都是写着玩的，很不严密。逗乐而已。：)
***依我看，GEB缺了重要的内容。如果我写，定要加上美国诗人Wallace Stevens,那更是对世界的拓朴式解构了，赤裸裸的循环递归迭代，把信仰都绕进去了。WS喜欢写“一个基督徒女人”这种题目，更喜欢慢条斯理地细细数来“十三种方式看黑鸟”，喜欢追究“存在”，“记忆”，“消失”，注意，在我看来，这些理念都“后计算机”得不得了，而且自己丁丁当当搭起概念集合的架子。而且，他的诗意是放射性的，从语词中心出发，从那些华丽怪诞的动物名或者地名出发，最后形成凸多边形----是凸的，不包括弯弯的蚕豆那样的形状。因为WS真的很自我。
***说个笑话，是我给过去的导师讲的，受到他的赏识。：)
我说你要给学生讲无穷小概念，或者极限，就问学生个问题：什么东西比蚂蚁的嘴小？老师看着我发楞，我在黑板上画了只虫子，然后写上 the thing it eats. 也就是说，不管多小的东西，它吃的零食肯定比它小。这个命题是可以用集合语言来写的：给定一只此集合中的蚂蚁，总能找到比它的嘴小的东西，这就是“蚂蚁集合”。
***我们一门Data mining的课，研究如何给数据分簇。有种分法，就是随便在数据中找一个点，规定选取半径为R内的若干个邻点为一类，然后邻点当主点，各自向外扩张，直到达到终止条件。这样一开始的n个点被往外长的圆圈吃掉，最后，当初象麻子一样的数据平面剩下几个干干净净的大簇。
这个分法在我看来有些诗意：一沙一世界，一花一天国---沙与花在这里却是吃掉和包容世界的种子。
***在理论课中，涉及各种集合，然后在集合中定义语言，比如语言A吧，CoA就是A的补集。这样说来，不是A的就是CoA,那么A和CoA应该性质相反了？有趣的是，我们常常要证明这样的结论，CoA = A, 或者，CoA和A有相同的特征。
这样一来就好玩了，A前面那个Co,成了颗玻璃弹子，我们把它弹来弹去。为了证明，一会用CoA来代替A，那么CoA跟A就反过来，一会连续推演，用Co来取Co,这时Co象个气泡一样，推着推着突然没了。
当初这种证明是我的拿手好戏。以Co易A，似乎在偷换和说谎。可是这个世界真是充满镜像的，没办法。
要说举例，也许夫妻是一例：在家庭这个集合中，夫妻似乎相对，互补，然而他们必须有些共性。
***那次老师一个学生毕业，老师请我们一起去酒吧吃东西，看一个家伙穿的T恤上写着一个公式，老师突然感慨地说，咱们以后在手臂上刻个刺青，就是Beta替换定律。我说是阿，人生的真理都在那个定律中了。
那个宝贝Beta替换定律是这样的：前提是(Lambda x. X)Beta = X， 这是一种替换规则。Beta在这里是一种标记，表明这是在做Beta替换。
那么，(Lambda x。X)Beta(Lambda x.X),用整个东西替换它前面那个Copy,得出什么呢？
当然，是它自己。
这里输入公式不容易，我只能大概说说。我的结论是，Beta替换梆地一下短路了。这样一来，形式一下子被砍简单了。而这个短路的结果，成为整个形式系统的依据。有时花非花，雾非雾，然而有时花就是雾。
***抵达之谜
过去我们学一门很基本的理论课，其中有个context-free 语言，严格的定义我记不清了，反正经常要处理这样的字符串：比如SAS，SA**2S， (我用**表示后面是A的多少次方)，要你找出字符串的规律，有时需要自己定义规律。有了规律，A可以变成AAAAA。。。AAA，无限膨胀，注意，虽然无限，决非囊括全部。
SA**(2n)S是永远得不出SAAAS的(n是任意自然数)，不论你把n设成几。正如SA**(2n+1)S永远得不出SAAS。这就是语言的边界。直观的解释是，奇数永远不是偶数。
还有一种边界，就是哥德尔数给各种树型结构编码，原理是利用有序的质数相乘，这样见到一个树枝乘一个质数，大家知道质数是有序，无重复的，乘起来也没有重复，所以可以用结果来辨认不同的树结构。当然，还有别的参数。
哥德尔的定理中，包括一种类似“必然不相等”的结论，也就是说，一个语言的规则很可能无法抵达另一种语言，它们是不相容的，因为出发点不同。这个结论可以来证明“不可能”，因为怎样怎样，所以这个永远推导不出那个。
把数想成树：因为它们的“童年”不同，所以长大后永不相涉，井水不犯河水。
***抵达之谜 (续)
我们过去做关于图灵机的题目，都是什么样的呢？图灵机功能有限，给你无限长的带子，你可以读之写之，但只能写0 or 1，作为辅助，可以拿另一tape辅助，计数，比如，我在带子A上走三格，在带子B上走一格。我还可以擦掉某些已写的痕迹。而且，已写的被记住，随时可用。
图灵机的智商，基本就这些。人能把世界简化成这个样子，能把缤纷的变化缩成如此有限的能力，不能不说是一种奇迹。
除了图灵机，还有一种Finite State Machine,也是描述语言之间的抵达。什么是语言？跟定理的区别是什么？语言是一种一般规律，比如，2**n是语言，因为n可以是任意值，一个数字在不在这个语言中，只看它是否2的多少次方，至于到底是多少，随便。但定理不是，它不允许生长变化，完全是预定范围，预定前提。
