亲贤臣，远小人，此先汉所以兴隆也；亲小人，远贤臣，此后汉所以倾颓也。

 

旧照

 

来源: 十月流金 于 2023-12-09 16:27:40 [档案] [旧帖] [给我悄悄话] 本文已被阅读： 223 次 (82 bytes)

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回答: 不敢闪娃照片，闪张自己的 由 十月流金 于 2023-12-09 16:27:09

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轻思维，重工具，此教育之弊端也。

 

 

 

不知道为什么，我们的教育似乎轻思维，重工具。典型的例子就是微积分“崇拜”，CS“崇拜”。

牛顿发明微积分只是作为一个工具解决他的物理问题。

CS也只是一个解决问题的工具。

没有人说工具不重要，恰恰相反，两者都是最重要的东西之一。

但是工具不是思维，不是intelligence。

中学学那点微积分、LA、DiffEq，远没有基础数论、counting等难。

所有的工程数学都是tool。纯数学才是思维。

 

算力不是intelligence。LLM不是真正的AI，因为没有generate idea，更不是什么一统江湖。

目前很多AI应用前沿在看不见的地方，或者说没有那么hype的地方。比如Boston Dynamics。

 

Hypermesh, NASTRAN 也只不过是tool，背后的力学、物理才是idea。

不要以为您会tool了就拿捏了宇宙，嘿嘿。

 

我见过最牛的AI，可能是迄今唯一的真正AI model in terms of intelligence and predicting power, 是波动物理和分维数学的结合。

 

别跟我说，没有CS，AI怎么实现？没有CS，AI当然实现不了。但是tool就是tool。

 

CS里面没有比Turing奖更牛的了吧？随便举一列：NN & AI 先驱 Yann LeCun，兼职于NYC柯朗数学所教授，

Turing奖得主，一直呼吁想做好AI、您得多学物理、数学：

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

 

更宽更广意义上，我们重STEM（tool），轻社科（idea）。

如果我告诉您，我们也只不过是马克思和凯因斯的小白鼠，您一定不服气。

 

Enjoy your tool 

 

 

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• 穷大方 -paterman- ♂ (183594 bytes) () 10/23/2023 postreply 05:45:39

• 觉得不能忽视学业 -paterman- ♂ (735275 bytes) () 11/11/2023 postreply 08:04:30

• 一个小风景点的山坡 -paterman- ♂ (127589 bytes) () 03/03/2024 postreply 13:22:45