1樓：張覺非
盧瑟福說：所有科學，要麼是物理，要麼是集郵。
這話狠了點，但是猛藥不時吃一粒可以警醒警醒自己。
這並不是擠兌非物理學科，而是激勵各學科都要像做 「好物理」 一樣做研究。不要做 「炒菜式」 實驗和 「茴香豆四種寫法式」 的學問 。
2樓：椒鹽蛋白
其實不太贊同，各位大佬在不同資料集上都刷出不錯的結果。雖然可能方法不通用，但是至少在某一方面work呀，又不是搞通用人工智慧
我們m(馬)l(列)主義教導我們要用發展的眼光看問題的，逃）
3樓：冷麵包
我覺得學習難度還是太大了
最好能普及到我這種初級程式設計師都能隨手拿來就用易用性才是程式發展的基礎
大部分人實際上並不在乎算的有多快
能有乙個結果就行
你看清楚那些語言的發展趨勢就是這樣
現在想用這些人工智障還得研究一堆演算法
圖啥呢？
總不能全靠個人興趣支撐吧
4樓：青椒喬
做計算機不比其他領悟高貴，做材料也不比其他領域低賤。
各領域都一樣，有人的地方就有江湖。
來自搞石墨烯的科研工作者疫情期間學習deep learning的感悟。
5樓：
alexnet出來之前，神經網路效果一直被吊打，當時我也覺得hinton他們做的是自娛自樂。不過後來被現實打臉。所以啊，關鍵還是看問題值不值得研究，至於不同的方法完全看學術品味，不能一味強調state-of-the-art。
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