用Finite State Machine来表示语言，也就是设计一种从此达彼的路线，是我们曾经奋斗一学期的事情。FSM是一些圆圈，中间一些线相连，表面从这里怎么去那里，一般就是字符串后面连接上0还是1。比如要用FSM表示所有被4整除的数，要研究被4整除的数变成二进制有什么规律，然后为这样的二进制字符串设计出路线---一个字符出发，中间路过0或1，都捡起来垫在屁股底下，然后越坐越高，转了一圈之后发现自己已经人模狗样，扑通一声栽进Finite State,化成语言丛中一滴水珠。
***本来是打算说说计算机科学的理论，但我这两天做些跟UNIX系统有关的事情，稍有所感，随便说说。这都可以是很大的话题。想到什么说什么。
总在想，应该探求一下，Windows/Unix (Linux)背后的哲学。这个哲学不是抽象的哲理，而仍然是人看世界的眼光。那天我的韩国朋友对我说，你们的中文很有意思，比韩文有趣，因为它体现一种哲学。我也是这样感觉的。中文的造字造词，包括种种误用通假，都微妙地联系着社会生活变迁。凡是有一定复杂度，涉及面广，成系统的东西，无不如此。
同理，Windows/Unix的目录结构，操作系统的思路，优先什么，把资源给什么，除了一些偶然因素(硬件限制)和商业因素，肯定能体现一种世界观，至少组织管理观念。遗憾的是，我们中国人没有参与其中，而是被动地接受了西方文化在其中的投射。这不是坏事，省得剧烈的文化撞击给应用带来不便。但遗憾的是我们真的可能错过了一些有趣的表达，一种来自古老东方传统的语言。
****************************************
过去在报纸上看到，开发Linux的那个芬兰家伙说，我们写code只为快乐。说得真好听。那是面对记者的话。写code的确可以很快乐，遗憾的是，所有老老实实的人都承认，快乐的时刻只在其中占一定百分比。现在几乎没有一个大东西可以由一个人独立完成，所以写code几乎成为工程，卖弄聪明的地方并不象别人以为的那么多。
那个芬兰家伙我当然很喜欢，他的快乐哲学也真鼓舞了我一阵。就好象<<小王子>>给人的鼓舞：你们大人的世界真是麻烦！我有我的玫瑰花和狐狸。
计算机世界其实是个大人的世界，尽管比尔盖茨的少年是那样勤奋有朝气，让人激赏。如今这个天地越来越“大人”，越来越理智，越来越社会了。
所以，在其中拒绝长大的人，往往赢得我最高的尊敬。不过，我们某些时候可以装得“小”一点，在名利场之外寻得一点趣味和哲学。
***说个笑话：
象我这种到处迷路的人，开车最好有人陪着才不走错路，不过即使有人陪也会迷路，就是人家告诉我去哪里哪里我也会开错，我一急总是告诫别人：不要给我说到哪条路，我只能执行汇编指令，向左向右还是直走！
余生也晚，没有赶上汇编盛行的年头，始终是个汇编盲。后来学某些课用到最基本的，整个目瞪口呆，死活想不明白那些数字蚂蚁搬家似的在各寄存器间LOAD来LOAD去能整出什么东东。不过至今有印象的是，由于用二进制，数字整个左移就是乘2，右移就是被2除，这个游戏规则，听上去十分拓朴。
***再说递归
递归，在parse 任何语法结构的时候，是这样的：见到第一层括号，判断是不是尽头，不是，就接着往前找，但把“不是尽头”这个信息揣在口袋里藏起来。下一步，还不是，再找，到了头之后，一下子把口袋里的信息抖落出来，变魔术一样，一层层都分离好了。
而反parse,即重组结构的时候，不是追索尽头，而是从一粒种子开始，寻找可能被衔接的点。被存储在数据库表中的平平展展的一行一列，其实都是秘密的树结构的枝叶。
还有些相互递归的函数，你中有我我中有你，一荣俱荣一损俱损，一个弄好两个都好，不然是一团乱麻。当初这种ML函数写得我们身心交瘁。
当初我做课题，跑到歧路上去了，因为没有好好用递归，在建立树结构的时候，保存了一枝一叶的全部信息，结果这个数据库就可怕了，越涨越大，越涨越不够。老师后来知道了，说你全想错了。他以为我会当时哭鼻子，不过我还真坚强，轻描淡写地说我再弄一个就是了嘛。然而当时我娇嫩的内心世界确实已经五内俱焚。。。
老师说递归一旦开始，它的进行，寻找，建立，完全是blindly的，也就是说，这个过程完全不用知道整体的信息，而是只关心前一步结果是什么，然后据此推出下一步是什么，至于以后是什么，旁边是什么，前一步的前一步，完全不管，它闭着眼睛摸黑走下去。
这个思路，还有ML语言那些递归为本的函数，我至今印象很深。整个关系或者语言，总的来说有三个分支，1，如果输入为空，输出为空。2。如果输入为字符，输出为字符。真实的结果，就这么两条。最后一条3，就是下一步跟前一步的关系了，调用自身，好象混凝土一样，把第一条里的“虚无”和第二条里的“种子”粘合成整个世界。
不得不承认，这样的思维，是一种认知哲学：把所知减到最少，驴拉磨一样。最少产生了最多----由最低能的图灵机生出计算机，由最“无知”的程序build up出人工智能。
***这一段是我以前写的：
。。。。。。。
