其实现在已经记不清书里写了什么了,只是记得看的时候对计算机和人工智能有了一点阶段性的认知。用笔记下名字后回来找了pdf的版本,印刷与出版社不同,没有纸质版有感觉,就没有深读。
个人觉得这本书还是很适合希望了解一点计算机运行本质的人阅读的,没有烧脑的公式。
什么是浪费呢?学了十年dos遇上了win11,卷不过用着各种工业软件的新人,学习的速度赶不上版本更新的速度。想起丑老头学了很久的VC,我怎么安利他入坑Python 都不肯。
其实我学C语言的时候编译软件也很落后,电白的我完全不会调试。随堂拿了几次不及格,现在已经能熟练地捣鼓各种编译软件了。
嗯,就,怎么说呢。难道那些软件就没有一点责任吗?不能让自己的使用变得更加容易一点吗?如果安装个软件和拆榨弹一样复杂,使用又怎么可能流畅呢?
那个时候,还有一半的计算机是没有鼠标的。小学的时候跟着老师去蹭微机课,讲五笔打字怎么都背不下来,生怕自己用不了电脑,结果现在谁还用五笔啊。
其实像这样在错误版本上浪费人生的事情,并不仅仅发生在计算机领域。在自然哲学上也是如此。比如用原始逻辑代替逻辑进行思考。这里就忍不住说某大国了,卷了几千年好容易走出循环了,又跑回去了
哦,反正浪费的不是我的时间。
我记得是在研究生阶段学习的科学方法论。当时觉得我一个学干货的为什么要给我讲这些,我要学实用技巧!
但现在回想起来,真正错的不是开这门课,而是到了研究生才给学生开这门课。让大家不知道科学究竟是个什么东西。
最近在重修有生之年系列,顺便把证明与反驳又看了一遍。似乎回答了我的一个疑问:我们要如何发现新的数学体系?
答:找到整体性的反例即可
有些反例,只要补充一点初始定义就可以。
但是对于整体性,原来的理论体系已经不足以解释问题了,必须找到新的结构来回答问题。于是新的理论体系就诞生了,在这个新的体系里,我们又可以进行证明与反驳,继续向外延拓边界。
那么,会不会存在完备的体系呢。模这一节奏是在研究群与群之间的同态发明的,这个结构在同态下是完备的,因此不能在这个系统上继续扩充。
也许要等到定义新的运算方式才行。我问你们,函数是什么?
是计算,是求导,是做函数图?
从A到B的映射,这一本质定义。构建起了两种空间之间的相似性,在这种同胚的映射下,我们定义了空间的标准型与不变量。
回归起源,寻找整体性的反例,是发现新系统的途径。
那么让我们把时间回到发明计算机的那一年,问一个问题:是数字的,还是连续的,是电子的还是机械的?
随着神经网络模型的发明,以及各种算力的发展,我们是不是能做出生物型的计算机?
最初是为了实现选择了数字与二进制,如果实现的问题被克服了,是不是另外一种途径,也没有错?
你为什么觉得我会做这种浪费时间的测试
你为什么觉得我会做这种浪费时间的测试
因为AI也做过。。我去把地址给你
因为AI也做过。。我去把地址给你
看我新头衔,我测试结果跟AI一样