下面模型将从背景向量(context vector)开始解码生成文本描述。


    医学影像的描述通常包含多条语句,并且每条语句都集中在一个特定的主题上。我们的模型利用这种组合结构以层级的方式生成报告:它首先生成一系列代表语句的高级主题向量,然后在根据这些主题向量生成一系列的语句(由单词组成的序列)。具体来说,先将背景向量输入到一个只有少量时间步的 Sentence LSTM 中,然后每一个背景向量就能生成一个主题向量。其中每个主题向量都表示一条语句的语义。随后给定一个主题向量,Word LSTM 将以它为输入生成一个单词序列或语句。主题生成的终止条件由 Sentence LSTM 控制。


    4. 实验


    我们使用以下文本生成评估手段(BLEU [13]、METEOR [4]、ROUGE [12] 和 CIDER [17])度量段落生成(表 1 上半部分)和单语句生成(表 1 下半部分)的结果。


    如表 1 上半部分所示,对于段落生成来讲,使用单个 LSTM 解码器的模型的表现明显要差于使用层级 LSTM 解码器的模型。


    对于单语句生成(见表 1 下半部分)的结果来说,我们模型的控制变量版(Ours-Semantic-Only 和 Ours-Visual-Only)相较于当前最优的模型取得了有竞争力的分值。


    表 1. 模型在 IU X-Ray 数据集(上半 部分)上生成段落的主要结果,以及在 PEIR Gross 数据集(下半部分)上生成单语句的结果。BLUE-n 表示最多使用 n-grams 的 BLUE 分值。


    为了更好地理解模型检测真实或潜在异常情况的能力,我们在表 2 中展示了描述正常情况与异常情况的语句,及它们所占的比率。


    表 2. 描述图像中正常情况和异常情况语句所占的比率。


    图 3. 协同注意力 、无注意力、软注意力模型生成的段落图示。划线句子是检测到异常情况的描述。第二个图是胸部侧面 x 光图像。前两个例子的结果是与真实报告相一致的,第三个出现了部分失败,最底下的图像完全失败。这些图像来自测试数据集


    图 4 展示了协同注意力的可视化。第一个特性是  Sentence LSTM 能够关注图像的不同区域和语句的不同标签,并在不同的时间步上生成不同的主题。第二个特性是视觉注意力可以指引模型关注图像的相关区域。


    图 4. 协同注意力在三个示例上的可视化。每个示例由四部分组成:(1)图像和视觉注意力;(2)真实标签,预测标签以及预测标签上的语义注意力;(3)生成的描述;(4)真实描述。对于语义注意力而言,注意力分数最高的三个标签被突出显示。加下划线的标签是在真实标签中出现的标签。



    本文为机器之心经授权编译



    人工智能赛博物理操作系统

    AI-CPS OS

    人工智能赛博物理操作系统(新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)分支用来的今天,企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中,利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量,实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。


    AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能,而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化,这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合,没有颠覆现状的意愿,这些将不可能实现。


    领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量,领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位:

    1. 重新行业布局:你的世界观要怎样改变才算足够?你必须对行业典范进行怎样的反思?

    2. 重新构建企业:你的企业需要做出什么样的变化?你准备如何重新定义你的公司?

    3. 重新打造自己:你需要成为怎样的人?要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位,你必须如何去做?

    AI-CPS OS是数字化智能化创新平台,设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端,可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系,实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉,形成了领导力模式,使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置:

    1. 精细种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切,进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。

    2. 智能:模型随着时间(数据)的变化而变化,整个系统就具备了智能(自学习)的能力。

    3. 高效:企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力,这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

    4. 不确定性:数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验,其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域:技术、文化、制度。

    5. 边界模糊:数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化,还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

    AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长:

    1. 创造虚拟劳动力,承担需要适应性和敏捷性的复杂任务,即“智能自动化”,以区别于传统的自动化解决方案;

    2. 对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升,提高资本效率

    3. 人工智能的普及,将推动多行业的相关创新,开辟崭新的经济增长空间


    给决策制定者和商业领袖的建议:

    1. 超越自动化,开启新创新模式:利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能,为企业创造新商机;

    2. 迎接新一代信息技术,迎接人工智能:无缝整合人类智慧与机器智能,重新

      评估未来的知识和技能类型;

    3. 制定道德规范:切实为人工智能生态系统制定道德准则,并在智能机器的开

      发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践;

    4. 重视再分配效应:对人工智能可能带来的冲击做好准备,制定战略帮助面临

      较高失业风险的人群;

    5. 开发数字化+智能化企业所需新能力:员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说,创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。


    子曰:“君子和而不同,小人同而不和。”  《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能,像君子一般融合,一起体现科技就是生产力。


    如果说上一次哥伦布地理大发现,拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现,拓展的就是人们的数字空间。在数学空间,建立新的商业文明,从而发现新的创富模式,为人类社会带来新的财富空间。云计算,大数据、物联网和区块链,是进入这个数字空间的船,而人工智能就是那船上的帆,哥伦布之帆!


    新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。





    产业智能官  AI-CPS



    用“人工智能赛博物理操作系统新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能;实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链






    长按上方二维码关注微信公众号: AI-CPS,更多信息回复:


    新技术:“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”;新产业:“智能制造”、“智能农业”、“智能金融”、“智能零售”、“智能城市”、“智能驾驶”;新模式:“财富空间”、“特色小镇”、“赛博物理”、“供应链金融”


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  • 用自己的描述“设计可想象到任何Web应用程序中的具有想象力的UI组件。 代码可选。” 在本文中,我们将介绍适用于各种运动爱好者的这种新工具。 让我们潜入并探索Haiku! ku句的诞生 创始人兼Haiku创造者Zack ...

    haiku英文诗例子

    随着Web开发人员的兴起,有助于简化其创建的工具也越来越多。 Haiku是可供Mac用户使用的独立应用程序,也可以作为浏览器内选项使用。 用自己的描述“设计可想象到任何Web应用程序中的具有想象力的UI组件。 代码可选。” 在本文中,我们将介绍适用于各种运动爱好者的新工具。 让我们潜入并探索Haiku!

    ku句的诞生

    Haiku的创始人兼创始人Zack Brown在数字创意行业从事了广泛的职业之后便着手创建Haiku,他亲眼目睹了将视觉设计转换为代码所浪费的时间。 Haiku使设计师,工程师,营销人员,经理和所有其他利益相关者可以共同创造,而不必永远陷入“交手”模式。

    概述

    在深入探讨Haiku之前,让我们从视觉上更好地了解您可以预期的最终结果。

    该演示展示了有关排版的复杂动作。 这非常让人想起您以前可能看到的其他库效果,例如使用Mo.js创建的效果

    Haiku完全使用JavaScript,TypeScript,WebSockets,SVG,DOM内部,React和Git等Web技术构建,以跟踪Haiku的进度。 未来的目标是允许使用您自己的Git基础结构而不是Haiku的基础结构。 git托管只是提供的工作流服务之一。