既然是发明，总要带领我们突然跃上一个新平台来看世界。无论视角如何，好诗总能呈现一种自圆其说的完整观念，无论是繁还是简，是正还是邪。我们专业的理论课上有个名词，叫reduction, 原意是减少，这里是把某问题归化为另一问题，从理论上来说，解决新问题所用时间比原问题少。然而这不意味新问题更容易。听上去似乎是简化的意思，然而往往比原问题更难。这个概念我很喜欢，觉得应用在某些文学风格上也适合。比如Emily Dickinson的诗，往往是缩到极简了，可是意象却往往更丰富，也更难解。我慢慢才注意到她的清教背景(虽然她本人不是教徒) 对诗的影响。信仰本来是发扬想象力的富矿，禁欲的清教(Puritanism)更是。这个女人一生寒素(不是穷困而是贫乏) ，但在诗中昂首天外。
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Reduction是个内涵丰富的概念，大概地说，它指把某种复杂度的问题经过有限度的变化，归成同复杂度的已知问题，那么，通过那个已知的复杂度，就知道新问题的复杂度了。
都有哪些问题呢？我们主要讨论NP问题，也就是在多项式时间内不能解决的问题(密码技术的基本要求就是不能在多项式时间内解开)，说来通俗的例子有好多，比如n个数加起来等于一个已知数，但把这n个数分成我们希望的特定样子，其实是NP-hard的。类似的问题，哈密尔顿图等等，很多，在同复杂度内可相互转换。
把任务分给有多个CPU的计算机，复杂度其实也很高，也是NP-Hard.我当初做题时开玩笑，说一个CPU活干得好好的，你给电脑多个CPU，它不知道怎么分配任务，活活郁闷得烧毁了。
这种Reduction转换，其实也体现大千世界的同一性---如果以任务复杂度的视角来看。说得无里头一些，为什么浪漫派以后的多数音乐，容易让人厌倦，是因为音乐技术复杂度(不包括歌词什么的)比巴赫时候低。解码容易解开，听着意思也就不大了。巴赫的音乐难记，所以给人“耐听”的感觉。
***之所以欣赏图灵的哲学，我是想起了人类其他运算工具，比如算盘。算盘跟人的直觉思维很象，而且也能做得比较快，如果使用者有很好的训练的话。还有后来风行的速算术。这些“快”，都是小聪明的，有限的加速，因为没有改变认知方式。而图灵机是不聪明的，单向的，笨得不能再笨，而正是这个模型掀起了人对“数”，对“计算”，“记忆”等等智力活动的革命。
***三说递归
过去我在国内，见过一本叫做<<复杂>>的书，美国人写的，半科普半小说的东西，说的是一群博士研究生命科学，提到进化，认为以达尔文的理论，人能从无序的生命，进化成如今的样子，机率不超过猴子在打字机上乱打，打出莎士比亚全集。书上说，有个研究者提出，最早的有机分子，由少数粘合成“大分子”，一步步继续粘合，长成更“大”的生物，经过多少万年的进化，选择，粘合，才有了生命。不论这是否经过证实，至少在我听来是有道理的。
说到底，这理论仍然是一种“生命递归” ，由种子开始，由少变多，由小变大，动态积累，不能跳步。生命其实是盲目的，不知道自己在整体中的位置，只能从现存状态做有限的挣扎，当然，不象计算机算法那样处于封闭状态，而是不时受扰动和灾难，可能犯错误，跃进，终止。这流向仍然是一般意义上的递归：发端是一种难以言说的天意或者“第一推动” ，而生命象默默跟着头羊走的羊群，不知所来，不知所终。
一再说递归，是强调它带来的生命无限性--纸带无限长，记忆无限多，可以运行无限的时间。而以递归为本的图灵机，却从一开始就既盲目，又“知道” 自己的局限---图灵用它证明第一个不可决定问题---图灵机会不会停。结论是，没有一个一般规律能够决定，对一些输入和算法，图灵停还是不停。停，这里是个预定条件，比如我可规定，移动的读写头走到某位置，整个机器停下来。条件因机器游戏规则而异，而最后我们知道的是，我们什么也不知道，无法一般性地预言，那个期待的地方能否抵达。因为一旦预言，结论必然矛盾，所以只好不预言。
证明就不说了。我其实懒得讲述知识，推导数学，只是喜欢聊聊引起我的审美兴趣的东西。
我们从图灵机这个模型看到，生命出发，不知道有没有终点，不知道前进的“意义” 。上帝预设了谜给我们，一代一代才有兴致递归式生存，不知所终。我们是快乐的亚当夏娃。
(这里我就把往回推跟往外推都当成递归了)
***上面说到，图灵机的停止问题，不能一般性地预言，是否能停，但对个别图灵机，是可以的，比如规定到达1111000111就停，那么如果我有与之相应的语法函数，当然是可以停的。这正是另一个隐喻：生命可在某种程度上预言自我个体，但也许永远不能深入到他人，对人类没有通解。宗教总是期望提供通解，最佳解，然而至今仍在限定集合内有效。
***数据分簇的隐喻
我们有一门课，Data Mining(数据挖掘)， 内容之一是把数据分簇，最相似的放一起，说来很简单，照着图画画不就得拉？这其实是个繁重的任务，涉及很多算法。
1。 这个充满错误的世界
