姓名：蒋云展 16030410014 转载：https://book.douban.com/review/6446378/
【嵌牛导读】：这次给大家推荐一本很好很好的书━━━数学之美
【嵌牛鼻子】：数学之美、基础数学在前沿科技中的应用
【嵌牛提问】：我们现在甚至高中学习的知识比如余弦函数、三角函数对于当今前沿科技有什么作用呢？
【嵌牛正文】：
我的收获，或者说我的体会吧，不一定对。欢迎指正。
1，一种思维方式，或者说一种学习方式---某种程度上，接受大于理解。
你觉得为什么计算机能够识别自然语言，是因为它智能到可以理解我们复杂的语法语义规则吗？
为了让计算机高效的处理我们的自然语言，科学家们走了几十年的弯路，就是因为科学家们一直在尝试让计算机理解我们的语法规则，一开始通过一些语法规则可以让计算机勉强处理一些简单简短的句子，科学家总结更多的文法规则希望完善它的处理能力的时候才发现这几乎不可能，语法规则分析起来太罗嗦，而且科学家们也很难总结出所有的规则。
20世纪70年代后，Frederick Jelinek和他领导的IBM华生实验室采用基于统计的方法希望能解决语音识别的问题，引发了众伟人基于统计来解决计算机对整个自然语言处理的研究，并且很快取得非常好的效果，我们现在能如此方便的运用各种翻译软件，搜索引擎，输入法等等都与他们的成就密不可分。
不说那些空话套话，只说我自己从中得到的体会---某种程度上，接受大于理解。
看到科学家们努力让计算机理解语法规则，希望它去正确处理自然语言，但计算机却总是不如人意这里时，我总在想，要是计算机自己有思想，它肯定觉得自己笨死了，自己的主人已经把如何理解自然语言的规则都交给它了，可它就是不懂！
后来科学家们明白了，让它去从句法方面理解是徒劳无效的，于是出现了统计语言学。即不管你懂不懂，把所有可能出现的字词句组合都输入给你，保存在语言库里，你要是问它什么，它通过算法在库里去匹配，找出最可能是你要表达的意思。可能我们听起来这样的处理方法似乎比通过语法规则来处理更不靠谱，但事实是这样的效果好很多，而且我们现在使用的计算机处理自然语言的方式就是这样的！通过优化，它几乎能完全匹配出正确的意思。
为什么呢！
让我想到了我们学英语，你不懂复杂语法，没关系，不断的读记背例句例文，反反复复的练习，先接受它们，培养语感，到你做题或者要运用的时候，符合的答案自然而然就出来了。这其实也是一种统计吧，你读记背多了，在脑子里形成了一个库，当你需要使用或者遇到合适语境的时候最佳答案就自动匹配。
我们看书也是一样，或许我现在不懂，但是我愿意去接受它的正确观点观念。或许以后在某个时刻突然曾经不理解的东西遇到新的知识的冲击恍然大悟茅塞顿开了呢！
所以我觉得接受大于理解。为什么又说在某种程度上了，今天在微博上看到一篇文章，讲学渣和学霸的，有句话很让我认同：一个智商160的人可以靠努力去追赶180的人，而智商100的人再怎么努力也没用，所谓努力只在一定阶段内管用。其中一个条件就是你们的智商差距在可追赶的范围内。
你让一个连26个字母都不认识也无法理解的人（当然这种人应该极少极少）去靠背例句例文学英语是不现实的。
让一个刚会汉语的外国人去看文言文他即使愿意接受受益程度也很低。
2、统计学似乎可以解释一切。
这是我看过之后的思考。我们懂得语言，懂得察言观色，懂得为人处世，其实也都是基于统计学。
我们脑海里储存了大量我们看过的听过的信息，然后自动进行了又复杂又简单的分类，当遇到类似情况的时候大脑自动匹配最佳解决方案……
我们的所见所闻所感无时无刻不在更新我们的库，以便更好的处理各种问题。
为什么有所谓的一万小时定律----在某个领域要有所造诣必须先做满一万小时的练习。
因为要让我们脑子里关于这个领域的知识库足够完善足够大，统计到这个领域任何问题的几乎所有的解决方案。
可以这样理解吗?
3、最简的即是最美的。
作者在书中说：在计算机科学领域，一个好的算法应该像AK-47冲锋枪那样，简单、有效、可靠性好而且容易读懂（或者说易操作），而不应该故弄玄虚。
计算机能处理很多人脑无法短时间内高效处理的问题，但是其实它只能读懂0和1，在它的世界里，任何形式的信息都是0和1组合成的。
我觉得做人也是这样。
不需要太复杂。
拥有最简单的几种品质，善良，宽容，有原则。
即可。
幸福的生活也很简单，亲人，朋友，爱，追求。
即可。
作为一个补考过线性代数，重修过高数的极品学渣，要读这样的书还写这样的读后感，真是让我又担心又大快人心啊！
担心自己写的不好不对想法太唯心贻笑大方。
但是又很开心能让自己的思维得到锻炼即使我的看法不成熟漏洞百出也是一种进步嘛！
晚安！
感谢这场头脑风暴。虽然看完了我还是没有很理解什么马尔可夫模型、有限状态机、动态规则、布隆过滤器……也不会把概率论和线性代数运用到科技发展中去、甚至那一揽子高智商伟人的名字都没记住几个。
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