他知道未来的赢家是谁,也知道哪些技术路线最终被证明是死胡同。



现在的夏冬,如果让他马上手搓一段复杂的底层驱动代码,他可能做不到。



但如果谈论技术的发展方向和宏观架构,放眼整个2009年,没有人比他更清晰。



他现在就是以一个未来技术架构师的视角,在审视当下的学术界。



夏冬开口说道:“老师,我是这么想的。人工提取特征,非常依赖专家的经验。”



“如果我们要识别一张图片里是不是猫,我们就得让人先定义猫的特征。”



“比如耳朵是尖的,有胡须,有尾巴。”夏冬举了一个非常直白的例子。



“但是猫的姿态千变万化,可能会卷成一个球,可能会被挡住一半。”



“光靠人去写规则,写条件判断,根本写不完所有的可能性。”



夏冬看着郭长征,抛出了核心问题:“这种专家系统或者传统机器学习,在面对复杂的现实世界时,其实非常脆弱,对吗?”



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