比如有种非常直观的，先随便选几个点，当成“簇”，然后被剩下的挨个比较距离，离哪个近归到哪，离哪个都不近就重分簇。有个专门的矩阵，计算“非相似性”。这个算法的好处是比较精确，坏处是太慢。后来有人优化之，从一开始不是选若干点当簇，剩下挨个试，而是剩下只试“优化点”，这样一来，只有被chosen的才进入最后的簇，速度一下子快了很多，但明显的代价是，优化点选错了怎么办？
有人说生活象下军棋，有天生的被选定的部分，有合理发展的部分。我看这个CLARAN算法也是一个人生或者世事寓言---既然生命有限，无法一一试来，我们只能选择小范围内的可能，然后的计算，比较，都是相对范围内的精确，其间不知错过几多“更优”。
2。边界
另种分法，是随便选点当“核点”，以它为核心画圆，预选规定，圆内必须有几个点，才能保持这个“核点”，不然，弃之。这是为保证最后分成簇的密度---最密的划到一簇里。而核点生出边界点，边界点挨个试验，自己是不是核点，是否能生出边界。一旦某点被定为核点，它就从算法中隐去了。因为我们关心的是最后的簇，是由边界点显现的。
说到底，人在各种研究中进行的各种分类，分析，比较异同等等，无非为发现边界。有人追索艺术与科学与宗教的同异，结果就是让我们反思几者的“核”，进而得到各体系的细节。这个模糊的分簇，最后如星云一样。而最后的边界点，是经过试验，不能长成核点的点。
所以，你我所以不同，是因为各自的边界到了极限--边界绝望地再也找不到自己的边界了，只好成了边界。
***乌托邦
现代人都晓得网络要紧，其实在科学研究中，一般的网络根本不够用。比如研究气象，就需要在亚洲欧洲的人共同观测，共享数据。我们的一门课，Grid Computing,就是讲这个，一个新出炉热烘烘bug兮兮的软件Globus，就提供这样一个Globus环境，大家好象同穿一件外套，各自有Globus账号，各自有权限。说起来是很fancy 的。随Grid Computing生出很多企业模式，TOP500强我们上课也讨论过。
这些新幌子，体现人的贪心，或者说，本身就来自原罪。没有贪婪和控制欲占有欲，连牛顿定律都不会有，当然也不会有贝多芬。人在自己划的圈里“非常罪，非常美”，自己高兴兮兮就完了。
上述问题不是问题，因为原罪不能拷问(又是一个坐标系内的公设)，我只是感慨一下而已。博士教授忙不迭发论文，推着企业往前跑，同时弄出花招对计算机和网络模型敲骨吸髓，令人惊叹。而我上课却往往打不起精神，在数据乌托邦的美好图景面前毫不感动。而且，这一层一层的新平台竟让我倍感凄凉，只觉空中楼阁越垒越高，却让人想不出意思，因为这技术的七宝楼台，跟人的神经传动不直接搭界。可是，我自己在UNIX下写成了一个小烂程序，倒屁颠屁颠地乐。看来，为所谓创造而乐是一种很动物的感受，我们自私地乐自己的，对别人的乐园不痛不痒。
不过我们好歹有慈悲之心，就容忍眼前的一切吧：网络之上还有Grid,将来Grid上不只又有怎样的数据“黑帮”，既然有人为之欣喜若狂，我们也闭嘴收手不去黑了他们就是。
- Re: [鐏屾按]璺熻绠楁満鏈夊叧鐨勭鐗�posted on 11/20/2005
最近很少看到你到咖啡来哦。
结果，一出现抖出的是关于计算机，看不懂……
- posted on 11/20/2005
花正好 wrote:
最近很少看到你到咖啡来哦。
结果，一出现抖出的是关于计算机，看不懂……
哈哈。如果用英文写，你大概一看就懂了。用中文搞出那些个莫明其妙连我都没见过的个性化名词，别说你看不懂，我也看不懂。芝加哥大学和哈佛大学大学的数学教授网友们来了，他们也“看不懂”。:)
要把复杂的事情说清楚了，让非专业的人能听懂读懂，这博士就可以毕业了噢。事物的本质只需一种描述语言，那就是常识。非常识性的描述，把水搅动起来，形成绚丽的花纹，让人头晕，这是为了哄同行同专业的教授们的。:)) - posted on 11/20/2005
好在我是给自己写的，记录一些想法而已。或者说，就是给同行写的,不是为科普：) 科普其实跟博士不博士没关系，在于想不想科普，打算写给谁看。在网上贴东西，我的观念跟写给媒体还是有区别的，就是在自己舒服和别人读着舒服之间取中---如果是给媒体写，专门写给别人看，当然会以别人的感受为主。在网上贴，我的态度比较自我，优先照顾自己和极少数人的感受。当然，如果所有人都认为我除了浪费网络空间毫无意义，我也可以只写不贴。
人不管写什么东西，怎样写，总是有人懂或不懂(喜欢或不喜欢)。我贴在别处的时候，很多人都觉得有意思，知道我大概在说什么。 - posted on 11/20/2005
我说这令狐，博士要啥科普？好象别人没见过打狗的长什么样似的。
马慧元的贴子随意之间都有些内容的，我就喜欢她谈诗论乐的字，偶
尔能合于心便是了。另外，利用读书打工的余暇写几个字，应当鼓励
才是。再说，别人又不是名家政要之类的，脸皮还会薄。。。
你说胡锦涛林国华，毕竟他们不会来这里。但马慧元既然用心写了字
，当然会在意别人的反馈。。。
我觉得这电脑的也写得蛮清晰。
一直盼望能读到半专业政治学家令狐先生写的一篇政治大论，让我辈
