學數學的，需要有大局觀。當今AI的大模型，核心是概率和統計，就是計算各種特征的概率分布，但數學家卻缺席這場盛宴。

所有跟帖： 

• 說什麽呢？我係裏的華人同事，有一大半是做概率統計的。：） -蔣聞銘- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 14:33:46

• 統計學家隻知道用單個函數來逼近樣本空間，長期以來止步如此。是計算機科學家想到用深度嵌套的複合函數來逼近複雜的樣本空間。 -衡山老道- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 14:45:19

• 這個確實是一個創造。我想應該有不少數學家已經在從理論上研究這類逼近了。 -方外居士- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 15:00:35

• 介紹看家壇的一篇文章 -波粒子3- ♂ (120 bytes) () 11/27/2025 postreply 19:56:40

• 這是用AI幫助證明一個問題。這裏的問題是AI的方法為什麽work -方外居士- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 20:18:33

• AI與概率統計關係不大。做神經元的數學模型的有很多。 -蔣聞銘- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 14:47:10

• 說明你一點不懂當今的AI。 -衡山老道- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 14:52:06

• 也說明蔣老師不怎麽懂統計。我出國後拿的第二個學曆就是統計。 -新手庚- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 15:08:37

• 也許這反而成了他的一個優點，不會用AI去蒙人 :) -manyworlds- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 21:41:47

• AI本身所用的基礎數學工具或語言都是已經很成熟的數學理論。但目前為止其方法上卻更像是一種實驗科學。 -方外居士- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 14:40:43

• 是因為理論落後，導致科學家隻能嚐試不同的方法。 -衡山老道- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 14:42:45

• 這個說法有道理：即使是現在最流行的大語言模型，似乎也並沒有一個數學理論證明它一定行，或者在什麽條件下行，什麽條件下不行 -方外居士- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 14:48:55

• 無法證明，因為當今大模型的本質就是用神經網絡做統計，計算各種特征，包括隱形特征的概率分布。這種高度複雜的，大量的，深度嵌 -衡山老道- ♂ (402 bytes) () 11/27/2025 postreply 15:03:28

• 看看熱力學第二定律怎麽證明的，非常奇妙 -波粒子3- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 15:08:39

• 計算機模仿神經元，模仿神經網絡，是AI的基本操作，與概率統計無關。：） -蔣聞銘- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 15:16:28

• 從in/out角度來看，AI用這種嵌套函數計算的是樣本空間(in)的一個概率分布函數（out) -方外居士- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 15:24:08

• 越說越玄，堆砌平常人聽不懂的詞句，是故弄玄虛，說了跟沒說一樣。 -蔣聞銘- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 15:19:36

• 看來你還是不懂。今天你們那過節，我就不多說了。不過你記住，任何需要數據采集分析的，必須有統計的參與。 -新手庚- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 16:29:43

• +1，有數據就有統計 -manyworlds- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 21:45:06

• LLM的實質是自回歸預測，這決定了其幻覺不可避免。 -十具- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 17:52:47

• 傳統機器學習有理論保證自己在iid條件下工作。LLM能超越iid，因為它是基於依賴上下文的自回歸模型。這點還是知道的。 -十具- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 17:42:52

• AI我不懂，好像跟概率統計連不上。 -蔣聞銘- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 18:41:25

• 唉，非要強到底。知道啥是回歸（分析）和回歸模型嗎？去查一下這是不是統計學的術語。：） -新手庚- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 20:03:33

• LLM的巨大成功是有科學基礎的。LLM處理的基元是人類語言的詞，詞在認知學上就已經是智慧構建了，是知識的符號。再加上語義 -十具- ♂ (105 bytes) () 11/27/2025 postreply 20:42:57

• 也因為LLM的原理如此，LLM不可能是AGI或強AI。它不可能有自我意識，我們生而俱有的空間感知和抽象能力。做認知心理學 -十具- ♂ (66 bytes) () 11/27/2025 postreply 20:56:32

• 是你們學數理的太狹隘。AI本來就不是一門純數理科學，而是計算機科學，數學，認知心理學，腦科學，語言學的交叉。 -十具- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 21:21:02

• 所以現在還停留在人工智障的程度。沒有邏輯學家的深度介入，AI好不了 -哪一枝杏花- ♀ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 17:04:22

• 人工智障。這個說得有趣。：） -蔣聞銘- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 17:15:47

• 阿爾法狗之前的AI主流還真是rule based邏輯推斷，投入巨大但進展很慢。近10年的AI主流方法論切換到了統計推斷， -十具- ♂ (36 bytes) () 11/27/2025 postreply 22:15:58