    上面的“ WildLoader”演示是从图库页面获取的另一个示例,它是Haiku提供的项目。 在此演示中,我使用CodePen进行展示,是的,全部是SVG。

    使用Haiku,您将可以:

    • 使任何素描设计栩栩如生。
    • 通过响应用户事件和数据来增加交互性。
    • 将您的作品发布为干净的,可用于Web的组件。
    • 仅用几行代码来嵌入您的组件。

    素描+ Haiku

    为了充分利用Haiku,您需要安装Sketch。 由于这个原因,Haiku目前没有任何绘图工具,并支持与Sketch的丰富集成。 将来有计划支持其他绘图工具,例如Adobe Photoshop和Illustrator,最终也将拥有一些工具。

    在幕后,Haiku将您所有Sketch设计的画板,页面和切片转换为可以在舞台上独立合成和动画化的单个资产。 您可能会问自己“如果需要更改Sketch文件怎么办?” 没关系! Haiku负责将您的新更改带入Haiku以及您放置在舞台上的所有资产中。

    Haiku + CLI

    CLI(命令行界面)是Haiku的可选部分,但它开放了许多强大的功能。 例如,使用CLI将Haiku项目导入到现有的代码库中,或者可以使用CLI将Haiku项目直接克隆到计算机上并访问代码以进行手动编辑。 您甚至可以运行haiku login来从命令行以交互方式haiku login ,也可以分别运行haiku logout来注销。 很快,您将可以使用npm install -g @haiku/cli直接从npm install -g @haiku/cli

    你好Hai句

    最初打开Haiku时,您将获得三个用于学习目的的演示项目。 我使用的一个标题为“ Moto”的场景描绘了一个摩托车手沿着山脉的背景骑行,而元素以真实逼真的方式经过了骑手。

    应用程序的界面包含场景的每个元素或关键帧的可视时间线。 您可以与此视觉时间轴进行交互,以微调动画并获得更改的视觉结果。

    您在Haiku中制作的每个组件都针对生产进行了自动优化。 它不是原型工具。 Haiku认为,创意团队应该花更少的时间来制造可丢弃的原型,而要花更多的时间来交付。 在后台,每个Haiku组件都是干净JavaScript代码,您可以随时对其进行手工编辑,而无需断开与源设计的链接。 随着新的设计变更的出现,重新制作手工代码的日子已经一去不复返了。Haiku甚至提供了强大的API ,可将组件连接到外部业务逻辑。

    将来,您可以期望看到其他功能,例如实时协作编辑,分支,共享草稿,上下文中的注释以及更多功能。

    时间轴

    视觉时间表是产品的核心部分,根据我的使用经验,它确实做得很好。 我发现每个元素都可以扩展或折叠以钻入任何属性(例如rotationpositionscale非常强大,并且可以为每个元素分别使用关键帧和补间动画对每个属性进行动画处理。 将所有内容与选项结合起来,为每个补间选择不同的缓动曲线,并全部包裹在直观且精致的UX中。 太棒了!

    时间轴内的属性输入不仅可以包含简单值。 用户可以集成称为表达式的代码片段。 这在Microsoft Excel中非常流行。 以等号开头的属性输入值,输入将识别出您正在输入表达式。 表达式是一些代码片段,它们向动画中的属性添加了动态行为。

    您创建的每个Haiku项目都可以拥有自己的内部状态集合。 这些数据对于您的组件来说是特殊的,可以将它们“召唤”到表达式函数中,从而使您能够创建复杂的动态行为。 您可以通过自定义时间轴表达式随时输入状态名称来访问状态值。

    状态是您在Haiku中处理模拟数据的方式。 例如,如果要创建数据可视化,其中将根据数据数组对一系列点进行动画处理。 使用状态和表达式,您可以直观地设置动画,然后在Haiku中使用模拟数据对其进行测试。 当您准备好将项目捕捉到代码库中时,这些“模拟状态”就可以接受实际数据了。

    如果您使用的是Haiku的可选React适配器,则Haiku中的每个州都可以自动作为React属性进行寻址。 将您的数据从React连接到Haiku组件中,瞧! 您的设计与实时数据一起存在于您的应用程序中。

    出版Hai句项目

    当您最终准备好交付Haiku项目时,可以使用Haiku Player进行发布。 该播放器不是浏览器插件,而是Haiku项目中附带JavaScript捆绑包,可使用HTML,CSS和JS的本机技术在Web上进行渲染。

    使用网络技术进行发布意味着发布的Haiku项目可以使用任何现代浏览器在您的代码执行的任何地方运行。 Haiku团队确保您不必为播放器而思考,因为他们会繁重地工作,并提供代码片段以将Haiku包含在各种类型的代码库中。

    单击应用程序右上方的按钮即可发布项目。 在幕后,Haiku进行了一些繁重的工作,将其推送到git服务器并将项目发布到npm,以便开发人员可以安装,将组件放入其代码中并继续运行。 与代码生成器不同(因为Haiku使用了组件),即使代码已经成为代码库的一部分,您也可以继续迭代设计! 剩下的就是通过单个链接移交给开发人员,剩下的事情由Haiku处理。

    当然,有些时候您渴望获得更多控制权; 根据事件控制时间轴,更改组件在其容器中的大小调整方式或任何数量的编程操作。 对于这些特殊情况,您可以利用Haiku Player开发人员API

    结论

    喜欢你看到的吗? 认为这对您的工作流程将是有价值的补充吗? 在评论中让我们知道您的想法以及使用此出色工具帮助您建立动画愿望的地方。 编码愉快!

    在此URL http://haiku.ai/sign-up?r=3G2gn上请求邀请的前100位读者将获得早期访问Haiku的权限。 请享用!

    翻译自: https://webdesign.tutsplus.com/articles/introducing-haiku-design-and-create-motion-code-optional--cms-29520

    haiku英文诗例子

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  • 6个例子让你彻底明白,什么是纳什均衡电影《美丽心灵》的主人公原型——约翰·纳什因车祸去世。你也许听说过他是厉害的数学家、1994 年诺贝尔经济学奖得主、博弈论之父……但是,他的最大贡献是“纳什均衡”。那么...
    6 个例子让你彻底明白,什么是纳什均衡

    电影《美丽心灵》的主人公原型——约翰·纳什因车祸去世。你也许听说过他是厉害的数学家、1994 年诺贝尔经济学奖得主、博弈论之父……但是,他的最大贡献是纳什均衡


    那么问题来了,纳什均衡到底是个什么鬼?
    我们先来看看纳什均衡的经济学定义:
    所谓纳什均衡,指的是参与人的这样一种策略组合,在该策略组合上,任何参与人单独改变策略都不会得到好处。换句话说,如果在一个策略组合上,当所有其他人都不改变策略时,没有人会改变自己的策略,则该策略组合就是一个纳什均衡。

     

    是不是看完几乎没什么概念?