也见识见识英国人高水准的“政论”。
我耐心地等，我苦涩地等。。。 - Re: [鐏屾按]璺熻绠楁満鏈夊叧鐨勭鐗�posted on 11/20/2005
哈哈，xw, 咱在这里常见面，等待到是不常用。政治直接涉及利益，周末偷闲偶论两句可以，要正儿八经地长篇大论，那可是要收咨询费的，不会便宜的。:)
我说马小姐搞科普了嘛。没有吧？！用常识语言进行专业交流，跟搞科普是一回事嘛。想起我做博士的时候，也是做真彩色图像的识别。当时10年前，什么神经网络、非线性动力学各种方法模型刚兴起，做些算法也很有意思。
刚才没好好读马小姐的原文，现在扫了一遍，有些地方满有意思的，有些地方想进行辩论。唉，忍一忍，再次当好人了。写得很好。:) - Re: [鐏屾按]璺熻绠楁満鏈夊叧鐨勭鐗�posted on 11/21/2005
我觉得很好看，尤其是关于聚簇算法方面的。
还有关于边界的一些形而上看法。
爱因斯坦数学也不是很拔尖，不过他想象力到了，接下来的事情，就是数学家为他服务了，而且他一生感受到的美，应该比那些为他服务的数学家要壮丽一些吧～ - posted on 11/21/2005
过去我在国内，见过一本叫做<<复杂>>的书，美国人写的，半科普半小说的东西，说的是一群博士研究生命科学，提到进化，认为以达尔文的理论，人能从无序的生命，进化成如今的样子，机率不超过猴子在打字机上乱打，打出莎士比亚全集。书上说，有个研究者提出，最早的有机分子，由少数粘合成“大分子”，一步步继续粘合，长成更“大”的生物，经过多少万年的进化，选择，粘合，才有了生命。不论这是否经过证实，至少在我听来是有道理的。
Complexity. 我有一本，两年前读过。十多年前的书了，作者Waldrop。内容不光涉及生命科学，还有物理学，经济学等等，作者的角度很高，讲的是综合学科或者叫边缘科学的东西，因而比较泛泛，大而略，不过很多说法还是很有意思的，比较启发思路。它大概就是说生命体以及很多自然和社会现象如何从简单演变到复杂，而这复杂又是如何有order out of the chaos等等。很多问题当然是无法回答的，而且十多年来科学发现日新月异，现在看来书里很多推想也过时了。
“最早的有机分子，由少数粘合成“大分子”，一步步继续粘合，长成更“大”的生物，经过多少万年的进化”，多少万年不确，应是多少亿年。
btw，小马的算法语言随笔写得也有意思，老朽虽然不懂算法，也有不少读懂的。 - Re: [鐏屾按]璺熻绠楁満鏈夊叧鐨勭鐗�posted on 11/21/2005
凡是说“读懂了”的，都要写读后感的，导读也行，
否则不是成心让我们这些“读不懂”的添堵么？
马小姐，咱一粗人，多担待呵。你的文字好啊，就
好在不严密上了，一严密，把生气都给捂死逑了。
在严谨的科学走廊，能把外套搭在肩上，象T型台
的模特走得如此不费力气的，这才叫功力，没才情
能走得这么潇洒？
在文学的殿堂里的，那多数属于走SHOW或走穴
你不是，你出于消遣和展示
因此，欣赏你卓有情趣的台步
- posted on 11/21/2005
本质？不是已经被剃掉了么？^_^
记得看答辩笑话，一个评审说你把这个原理用一句话来说清楚，那学生当场怒了：能用一句话说清楚，我还写这么长干什么？
有的东西，当然可以简单的说清楚，是写文章的人非把它糊上套子，也有的东西本身就不那么常识，您非拿“本质”来框，框来框去就把有意思的东西都框没了。
最简便的不就是同义反复么，可那跟没说是一样的。
人的本质是什么？不就是混吃等死，养养孩子么，生命么。可是这么本质一番，也就真的没什么可人的了。
当然，您指的靶子似乎在别处，所谓言此意彼，因为除了递归我还真没找到多少只有中文的名词。再看下面，呵呵，原来此时还没看帖子啊，怪不得说看不懂呢。
话说回来，刺猬可以叫，狐狸应该也可以叫吧，您说是么？
令胡冲 wrote:
花正好 wrote:哈哈。如果用英文写，你大概一看就懂了。用中文搞出那些个莫明其妙连我都没见过的个性化名词，别说你看不懂，我也看不懂。芝加哥大学和哈佛大学大学的数学教授网友们来了，他们也“看不懂”。:)
最近很少看到你到咖啡来哦。
结果，一出现抖出的是关于计算机，看不懂……
要把复杂的事情说清楚了，让非专业的人能听懂读懂，这博士就可以毕业了噢。事物的本质只需一种描述语言，那就是常识。非常识性的描述，把水搅动起来，形成绚丽的花纹，让人头晕，这是为了哄同行同专业的教授们的。:)) - posted on 11/23/2005
(续)
**说是跟计算机有关的事情，当然也该涉及到做计算机的人。
我认识的学计算机的人太多拉(问：我认识的人里有不学计算机的吗？努力思考中)，对这种人的典型人格不陌生：比较在意具体事情是否做好，不在意由此带来的心情，感觉等等，有时待人粗鲁，自以为是，粗枝大叶不管别人感受，但事情做好了，什么都好。
说两个跟我相处过的人对我的教育：一是一个同学，说自己的生活有经济窘迫的时候，但再需要钱，工作时也把注意力放在做事本身，享受做事带来的快乐，至于报酬，是by-product.
