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区块链真正有意义的地方是

区块链真正有意义的地方是# Programming - 葵花宝典

x*u2018-02-27 08:02

1 楼

工作量证明记账法
我们设想1000年以后，AI能替代一切人类智能行为比如写论文，写代码，拍电影，这时
候计算力就成为了和能源一样重要的东西，人类调用ai一切劳动都可以用计算量衡量，
这时候p2p记账法就可以代替货币了
当然了，btc，eth什么的传销币必然无效，这些纯属制造垃圾加浪费电。而且现在就算
你设计出个深度学习计算能力区块链，也没人能用来写代码。

h*c2018-02-27 08:02

2 楼

浪费点电根本无所谓的，本来人类做的大部分事情都是浪费。而且eth就要上casper了。

x*u2018-02-27 08:02

3 楼

现在能买到的深度学习计算硬件只有tpu的beta云，可tmd的矿机早玩出花了，这是人类
资源，智力的巨大浪费
大家早晚有死掉的一天，多把ai用在医学领域，到时候治疗癌症心脑血管病特效药会多
几个数量级

了。

【在 h**c 的大作中提到】

: 浪费点电根本无所谓的，本来人类做的大部分事情都是浪费。而且eth就要上casper了。

h*c2018-02-27 08:02

4 楼

几个AI骗子给你吹吹你就信了， LeCun都说深度学习是dead了

【在 x****u 的大作中提到】

: 现在能买到的深度学习计算硬件只有tpu的beta云，可tmd的矿机早玩出花了，这是人类
: 资源，智力的巨大浪费
: 大家早晚有死掉的一天，多把ai用在医学领域，到时候治疗癌症心脑血管病特效药会多
: 几个数量级
:
: 了。

x*u2018-02-27 08:02

5 楼

你不要只看文科记者新闻
LeCun说的是目前最前端的遇到的难题，但即使目前现有成果没个20年都消化不光。生
物男学了点ai写的水文都能发cell。

人类
会多

【在 h**c 的大作中提到】

: 几个AI骗子给你吹吹你就信了， LeCun都说深度学习是dead了

h*c2018-02-27 08:02

6 楼

神经网络四十年代就有了，再消化个100年吧。21世纪是AI的世纪。

【在 x****u 的大作中提到】

: 你不要只看文科记者新闻
: LeCun说的是目前最前端的遇到的难题，但即使目前现有成果没个20年都消化不光。生
: 物男学了点ai写的水文都能发cell。
:
: 人类
: 会多

x*u2018-02-27 08:02

7 楼

40年代的神经网络就和中国古代的二进制一样

【在 h**c 的大作中提到】

: 神经网络四十年代就有了，再消化个100年吧。21世纪是AI的世纪。

n*w2018-02-27 08:02

8 楼

如果prove of stake就不浪费电了吧。

N*r2018-02-27 08:02

9 楼

没觉得今天的神经网络比四十年代的在原理上强多少

【在 x****u 的大作中提到】

: 40年代的神经网络就和中国古代的二进制一样

g*t2018-02-27 08:02

10 楼

50,70年代还是什么时候。神经网络低潮，一个phd屌丝从学校出来，改行去了intc,逻
辑上发明了微处理器。造了4004,成为intc第一个fellow.

: 40年代的神经网络就和中国古代的二进制一样

【在 x****u 的大作中提到】

: 40年代的神经网络就和中国古代的二进制一样

g*t2018-02-27 08:02

11 楼

System level有新知识。不同规模的计算学问是不一样的。另外
就算都是力学。造飞机的和造船的也不同。

: 没觉得今天的神经网络比四十年代的在原理上强多少

【在 N*****r 的大作中提到】

:
: 没觉得今天的神经网络比四十年代的在原理上强多少

x*u2018-02-27 08:02

12 楼

现在的效果好，24小时内在任何棋类游戏上击败人类

【在 N*****r 的大作中提到】

:
: 没觉得今天的神经网络比四十年代的在原理上强多少

x*u2018-02-27 08:02

13 楼

那时数学发展不够

【在 g****t 的大作中提到】

: 50,70年代还是什么时候。神经网络低潮，一个phd屌丝从学校出来，改行去了intc,逻
: 辑上发明了微处理器。造了4004,成为intc第一个fellow.
:
:
: 40年代的神经网络就和中国古代的二进制一样
:

m*u2018-02-27 08:02

14 楼

90年代初，日本大搞了一把AI，这玩意别当真。

m*u2018-02-27 08:02

15 楼

区块链最有价值的地方就是bitcoin这种东西；而bitcoin最有价值的地方就是黑市货币
啊。。。想想地下交易太需要这种东西了，腐败送钱这个很合适。。

m*o2018-02-27 08:02

16 楼

那个时候的模型一开始连xor都没有办法进行识别，激发函数就是简单的step function
。80年代第一次复兴，但是隐含层不能过多，否则会造成梯度消失，或者梯度爆炸。梯
度爆炸还可以用梯度剪裁来挽回，梯度消失是一点办法都没有。再后来hinton提出了
restricted boltzman machine预处理feature，实现了第二次复兴。再到后来Xavier
Initialization横空出世彻底解决梯度消失和梯度爆炸问题，深底网络真正开始一统江
湖。之后就玩出花了，现在batch normalization这样的技术连权值初始化都可以无视
了。激发函数更是各种relu的变种。

【在 N*****r 的大作中提到】

:
: 没觉得今天的神经网络比四十年代的在原理上强多少

h*c2018-02-27 08:02

17 楼

和生物千老做实验一样，这边调调参数那边挑挑数据。忽悠一下啥也不懂的大学生还行。

function

【在 m****o 的大作中提到】

: 那个时候的模型一开始连xor都没有办法进行识别，激发函数就是简单的step function
: 。80年代第一次复兴，但是隐含层不能过多，否则会造成梯度消失，或者梯度爆炸。梯
: 度爆炸还可以用梯度剪裁来挽回，梯度消失是一点办法都没有。再后来hinton提出了
: restricted boltzman machine预处理feature，实现了第二次复兴。再到后来Xavier
: Initialization横空出世彻底解决梯度消失和梯度爆炸问题，深底网络真正开始一统江
: 湖。之后就玩出花了，现在batch normalization这样的技术连权值初始化都可以无视
: 了。激发函数更是各种relu的变种。

h*c2018-02-27 08:02

18 楼

AI傻冒逢人便说，你知道relu的一百种变种吗？

h*c2018-02-27 08:02

19 楼

改个几个参数，吹吹就行了，还横空出世一统江湖，恶心不

function

【在 m****o 的大作中提到】

x*u2018-02-27 08:02

20 楼

日本搞的是逻辑谓词式的，早就被数学证明无解的路子

【在 m**u 的大作中提到】

: 90年代初，日本大搞了一把AI，这玩意别当真。

x*u2018-02-27 08:02

21 楼