     

    我们先用个常见的现象试图解释下,例如价格战。生产同一样产品的若干厂家会形成一个稳定的状态,在这个状态下各家所卖的产品价格保持基本一致,在这种情况下各方就形成了一个纳什均衡

     

    若其中一方打破默契,开始大幅降价,以求薄利多销,获取更大利润,那么其他家便会很快跟进,互相压价。刚开始降价的一方短期内可能会增加销量和利润,但最终的结果是两败俱伤。

     

    下面小编将给大家举几个经典的例子,以便大家更深刻地理解约翰·纳什这位奇才留给我们的精神遗产。
    1
    囚徒困境

     

    假设有两个小偷AB联合犯事、私入民宅被警察抓住。警方将两人分别置于不同的两个房间内进行审讯,对每一个犯罪嫌 疑人,警方给出的政策是:

     

    如果一个犯罪嫌疑人坦白了罪行,交出了赃物,于是证据确凿,两人都被判有罪。如果另一个犯罪嫌疑人也作了坦白,则两人各被判刑8 年。



    如果另一个犯罪嫌人没有坦白而是抵赖,则以妨碍公务罪(因已有证据表明其有罪)再加刑2年,而坦白者有功被减刑8年,立即释放。

     

    如果两人都抵赖,则警方因证据不足不能判两人的偷窃罪,但可以私入民宅的罪名将两人各判入狱1年。

     

     

    关于案例,显然最好的策略是双方都抵赖,结果是大家都只被判1年。但是由于两人处于隔离的情况,首先应该是从心理学的角度来看,当事双方都会怀疑对方会出卖自己以求自保、其次才是亚当·斯密的理论,假设每个人都是理性的经济人,都会从利己的目的出发进行选择。这两个人都会有这样一个盘算过程:

     

    假如他坦白,如果我抵赖,得坐10年监狱,如果我坦白最多才8年;假如他要是抵赖,如果我也抵赖,我就会被判一年,如果我坦白就可以被释放,而他会坐10年牢。综合以上几种情况考虑,不管他坦白与否,对我而言都是坦白了划算。两个人都会动这 样的脑筋,最终,两个人都选择了坦白,结果都被判8年刑期。

     

    基于经济学中Rational agent的前提假设,两个囚犯符合自己利益的选择是坦白招供,原本对双方都有利的策略不招供从而均被判处一年就不会出现。这样两人都选择坦白的策略以及因此被判8年的结局,纳什均衡首先对亚当·斯密的看不见的手的原理提出挑战:按照斯密的理论,在市场经济中,每一个人都从利己的目的出发,而最终全社会达到利他的效果。但是我们可以从纳什均衡中引出看不见的手原理的一个悖论:从利己目的出发,结果损人不利己,既不利己也不利他。

     

    1枪手博弈

     

    彼此痛恨的甲、乙、丙三个枪手准备决斗。甲枪法最好,十发八中;乙枪法次之,十发六中;丙枪法最差,十发四中。

     

    先提第一个问题:如果三人同时开枪,并且每人只发一枪;第一轮枪战后,谁活下来的机会大一些?

     

    一般人认为甲的枪法好,活下来的可能性大一些。但合乎推理的结论是,枪法最糟糕的丙活下来的几率最大。

     

    我们来分析一下各个枪手的策略。

     

    枪手甲一定要对枪手乙先开枪。因为乙对甲的威胁要比丙对甲的威胁更大,甲应该首先干掉乙,这是甲的最佳策略。

     

    同样的道理,枪手乙的最佳策略是第一枪瞄准甲。乙一旦将甲干掉,乙和丙进行对决,乙胜算的概率自然大很多。

     

    枪手丙的最佳策略也是先对甲开枪。乙的枪法毕竟比甲差一些,丙先把甲干掉再与乙进行对决,丙的存活概率还是要高一些。

     

    但是在第一轮枪战后,丙有可能面对甲,也可能面对乙,甚至同时面对甲与乙,除非第一轮中甲乙皆死。尽管第一轮结束后,丙极有可能获胜(即甲乙双亡),但是第二轮开始,丙就一定处于劣势,因为不论甲或乙,他们的命中率都比丙的命中率为高。

     

    这就是枪手丙的悲哀。能力不行的丙玩些花样虽然能在第一轮枪战中暂时获胜。但是,如果甲乙在第一轮枪战中没有双亡的话,在第二轮枪战结束后,丙的存活的几率就一定比甲或乙为低。

     

    这似乎说明,能力差的人在竞争中耍弄手腕能赢一时,但最终往往不能成事。

     

    我们现在改变游戏规则,假定甲乙丙不是同时开枪,而是他们轮流开一枪。在这个例子中,我们发现丙的机会好于他的实力,丙不会被第一枪干掉,并且他可能极有机会在下一轮中先开枪。

     

    先假定开枪的顺序是甲、乙、丙,甲一枪将乙干掉后(80%的几率),就轮到丙开枪,丙有40%的几率一枪将甲干掉。即使乙躲过甲的第一枪,轮到乙开枪,乙还是会瞄准枪法最好的甲开枪,即使乙这一枪干掉了甲,下一轮仍然是轮到丙开枪。无论是甲或者乙先开枪,乙都有在下一轮先开枪的优势。

     

    如果是丙先开枪,情况又如何呢?

     

    丙可以向甲先开枪,即使丙打不中甲,甲的最佳策略仍然是向乙开枪。但是,如果丙打中了甲,下一轮可就是乙开枪打丙了。因此,丙的最佳策略是胡乱开一枪,只要丙不打中甲或者乙,在下一轮射击中他就处于有利的形势。

     

    我们通过这个例子,可以理解人们在博弈中能否获胜,不单纯取决于他们的实力,更重要的是取决于博弈方实力对比所形成的关系。

     

    在上面的例子中,乙和丙实际上是一种联盟关系,先把甲干掉,他们的生存几率都上升了。我们现在来判断一下,乙和丙之中,谁更有可能背叛,谁更可能忠诚?

     

    任何一个联盟的成员都会时刻权衡利弊,一旦背叛的好处大于忠诚的好处,联盟就会破裂。在乙和丙的联盟中,乙是最忠诚的。这不是因为乙本身具有更加忠诚的品质,而是利益关系使然。只要甲不死,乙的枪口就一定会瞄准甲。但丙就不是这样了,丙不瞄准甲而胡乱开一枪显然违背了联盟关系,丙这样做的结果,将使乙处于更危险的境地。

     

    合作才能对抗强敌。只有乙丙合作,才能把甲先干掉。如果,乙丙不和,乙或丙单独对甲都不占优,必然被甲先后解决。、

     

    1966年经典电影《黄金三镖客》中的最后一幕,三个主人公手持枪杆站在墓地中,为了宝藏随时准备决一死战。为了活着拿到宝藏,幸存下来的最优策略是什么呢?