二是一个朋友，高手，说觉得写程序累是因为你太惦记结果了，为完成任务而做，越做越累，但如果你换个想法，当作随便瞎玩，先不管出不出正确结果，胡乱试试，看出什么，这样就放松了。
还有，上次我读关于UNIX的材料，说“态度决定一切”，要把写程序当成高级游戏，怀着兴趣和快乐去做，我的理解是，这才是“可持续发展”。
所以，计算机生活(为什么叫它生活，是因为做的人太多，简直形成了小社会)有自己的逻辑和处世之道。
**跟递归起到类似效果，但机理不同的，是程序中那种 for 或者while循环，起终都被预定，步长也定，果然一切都在掌握中。这种程序设计，忌讳的是中间人为改变循环变量的值。你想，人家循环变量的规律预设好了，你中间捣乱，还怎么推导？要改变值，就不要循环，两种逻辑取一，不能都要。
此外，各种语言都有一种功能，break,可以因为某种原因突然停止整个循环。但好的风格要尽量少用，因为如果循环有好几层，你怎好预料中止的是哪一层？所以通常我们需要中止，用一个 boolean值当标志来实现。
这种语言风格/规则，倒是离生命现像比较远的，它禁止外扰和突变，完全封闭，它要“死去”也是 boolean值变化引发的“自杀”而非break带来的崩溃。
我们的生命，其实就是一个for 循环和跳出for 循环之间的动态平衡。预设和错误一直相搏，所以我们的生活中有那么多痛苦，但没有这些错误生命该多么无味。。。
**堆栈
说到先进后出，一个明显的例子是公共汽车，先进的人坐得靠后，只能等后来的人出来才能出。为什么呢？因为假设没有另一个门。所以，“先进后出”意味着一种“禁止”，堵死那头跟开放那头，就是两种不同的数据结构。这当然又是一种“减少”和“简化”，堵还是不堵，是唯一的矛盾所在---而不是“竹筒倒豆”，不区分顺序，只介意结果。
所以沟通算法和生活经验的，竟往往是“物理想象”，一种无绝对位移有相对位移，没有真实距离只有逻辑距离的模式。
**GEB的作者如果现在写这本书，也许会考虑进技术使计算机的物理存在变得模糊这一事实，至少他在写“自我”的时候，也许会写进现实的计算机而不是图灵机的“精神分裂”。
是这样的，现代的Grid技术，使计算机形成虚拟网格系统，这网格上的点，可以隔十万八千里，也可近在本机上---我们做练习，就用本机上的一个进程当远程计算机，还有旁边一台计算机也当远程。我们装做彼此相隔很远，提交任务完全按“远”的方式。一台计算机上复制出多个自我，而计算机与计算机之间，似乎边界模糊。
等我有空，接着谈谈人们发邮件沟通时候的解码，加密，标识，数字签名，Public/Private Key等等(因为这是我们考试的一部分，哈哈)，过去我做课题险些朝这方向跑，结果就是浪费很多时间读RSA的算法资料。我乐意谈谈的原因是，UNIX这个虚拟社会，有它自己的“交往准则”，“人际关系”，“等级差别”，用户与用户之间的信任十分谨慎，大家有事沟通的时候，象两只互相碰碰触角的蚂蚁。
而督促或者说帮助我们建立这一套加密/安全系统的，正是永远活跃，无处不在的勤奋的黑客。
**边界
我前面说过，因为做一个Seminar,跟一个科学家联系过。这就是软件工程观念的创始者之一Fred Brooks，也是IBM的元老之一。
本来这话题我没什么兴趣，但有一点印象很深，就是他说软件发展“无银弹”，中心思想就是说，发展是缓慢的，不要期望一下子取得很大飞跃。因为软件发展提速的时候，新问题出来得也更快。若干年内都将如此。这个所谓“定律”，竟然至今有效。
我总是喜欢这种干实际事情的人，发出一些“悲观”的论调，提醒我们注意自己的边界。这种“提醒”，是出于“工程意”而非“创意”，似乎来自经验总结，一点也不酷。但在我看来，这是计算机作为科学，跟哲学相通的底层基础。因为不管什么学，终究跟人的认知和与外界交涉有关，总是会想到固守的底线。有边界的王国才是完整的。
**又是边界
上面说到边界，其实是计算机科学中的关键字。人们从一开始就从“能做什么”和“不能做什么”齐头并进。
对某个具体的计算问题，比如，确定某种语言是否有哪种性质，是可以决定的。那么“确定任何语言有某种性质”也是个问题，有没有解呢？答案是没有，这也就是著名的Church-Turing Thesis---对某个算术问题，你必须“算术”之才能找到答案。也就是说，要从底层遵循规则才能得到答案，没有一种一般性的算法，能让我们省略计算决定性质。
GEB说到这里，举了个有趣的例子，说印度鬼才数学家拉玛奴江总是以直觉出发，解决很多问题，发明很多算法，让受西方正统训练的数学家们困惑不已。可惜，他英年早逝。有人问跟他一起工作的英国数学家哈代，拉玛怒江是否鬼魂附体？或者，至少他的思想方法，是不是处于另一体系内？
