親賢臣，遠小人，此先漢所以興隆也；親小人，遠賢臣，此後漢所以傾頹也。

 

舊照

 

來源: 十月流金 於 2023-12-09 16:27:40 [檔案] [舊帖] [給我悄悄話] 本文已被閱讀： 223 次 (82 bytes)

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回答: 不敢閃娃照片，閃張自己的 由 十月流金 於 2023-12-09 16:27:09

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輕思維，重工具，此教育之弊端也。

 

 

 

不知道為什麽，我們的教育似乎輕思維，重工具。典型的例子就是微積分“崇拜”，CS“崇拜”。

牛頓發明微積分隻是作為一個工具解決他的物理問題。

CS也隻是一個解決問題的工具。

沒有人說工具不重要，恰恰相反，兩者都是最重要的東西之一。

但是工具不是思維，不是intelligence。

中學學那點微積分、LA、DiffEq，遠沒有基礎數論、counting等難。

所有的工程數學都是tool。純數學才是思維。

 

算力不是intelligence。LLM不是真正的AI，因為沒有generate idea，更不是什麽一統江湖。

目前很多AI應用前沿在看不見的地方，或者說沒有那麽hype的地方。比如Boston Dynamics。

 

Hypermesh, NASTRAN 也隻不過是tool，背後的力學、物理才是idea。

不要以為您會tool了就拿捏了宇宙，嘿嘿。

 

我見過最牛的AI，可能是迄今唯一的真正AI model in terms of intelligence and predicting power, 是波動物理和分維數學的結合。

 

別跟我說，沒有CS，AI怎麽實現？沒有CS，AI當然實現不了。但是tool就是tool。

 

CS裏麵沒有比Turing獎更牛的了吧？隨便舉一列：NN & AI 先驅 Yann LeCun，兼職於NYC柯朗數學所教授，

Turing獎得主，一直呼籲想做好AI、您得多學物理、數學：

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/25lnbt/comment/chj1gss/

https://www.harvardmagazine.com/2019/09/neural-network-pioneer-yann-lecun-on-ai-and-physics

 

更寬更廣意義上，我們重STEM（tool），輕社科（idea）。

如果我告訴您，我們也隻不過是馬克思和凱因斯的小白鼠，您一定不服氣。

 

Enjoy your tool 

 

 

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