    《生活中的概率趣事》一书中用概率的方法进行了严密的推理计算,给出了最优解,具体的计算步骤详见《生活中的概率趣事》书中P56—P57

     

     

    1

    赤壁之战

    那时,曹操势力最强,孙权次之,刘备最弱。为了抵抗强大的曹操,孙刘两家只有联合起来,取胜的几率才比较大。孙权就相当于前面例子中的乙,是孙刘联盟中最卖力的成员。在赤壁之战中,孙权出力最多,刘备实际上没出多少力。《三国演义》夸大了诸葛亮对赤壁之战的贡献,当时孙刘联军的统帅实际上是周瑜,周瑜在赤壁之战的功劳远大于诸葛亮。

     

    1

    蒙古联合南宋灭金

     

    当时,蒙古军事实力最强,金国次之,南宋武力最弱。本来南宋应该和金国结盟,帮助金国抵御蒙古的入侵才是上策,或者至少保持中立。但是,当时的南宋采取了和蒙古结盟的政策。南宋当局先是糊涂地同意了拖雷借道宋地伐金。1231年,蒙古军队在宋朝的先遣队伍引导下,借道四川等地,北度汉水歼灭了金军有生力量。

     

    1233年,南宋军队与蒙古军队合围蔡州,金朝最后一个皇帝在城破后死于乱兵,金至此灭亡。1279年,南宋正式亡于蒙古。

     

    如果南宋当政者有战略眼光,捐弃前嫌,与世仇金结盟对抗最强大的敌人蒙古,宋和金都不至于那么快就先后灭亡了。

     

    1智猪博弈

    猪圈里面有两只猪, 一只大,一只小。猪圈很长,一头有一个踏板,另一头是饲料的出口和食槽。每踩一下踏板,在远离踏板的猪圈的另一边的投食口就会落下少量的食物。如果有一只 猪去踩踏板,另一只猪就有机会抢先吃到另一边落下的食物。当小猪踩动踏板时,大猪 会在小猪跑到食槽之前刚好吃光所有的食物;若是大猪踩动了踏板,则还有机会在小猪吃完落下的食物之前跑到食槽,争吃到另一半残羹。

     

    那么,两只猪各会采取什么策略?令人出乎意料的是,答案居然是:小猪将选择搭便车策略,也就是舒舒服服地等在食槽边;而大猪则为一点残羹不知疲倦地奔忙于踏板和食槽之间。

     

    原因何在呢?

     

    因为,小猪踩踏板将一无所获,不踩踏板反而能吃上食物。对小猪而言,无论大猪是否踩动踏板,不踩踏板总是好的选择。反观大猪,已明知小猪是不会去踩动踏板的,自己亲自去踩踏板总比不踩强吧,所以只好亲力亲为了。

     

    智猪博弈的结论似乎是,在一个双方公平、公正、合理和共享竞争环境中,有时占优势的一方最终得到的结果却有悖于他的初始理性。

    这种情况在现实中比比皆是。

     

    比如,在某种新产品刚上市,其性能和功用还不为人所熟识的情况下,如果进行新产品生产的不仅是一家小企业,还有其他生产能力和销售能力更强的企业。那么,小企业完全没有必要作出头鸟,自己去投入大量广告做产品宣传,只要采用跟随战略即可。

     

    智猪博弈告诉我们,谁先去踩这个踏板,就会造福全体,但多劳却并不一定多得。

     

    在现实生活中,很多人都只想付出最小的代价,得到最大的回报,争着做那只坐享其成的小猪。一个和尚挑水喝,两个和尚抬水喝,三个和尚没水喝说的正是这样一个道理。这三个和尚都想做小猪,却不想付出劳动,不愿承担起大猪的义务,最后导致每个人都无法获得利益。

     

    智猪博弈与枪打出头鸟

     

    一个很常见的现象就是在企业中,不论国企还是民企或是外企,在企业内部总会存在各种各样的小团体。套用组织行为学的专业术语来说就是存在各种非正式组织。而每一个团体都代表了一部分人的利益,因此不可避免地会产生冲突。

     

    这时,每个团体都会推选出各自的代言人。这些代言人是为集体利益(如争取加薪或增加福利等)作出积极行动的领头人。但我们这时会发现,被推选为代言人的总是那些胸无城府、意气用事的人。

     

    然而,群体活动的最大受益者小猪们则永远躲在幕后。活动成功了,他们可以毫发无伤地优先分到一杯羹;如果失败了,他们也可以发表一通与我无关,我是受害者之类的演讲,让大猪成为永远的牺牲者。从另一个角度来看,懂得智猪博弈对于个人并非是件坏事。

     

    1证券市场中的智猪博弈

    金融证券市场是一个群体博弈的场所,其真实情况非常复杂。在证券交易中,其结果不仅依赖于单个参与者自身的策略和市场条件,也依赖其他人的选择及策略。



    智猪博弈的情景中,大猪是占据比较优势的,但是,由于小猪别无选择,使得大猪为了自己能吃到食物,不得不辛勤忙碌,反而让小猪搭了便车,而且比大猪还得意。这个博弈中的关键要素是猪圈的设计, 即踩踏板的成本。

     

    证券投资中也是有这种情形的。例如,当庄家在底位买入大量股票后,已经付出了相当多的资金和时间成本,如果不等价格上升就撤退,就只有接受亏损。

     

    所以,基于和大猪一 样的贪吃本能,只要大势不是太糟糕,庄家一般都会抬高股价,以求实现手中股票的增值。这时的中小散户,就可以对该股追加资金,当一只聪明的小猪,而让 大猪庄家力抬股价。当然,这种股票的发觉并不容易,所以当小猪所需要的条件,就是发现有这种情况存在的猪圈,并冲进去。这样,你就成为一只聪明的 小猪

     

    从散户与庄家的策略选择上看,这种博弈结果是有参考价值的。例如,对股票的操作是需要成本的,事先、事中和事后的信息处理,都需要金钱与时间成本的投入,如行业分析、企业调研、财务分析等。

     

    一旦已经付出,机构投资者是不太甘心就此放弃的。而中小散户,不太可能事先支付这些高额成本,更没有资金控盘操作,因此只能采取小猪的等待策略。等到庄家动手为自己觅食而主动出击时,散户就可以坐享其成了。

     

    股市中,散户投资者与小猪的命运有相似之处,没有能力承担炒作成本,所以就应该充分利用资金灵活、成本低和不怕被套的优势,发现并选择那些机构投资者已经或可能坐庄的股票,等着大猪们为自己服务。

    由此看到,散户和机构的博弈中,散户并不是总没有优势的,关键是找到有大猪的那个食槽,并等到对自己有利的游戏规则形成时再进入。

     

    遗憾的是,在股市中,很多作为小猪的散户不知道要采取等待策略。更不知道让大猪们去表现,在大猪们拉动股票价格后从中获取利润,才是小猪们的最佳选择。

     

    作为小猪,还要学会特立独行。行动前,不用也不需要从其他小猪那里得到肯定;行动时,认同且跟随你的小猪越多,则你出错的可能也就越大。简单地说,就是不要从众,而是跟随大猪

     