哈代的回答，竟然是church-Turing Thesis的一种表述：所有的数学家的“底层”都是一样的，拉玛怒江也不例外。这句话让知道Thesis的人会心一笑。
熵(Entropy)
熵,在物理中指混乱度，熵低意味着规律明显，反之意味秩序不明显。
在理论中，我们用一些圈和线表达语言，于是有这样一个问题：某类语言，怎么知道最少用多少圈(状态)和线(变化)来表述？其实即使没有圈和线，我们也已经有了无数语言可讨论熵，因为一系列数字，总是要找到规律才能称为语言。我们可以把无限序列中体现出规律的数字个数定义为一个类似熵的特征值。
GEB是这样把熵跟巴赫联系起来的---他认为巴赫体现高度的秩序和信息量，因为巴赫的结构中有微结构，递归一样。而凯奇的音乐熵很高，因为信息散乱，需要很多附加解释才能传达。GEB说，巴赫的音乐说不定富含生命信息，因为他的螺旋结构简直如同DNA。
这种想法巴赫不会同意，甚至可能会惊奇怎么有人以为他越殂代庖，替上帝决定密码？
为了帮GEB自圆其说，我不妨引用一下Church-Turing Thesis,巴赫从底层跟我们是一样的，他本身首先由上帝的编码决定。上帝的编码决定编码，这样想来并无迕逆之处，无非是要多算一层而已。上帝他老人家一时勤快，将生命的空中楼阁与微渺的“底层”以梯相连。这个梯子我们姑且名它巴赫。：)
- posted on 11/24/2005
最后一个巴赫梯是不是在说分形（fractals）？
我一直搞不懂的是，为什么你们计算机程序设计时，不让需要break的地方让break语句带上中断信息后出来，因为用布尔太累赘了，要是break是个函数，能够同时带出在第几层循环里中断的信息，就能通过track，轻松找到它的位置了。
当然我知道有人说break太危险，句子执行到一半就跳转会把数据给搞混，那也不打紧，将上一次的数据也一并记录下来，再次执行时这些数据接续跟上不就行了？不过那样这break不就成了stop了？
那还要break干什么？是不是这仅仅是出于过河拆桥的恶作剧心理？－－我得到了我要的计算条件或计算结果，就走了，哪管我身后洪水滔天，如此一来，路易十五才是真正的break啊～ - posted on 11/24/2005
有时是带中断信息，如果必要的话。问题是，如果好几层循环，自己容易忘了到底哪个break了。break在switch的时候还是很有用的。当然，单循环里用break我是没意见的。boolean值虽然累赘，但比较好追查，随时可检测。我是宁可用笨办法的。
UNIX的原则就是KISS，keep it simple and stupid, 最后这个stupid深得我心，哈哈。
我一直搞不懂的是，为什么你们计算机程序设计时，不让需要break的地方让break语句带上中断信息后出来，因为用布尔太累赘了，要是break是个函数，能够同时带出在第几层循环里中断的信息，就能通过track，轻松找到它的位置了。
当然我知道有人说break太危险，句子执行到一半就跳转会把数据给搞混，那也不打紧，将上一次的数据也一并记录下来，再次执行时这些数据接续跟上不就行了？不过那样这break不就成了stop了？
那还要break干什么？是不是这仅仅是出于过河拆桥的恶作剧心理？－－我得到了我要的计算条件或计算结果，就走了，哪管我身后洪水滔天，如此一来，路易十五才是真正的break啊～ - Re: [鐏屾按]璺熻绠楁満鏈夊叧鐨勭鐗�posted on 11/24/2005
马慧元 wrote:
UNIX的原则就是KISS，keep it simple and stupid, 最后这个stupid深得我心，哈哈。
KISS stands for "Keep It Simple, Stupid". Your use of the word "and" here changes the whole meaning. Now I have to think twice before accepting your computer programs :)
KISNSS principle: Keep It Simple, Not Stupid, Stupid :) - posted on 11/24/2005
KISS sounds arrogant; however, it takes pride in the fact that Unix never crashes. This is why a Unixman hates Windows.