    当然股市中的金融机构要比模型中的大猪聪明的多,并且不守游戏规则,他们不会甘心为小猪们踩踏板。事实上,他们往往会选择破坏这个博弈的规矩,甚至重新建立新规则。

     

    比如他们可以把踏板放在食槽旁边,或者可以遥控,这样小猪们就失去了搭便车的机会。例如,金融机构和上市公司串通,散布虚假的利空消息,这就类似于踩踏板前骗小猪离开食槽,好让自己饱餐一顿。

     

    当然金融市场中的很多大猪也并不聪明,他们的表现欲过强,太喜欢主动地创造市场反应,而不只是对市场作出反应。短期来看,他们可以很容易地左右市场,操纵价格,做胆大妄为的造市者。

     

    这些大猪们并不知道自己要小心谨慎、如履薄冰,他们不知道自己的力量不如想象的那样强大到可以无敌于天下。自然而然地,每一年都会有一些高估自己的大猪倒下,幸存的大猪在经过优胜劣汰之后会变得更加强壮。

     

    不过,无论是多么强壮的大猪,只要过于自信、高估自己控制市场的能力,总会倒下。

     

    俗话说家家有本难念的经,在股市中,大猪大猪的难处,小猪小猪的难处。尽管大猪”“小猪只要了解自身处境,采取相应的策略就会成功,然而理性是有限的,确定的成功总是很难获得。

    文末福利:纳什均衡的扩展应用

     

     

    我们把男生女生分成ABCD四等来看,由于男性的控制性倾向,导致其一般会降格选择异性伙伴,因此现实中的典型配对是:A男配B女,B男配C女,C男配D女,A女与D男轮空。

     

    A(鲜花)确定D(牛粪)没人要,而D男确定A女追不到。这导致了两个最有可能的均衡策略:A女如果在某种情况下选择了D男,则D男一定会接受;D男去追A女则肯定不会有结果。但反正D男也没人要,追或不追A女都不会有损失,所以D男出于无聊或其他动机仍非常有可能追A女。

     

    所以,“D们不要伤心,梦想还是要有的,万一哪天就逆袭了呢。

    原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_62514c640102xb1f.html

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  • 广中平佑:数学中的创造性

    千次阅读 2006-12-05 14:26:00
    去年(民国七十六年)六月,广中先生以国科会邀请讲习访问我国,台湾大学以英语发表演讲,其中之一便是〈数学中的创造性〉。本文系依据教育资料馆广中先生演讲之现场录音,采逐句翻译而写成,以便同时配合

    原载于《数学传播》第十二卷第一期
    Figurative Abstract I 抽象的比喻 I 点击放大

    广中平佑先生 (H. Hironaka) 是本世纪最杰出的数学家之一,任教于美国哈佛大学,是
    1970年 Fields medal 的得主,也是1975年日本文化勋章的得奖人。去年(民国七十六年
    )六月,广中先生以国科会邀请讲习访问我国,台湾大学以英语发表演讲,其中之一便是
    〈数学中的创造性〉。本文系依据教育资料馆广中先生演讲之现场录音,采逐句翻译而写
    成,以便同时配合教育数据馆的配音工作。广中先生的演讲十分精彩,给予译者无限启发
    ,极愿与读者分享。译文中不妥之处,尚祈各位读者不吝指正。另外,《数学传播》第一
    卷,第二期有黄奕章先生所译之〈文化勋章得奖人访问记〉,可供参考。
    -译者
    今天很荣幸能够到台湾大学来访问,也很荣幸有机会在台湾大学演讲,但是,一想到今天
    的讲题,我的心里就怕起来了,居然要在这么多富有创造力的先生面前谈创造性!如果我
    讲创造性讲得多了,恐怕会有人说:要是你真的那么懂得创造性,那你为什么没有很高的
    创造力呢?因此,我必须说,我不懂得创造性,也不晓得一个人要怎么样才能够更加有创
    造力,但是,有一件事我很清楚,也是我要强调的,那就是,也许我们不十分明白创造性
    是怎么一回事,但是创造性确实是一个非常重要的东西。
    各位都晓得,今天台湾在经济方面的发展正是处于一个飞跃的阶段,许多日本人在到过台
    湾再回去日本的时候,总会称赞这个经济奇迹,总会觉得这十年的进步太大了。我想,在
    经济起飞以后,生活水准自然提高,这时候,人们在生活上的要求就不再局限于食、衣、
    住、行了。人们会要求更高一级的活动,会要求做些带有若干创造性的活动。我想,在人
    类的活动中,活动本身能够带来最大愉快感受的是创造性的活动。即使你做的事情不算丰
    功伟业,也不艰险困难,但是,只是事情里头带有创造性,而且你感觉到了它,我保证你
    一定会有强烈的愉快感受,一定觉得人生充实,意义十足。

    前人谈创造性

    首先,我要引述一些古圣先贤关于创造性的一些看法。关于这些,我读过很多书,这期间
    ,有时候我感到十分困惑,我看到太多相互矛盾、相互抵触的说法。但是,最后,我还是
    松了口气,因为,马克吐温曾经说,「富有创造力的天才们往往是满身矛盾,只有笨瓜才
    是永远的一成不变,像石头一样」。
    我先引述一段莫扎特的话,莫扎特是音乐天才,很小的时候就在乐曲创作上显露才华。他
    说过类似这样的话:

    当我耳聪目明、神清气朗的时候,或者是在舒适的用餐完毕散步的时候,或者在夜里不想
    睡觉的时候,忽然间,音乐意念会自然的涌入脑际,彷佛行云流水,说有多轻松,就有多
    轻松,这些意念从那来,怎么来,我不知道,我无法控制,它们出现在我的脑中好像与我
    无关,不是我刻意努力而得到的。一旦音乐意念多了,调子会一个接着一个的出现,排列
    极好,完全依据整篇乐章的要求而各就各位。我们思绪随着曲调而燃烧奔腾,所有的意念
    、曲子都在头脑中完成,我的头脑一下子就把整个乐章谱成,这情形就好像看画,一目了
    然的看到了整幅美丽的画面。它不是依照逻辑的先后次序形成,更没有任何细节的交代。
    经济起飞以后,生活水准自然提高,这时候,人们在生活上的要求就不再局限于食、衣、
    住、行了。人们会要求更高一级的活动,会要求做些带有若干创造性的活动。我想,在人
    类的活动中,活动本身能够带来最大愉快感受的是创造性的活动。即使你做的事情不算丰
    功伟业,也不艰险困难,但是,只是事情里头带有创造性,而且你感觉到了它,我保证你
    一定会有强烈的愉快感受,一定觉得人生充实,意义十足。

    Poet's Walk 诗中漫步 点击放大

    前人谈创造性

    首先,我要引述一些古圣先贤关于创造性的一些看法。关于这些,我读过很多书,这期间
    ,有时候我感到十分困惑,我看到太多相互矛盾、相互抵触的说法。但是,最后,我还是
    松了口气,因为,马克吐温曾经说,「富有创造力的天才们往往是满身矛盾,只有笨瓜才
    是永远的一成不变,像石头一样」。
    我先引述一段莫扎特的话,莫扎特是音乐天才,很小的时候就在乐曲创作上显露才华。他
    说过类似这样的话:

    当我耳聪目明、神清气朗的时候,或者是在舒适的用餐完毕散步的时候,或者在夜里不想
    睡觉的时候,忽然间,音乐意念会自然的涌入脑际,彷佛行云流水,说有多轻松,就有多
    轻松,这些意念从那来,怎么来,我不知道,我无法控制,它们出现在我的脑中好像与我
    无关,不是我刻意努力而得到的。一旦音乐意念多了,调子会一个接着一个的出现,排列
    极好,完全依据整篇乐章的要求而各就各位。我们思绪随着曲调而燃烧奔腾,所有的意念
    、曲子都在头脑中完成,我的头脑一下子就把整个乐章谱成,这情形就好像看画,一目了
    然的看到了整幅美丽的画面。它不是依照逻辑的先后次序形成,更没有任何细节的交代。
    很多人在一试再试不成,在长期努力后仍旧没有进展的时候常常会灰心,会认为没有可以
    再努力的机会了,但是,他说,灰心的时候,挫折、迟滞的时候,往往就是成功快要来到
    的时候。人们常常再快要成功的时候反而迷惘茫然。这个情形好像爬山,在距离高山远的
    地方遥望,山势雄伟,令人赞叹,但是,走近了,真的爬上山了,愈是接近山顶,就越不
    觉得自己身在雄伟之中。关于毅力,我就说这么多,下面要讲常识。
    在人工智能做研究的人常常有这样的一个感觉,愈钻研得深,越会惊讶的发现人们的常识
    里边包含了极为深奥有力的智慧与技巧。关于这个,有个小故事。有个麻省理工学院的教
    授,有一天在火车上碰到一个家庭主妇,聊到他的工作,他说他是搞人工智能的,他的工
    作是要制造有智能的机器。这位家庭主妇说,「好极了,我每天早上都要做荷包蛋,做的
    时候,不思不想,十分呆板,这种机械性的工作也许该让你的机器来帮忙」。之后,这位
    教授就想造一台做荷包蛋的机器,造来造去,总是不成。事实上,许多常识里的东西,许
    多人人都会做,多能不假思索去做的事往往不是机械性的,它所牵涉的智慧远远超过想象

    从一个意义上来看,常识所代表的是人类能力的最高形式。当着人们谈到计算器能够下棋
    而认为他智慧高超的时候,似乎没有注意到计算器不会做很多大家认为简单的事情。像是
    在林子里走路而不撞上树干;记了一个东西,忘掉了,又突然联想起来。许多我们认为极
    平常毫无智慧可言的东西,在人工智能专家的眼中却是智慧无比。
    爱迪生让我着迷的地方是他一面强调用功,一面又强调常识。许多人有丰富的常识,却不
    知怎么利用它,他说,如果有人充分发挥他的创造力,他会发现这创造力是力大无比。问
    题是很少人知道怎么把创造力发挥出来,事实上,人们在扼杀自己创造力上也是锐不可当
    ,很少人知道有多少创造力给自己扼杀掉了。一个关于人类很有趣的特征是制造恐惧,在
    莫须有的情况下制造恐惧、制造疑虑来干扰、降低自己的工作能力;而一旦恐惧、疑虑消
    失了,我们会发现无比的信心,无比的创造力。
    现在我们来比较一下爱迪生和莫扎特的话。乍看之下,两个人各说各话,甚至有些抵触,
    但是,如果仔细推敲一下,你会发现,他们是在谈论同一件事的两个不同方面,好像是钱
    币的正面和反面,这么一想,我就轻松多了。
    创造力也许是人人都能拥有的东西,人人都在他的专业中、工作中表现他的创造力。不过
    ,我今天要谈的是数学中的创造性,由于没有黑板,没办法写数学中的式子,我讲的东西
    会非常抽象。

    什么是隐晦
    首先,我要说一下我自己的感觉。我想数学的思考方式在将来很重要,当然,我不是说现
    有的数学知识不重要。第一个理由是,在任何社会里,只要科技不断进步,应用技术与基
    础科学之间距离就会愈小,通常基础科学和应用科技间会有一段时间上的差距,但是这种
    时间上的差距会愈来愈短。第二个理由是经济发展好了,人们会开始追求一些更高一层的
    价值,不再满足于金钱、物质层次的东西;因为生活水准会提高,大家不太会为生活过分
    操心,大家会开始注意人际关系,注意人类所制造的东西带给人们的感觉,这种「人的因
    素」会变的更加重要。在这种情形下,有一门学问会重要起来,这就是「什么是隐晦 (a
    mbiguity)」。
    如果你好好的看一看,或者说像我这样好好的看一看,你会发现人生处处有隐晦,大自然
    中、人类社会中,处处有隐晦;而许多长期的学术工作的目标便是在了解这些隐晦,然后
    ,要是可能的话,除去这些隐晦;我常常在想,隐晦到底是什么,隐晦具有哪些特征,它
    和人类生活的关系如何;有哪些隐晦是我们应该除掉的,哪些是我们要忍受的、共存的,
    那些是增加生活的情趣、丰富人生的?我知道有许多隐晦让人疑惑、困扰、甚至痛苦。凡
    是造成灾难的过程中总都有一些隐晦,我不是说这些都是数学问题,但是我想,在我们做
    数学研究或者其它科学研究的时候,不妨脑筋一角留下这么一个问题,时时想想何谓隐晦
    ,这样,将来有一天,我们一定能更清楚的认识隐晦。
    往下的演讲中,我要试着把隐晦加以分类。我不知道我会不会成功。数学史中有很多有趣
    的例子。据说,很久很久以前,在埃及有土地掮客,玩一些几何小把戏,赚了大钱。一个
    把戏是这样的 他们告诉别人,两块土地的周围如果一样长,那么这两块土地就一样大。
    因此,他们把一块土地切的扭扭曲曲的,弄得周边很长,面积很小,然后跟人交换。今天
    不会有人上这种当。每个人都晓得周长是一维的东西,面积是二维的东西,没什么大学问
    ,但是,公元前十六世纪的时候,还有人郑重其事,著书立说谈这件事,叫大家不要给几
    何骗了。我想在科学的进展中,或者是数学的进展中,首先要做的是辨认出隐晦中的一些
    特点,或者找出隐晦来,然后想办法处理这些隐晦。我们想要了解隐晦,但有的人没留意
    到有隐晦,有的人比较敏锐,留意到了有隐晦,而这个,就常常是新的理论的起点。
    现在我暂且列下一个有关隐晦的分类表,这个是个不成熟的分类,希望抛砖引玉,欢迎各
    位一起来思索。
    一、杂音 二、不详 三、繁杂 四、不可测
    五、冲突 六、抱卵 七、方便

    II Ponte Ad Argenteuil 渡船 点击放大

    这些是日本字,我不知道中国话怎么说。
    一、杂音
    第一类是大家常说的噪音;特别是指信息中的噪音。只要你有一个通讯系统,如果他的零
    件不是完美无缺,就会有一些不重要的或者不相干的东西出现,干扰到真正的讯息。另外
    一个情形是科学实验中常常会有不合理的数据,有所谓扭曲的信息。生物学家也会看到一
    些突变的生物。这些东西都可以叫做噪音。
    在数学中,成功处理噪音的学问是统计学。好的统计是略去噪音、误差,而把整体的趋势
    表现出来;可能的话,创造一个统计模式,利用计算器做些模拟,以便预测未来的情形。
    但是,在统计方法中,有一个相当基本的困难,这个困难是关于统计模式的假设。到底怎
    样的假设才合理,是不是有更合理的假设,是不是该少做假设,而尽量以比较「开朗」的
    态度,以数据资料能显示的意义为重;数据本身是不是含有太多的误差,这些都是永远争
    执的地方。是要注意数据,还是注重假设。假设有时候会是荒唐的。有个法国朋友告诉我
    一件发生在俄国的故事。也许没这回事,这个法国朋友很爱说笑话。据他说,一九六○年
    左右,俄国人发现科学家的数目增加很快,为了预测,他们做了统计模式,然后用计算器
    去算,结论是在公元两千年的时候,科学家的总数是当时全世界人口的两倍!
    二、不详
    第二个隐晦是由于数据不全或者量度不够引起的。有时候我们需要找多一些数据或者新的
    参数。有时候会很成功。我所研究过的一个理论是关于化解奇点的理论,在几何中,碰到
    奇点是头痛的事,一旦碰到奇点,微分、积分都不好弄了,但是,如果你能加些参数,化
    解这些奇点,那么作微分、积分都不成问题。当然在化解奇点后所得的理论必须拿回原先
    有奇点的情况下去找寻意义,不过,化了奇点就可以多做一些分析工作。所以,找寻新的
    参数是一个要紧的问题,许多隐晦是由于这种数据或参数不足而产生的,运气好,也许可
    以找到新的数据、新的参数,也有时候,运气不好,也没办法。


    图一:化解奇点

    有一次,我和一些日本商人聊天,什么都谈,数学、生意,无所不谈。其中一位跟我说,
    你们学术界的人总是从假设出发,然后导出在这样假设之下所可能产生的结论。换句话说
    ,你们重视的是起因。但是,在商界,情况是反过来的,我们总是从结论开始想,常常是
    先有一些意料之外的情况发生了,我们才开始想,才开始去找造成这些情况的原因。所以
    商界的人重视的是结果,而不是假设。这都是他说的。其实,你是要仔细想一下,你会发
    现,即使是在数学的范围里头,最有趣的研究工作往往是从不完整的假设开始的,是从不
    完整的数据开始的。事实上,在解一个问题的时候,或者在建立一套新的理论的时候,如
    果你要等到数据全了,所需的技巧都有了才开始,那么,我可以老实告诉你,你一定落伍
    了。
    我想这些和教育也有关系。我相信,在教育中间,应该让年轻人学习处理数据不全,或假
    设不足的问题。很不幸的,在所有的考试场里,试题总是毫无瑕疵的试题。教师们在出考
    题的时候总要费心费力的把题目中的假设交代得完整明白,不能少掉任何一个条件,不能
    有任何互相矛盾的条件。而在实际生活上,或者甚至在数学研究工作中,我们通常是从一
    堆很可能相互矛盾的条件出发,而且,一旦发现相互矛盾的东西,我们都会兴奋的。
    有一个情形是大家都晓得的,在美国,中学生常常被要求去解一些资料不全或条件不充分
    的问题,甚至在数学课上也是这样。譬如说,随便找一个附近的小池塘,要学生量出池塘
    里有多少水。当然,学生们不晓得池塘底面的形状,于是大家开始讨论。有人说,划个船
    到池塘里,想办法量出池塘里每个位置的深度。但是,也有许多人觉得这样做太费事,而
    且不精确。也许该有别的好办法,譬如说,倒几桶酱油下去,等酱油在池塘里散布均匀了
    ,来量一量水里酱油的浓度。当然,马上会有人以环保上的考虑而反对。总之,一波接一
    波的讨论中,同学们会培养出一种在条件不清楚、资料不齐全的情况下思考问题的习惯。
    他们必须依据情况,自己给自己提出问题,提出更恰当的问题。
    下边我随便说个小故事,说起来有点不好意思。有一次在日本,有个杂志的编辑说,广中
    先生数学很棒(这是他们说的,我从不这么说),我们来挑个数学考试成绩最好的高中毕
    业生跟他比,看谁厉害。我拒绝了,道理很简单,一定是他们赢,因为他们是考试专家。
    当然,他们在进大学以后就不再是考试专家了,我在进大学时候也是专家,也很会考试,
    可是,不弹此调很久了。当时,我是拒绝了,可是,我说,如果题目的条件不完整,而且
    也可能含有矛盾的条件的话,我可以参加比赛。结果是他们不肯,也就没赛了。
    三、繁杂
    第三类的隐晦是与复杂性有关的。数学有很多令人着迷的地方。计算的复杂度常常令人惊
    讶,特别是用计算器做平行处理的时候,计算的复杂度会变得很高,而且一致性、验证性
    都会变得相当复杂。最近我听说纽约大学(N.Y.U)的一位计算器教授在这方面得到了相
    当的进展。无论如何,我们经常要处理一些相当复杂的东西,譬如说,海岸线,云的形状
    等等。我的意思当然不是真正要去量度云的形状,而是要指出,在自然现象中,有一种这
    样的形状:通常物理定律能够相当精确的描述某个现象,但是在一个极限的状况,会突然
    间大乱起来;人们很想量度或者了解这个大乱情形。譬如说,水就是水,放在壶里烧也还
    是水,但是到了沸点,就完全走了样;再譬如说,海浪一波一波冲来,十分整齐有序,但
    是,一冲击到岸边岩石,则立刻浪花四溅,毫无头绪。有些数学家想要了解这一类的复杂
    现象。困难的地方是,你要是越想弄精确,你就可能越胡涂。我的意思是这样的,如果你
    想把海岸线的确切位置完全准确的弄清楚,你会自循苦恼,原因很简单,水位时高时低,
    还有浪花在捣蛋。但是,如果你从人造卫星上往下看,看台湾的形状,那么,山是山,海
    是海,海岸线十分明白。我说这些有一个意思,那就是碰到这类问题,你必须知所取舍,
    必须知道该丢掉那些细节,该强调那些要素。


    图二:碎形几何

    Los Gatos 条纹斑驳 点击放大

    我个人觉得这方面的知识还不够丰富。但是有一件事是值得注意的,就是碎形几何学(f
    ractal geometry)。碎形几何学的基本想法是这样的:复杂的几何图形或现象,只要是
    自然产生的,那么其间一定有一种很有意思的相似性;他们把他叫做内在相似性,譬如说
    ,股票价格,上上下下的,毫无规则可言,如果你是每分每秒的注意股票价格,你恐怕会
    毫无头绪,什么也看不出来,但是,很显然的,一周内的股价变化和一个月内的股价变化
    ,和一年内的股价变化之间是有些共同性的。在整个事件和他的一部分之间存在一种相似
    性。如果你听音乐,特别是年轻人爱听的吵吵闹闹的音乐,你会发现,每一小节都具有一
    些和整个乐曲共同的特点。再看生物演化,整个生物的演化过程虽然有很长很长的历史,
    但是,他和一个人的个体生命从孕育到寿终的过程是有一些共同性的。很多非常复杂的现
    象都有这种它的全体和它的部分的内在相似性,你可以开始量度它,看看相似的程度、性
    质,试试看把复杂的东西加以分类。
    四、不可测
    第四类的隐晦是由于推测上的困难引起的。譬如丢骰子、玩轮盘赌博,总是推测不准的。
    当然,有时成功的可能性是百分之九十九,但这仍旧不是说你一定会成功。在这种情形,
    你最多只能说出成功的可能性有多大,或者说,成功的机率是多大。这时候,我们只能采
    取机率的观点,去了解现象的本质。大家都晓得爱因斯坦似乎说过,他相信上帝创造世界
    绝不是在玩骰子。在一讨论扰乱现象级碎形几何学的物理学术会议上,乔治亚理工学院的
    福特教授给了一个演讲,题目是〈我的世界是玩骰子玩出来的〉。他在演讲开始的时候说
    :「当然,毫无疑问的,我的世界是玩骰子玩出来的,但是,问题的关键不是玩不玩骰子
    ,而是,如果玩骰子,这个骰子有哪些特性?」
    五、冲突
    第五类的隐晦出现在动力系统。有些现象是动态的,相反的力量互相对抗,产生一些隐晦
    ,譬如说分歧点 (bifurcation) 就是一种。


    图三:本图说明在分歧点上,沿不同的方向走,会产生不同的结果

    分歧点是这样的,在有的动力系统中,如果再一个关键时刻犯了一个小差错,那么这个差
    错会很快的加大,而在往后的时刻中不可能弥补回来。一个比喻是高速公路上的出口,要
    是在那关口上走错一步,那就只好一路错下去,回头太危险。这种关键的地方就叫分歧点
    。动力系统中的另外一个情形可以叫做物极必反。好比爱与恨,我们不太会恨一个你没友
    爱过的人,人与人间相处,感情好了,相爱了,但是,有时候,会忽然间爱意转成恨意。
    相反的,恨意也会忽然间变成爱意。西部武打电影里常常有这样的情节:两个大汉相斗,
    怒目相视,拳脚交加,但是,忽然间两造精疲力竭,倒在地上,英雄惜英雄!
    六、抱卵
    第六类的隐晦和人类的心理有关。将来我们一定能更了解这种人类心理中的孕育过程。如
    果人类想制造一个有智能的机器,我认为了解这种孕育过程是极为重要的。我现在还不太
    能描述这个孕育过程,不过,似乎有这样一种说法,在一个人坚定信念形成之前,都会有
    一段完全茫然困顿或是心不在焉的阶段。好像传说中一些宗教里受苦受难的先知,都有过
    一段全然困惑无知的状态。打个比喻,好像洗相片,一定要在暗房里才洗的出好照片。人
    们往往在一段空白无知的时期之后,而不是在刻意思索又思索之后,忽然间,豁然开朗,
    真相大白,复杂的东西条理分明的整个呈现眼前。就好像前面引述的莫扎特的话那样,这
    是一种很难了解的过程,可能和人类思考活动的不逻辑性有关,似乎人类的思考过程不是
    合乎逻辑的一步一步推向结论,而是有时候需要先观看全体,而在逐渐擦掉你不想要的部
    分,最后留下来的刚好是假设与结论间的明确关系。似乎一定要有这么一个心不在焉的、
    一片空白的无知状态,才会弄清楚一些东西。如果你有这种心不在焉的经验,也许你会有
    成为科学家的可能。好了,我快要停止关于隐晦的分类工作了。
    七、方便
    各位都晓得,分类事弄过了头就没意思了。一个简单的办法是,先列出几模拟较明白的,
    然后说,最后一类就是所有其余没谈到的。哈!哈!我的第七类隐晦就是我今天所没谈到
    的隐晦。至少我要指出,有的隐晦可以和我们和平共处,是可以忍受的,有的甚至可以增
    加生活情趣,应当加以利用。我认为我们应该正视它,分析这些隐晦,我相信将来我们一
    定可以有更好的了解。我相信,如果我们能把最后一类弄得清楚些,那么一定可以把其它
    几类的也弄得更清楚些。
    现在我要讲一个故事。在一个聚会中,有个老先生,养了一付银白色的长胡子,漂亮极了
    ,客人一个接一个的称赞它,老先生也微露笑容,谈到保养胡子的种种,有点陶醉的样子
    。最后,有位客人说,「美髯公呀!那您睡觉的时候是把胡子放在棉被下面呢,还是棉被
    上面?」老先生思索了一下,说不知道,到了晚上睡觉,老先生把胡子放在棉被上面,嗯
    ,好像十分不理想,试试棉被下面吧!咦,也不太对劲,再摆上面吧!就这样,一上一下
    ,一下一上,可怜的老先生,一夜没睡!
    曾经有人说隐晦是诗的根。如果把诗里头的隐晦拿掉了,诗就不成诗了。当然,谈到这样
    的隐晦就不是我的专长了。我在这方面毫无所知,我不懂这些,从小我就没在这些东西上
    有过兴趣。
    我希望各位也能一同来思考关于隐晦的种种。我相信科学家应该从事专业性的学术研究工
    作,这是很重要的是,但是同时,也该有人花点时间反省一下整个研究过程中的种种状况
    。我相信这也是很重要的事,而了解隐晦的性质会是其中的一个好题目。
    我想我的分类不是最好的,分类的事要小心。最后我要说个故事来讲一下关于分类的事,
    给大家参考。我在美国有一个林子,林子里头有几百棵各式各样的橡树,有一天来了一位
    朋友,是橡树分类专家。我陪他在林子里散步,走道一棵橡树,他说,这棵的叶子很长,
    是某某类,那棵的果实比较圆,是某某类,又有一棵树干颜色比较特别,又是什么类,一
    路走,一路讲,我才晓得橡树可以分成几百类,走着走着,忽然间,这位朋友停住了,他
    看了又看,半天不说话,我问他,怎么了,他居然说,嗯!那有这种橡树!
    完了,谢谢各位。

     

    --
    ※ 来源:·北大未名站 bbs.pku.edu.cn

    全文链接:http://bdwm.net/bbs/t.php?Mathematics/M.1165218748.A/2707/0/0
     


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