OK, let's have a bit of fun (though quite old) with Unix:
If you type these in from the csh (c shell): in Unix you will get these responses.
% make love
Make: Don't know how to make love. Stop.
% got a light?
No match.
% sleep with me
bad character
% man: Why did you get a divorce?
man:: Too many arguments.
% make sense
Make: Don't know how to make sense. Stop.
% date me
You are not superuser: date not set
Thu Nov 24 10:52:30 PDT 2005
% rm God
rm: God nonexistent
% cat "food in cans"
cat: can't open food in cans
$ drink bottle; opener
bottle: cannot open
opener: not found
:
: - Re: [鐏屾按]璺熻绠楁満鏈夊叧鐨勭鐗�posted on 11/24/2005
hehe,谢谢指正。
不过Keep it Simple and Stupid也不是我的发明呢，我看到网上有不少人这样说。其实simple and Stupid 也是一种计算机哲学，虽然计算机似乎不该跟stupid联系在一起，但这个stupid也看如何解释了。 - Re: [鐏屾按]璺熻绠楁満鏈夊叧鐨勭鐗�posted on 11/25/2005
小马的碎片断想有份量，可是太碎太断，吞起来不易，把肠胃都捅穿。理理头绪，扩展一下会更吸引人。我想小马写出比GEB之类或更好的东西的可能性是有的。 - Re: [鐏屾按]璺熻绠楁満鏈夊叧鐨勭鐗�posted on 11/25/2005
瓦，谢谢鼓励阿。以后我会认真一点的。这些主要都是我跟同学闲聊时瞎说的，他们都说我有毛病，我一气不忿决定不理他们，自己写下来。：) - Re: [鐏屾按]璺熻绠楁満鏈夊叧鐨勭鐗�posted on 11/25/2005
有些毛病可是富贵病，不是什么凡人都有资格生的。:) - Re: [鐏屾按]璺熻绠楁満鏈夊叧鐨勭鐗�posted on 11/26/2005
that's the real fun stuff from Funlover!
FunLover wrote:
KISS sounds arrogant; however, it takes pride in the fact that Unix never crashes. This is why a Unixman hates Windows.
OK, let's have a bit of fun (though quite old) with Unix:
If you type these in from the csh (c shell): in Unix you will get these responses.
- Re: [鐏屾按]璺熻绠楁満鏈夊叧鐨勭鐗�posted on 11/26/2005
Simplicity can be a beauty, but stupility will neve be. As for internet, it is an infomation gold mine but it can be a garbage dump just as well.
btw, your random thoughts are sometimes refreshing. Thanks.
马慧元 wrote:
hehe,谢谢指正。
不过Keep it Simple and Stupid也不是我的发明呢，我看到网上有不少人这样说。其实simple and Stupid 也是一种计算机哲学，虽然计算机似乎不该跟stupid联系在一起，但这个stupid也看如何解释了。 - posted on 11/27/2005
As a guiding pinciple, KISS has gone far beyond the unix world. It may sound arrogant, but it does dive home a point or two. Remembe the slogan "It's the economy, stupid!" and how it helped to get voters' attention and to focus Clinton's campaign?
These are my favorite. For those who are not unix savvy, "rm" means "remove".
FunLover wrote:
KISS sounds arrogant; however, it takes pride in the fact that Unix never crashes. This is why a Unixman hates Windows.
OK, let's have a bit of fun (though quite old) with Unix:
If you type these in from the csh (c shell): in Unix you will get these responses.
% make love
Make: Don't know how to make love. Stop.
% date me
You are not superuser: date not set
Thu Nov 24 10:52:30 PDT 2005
% rm God
rm: God nonexistent
: - Re: [鐏屾按]璺熻绠楁満鏈夊叧鐨勭鐗�posted on 11/27/2005
不过simple & stupid如何解释也看上下文。Unix简单吗？也不是把，看是对谁而言,在什么情况下应用。此外stupidity如果是指simple idea,不是也对？这个it到底是什么？
所以这种口号式结论我不过随便看着玩玩，不往心里去的。没有上下文没什么意义，随时可被误会。 - Re: [鐏屾按]璺熻绠楁満鏈夊叧鐨勭鐗�posted on 11/27/2005
小马好像还没有意识到qls的善意。错‘吻‘一、两次，是年轻的标志。只要知道错在哪儿，以后少错、不再错就是了。完全可以把心放下。
Do carry on your writing. You seem capable of making complex things simpler. Smile.... - Re: [鐏屾按]璺熻绠楁満鏈夊叧鐨勭鐗�posted on 11/27/2005
不是不是，我说的真是自己的想法。我在网上看到人说程序员应该simple & stupid, 印象很深，所以总忍不住拿出来说。
大家都是就事论事嘛，善意我当然是知道了，只是省略了感谢而已。当然，这也是年轻的标志--总是忽视别人的好意。
- posted on 11/27/2005
对了Funlover上面贴的笑话真好玩，我给好多人看了。下面一个是我写的，毫无技术含量的搞笑。
会不会疯掉
这是我经常问自己的问题。写程序时间长了，尤其是如果是面对UNIX时间长了，不被异化是不可能的。
大家知道UNIX有条规矩，'No news is good news', 就是说，你执行一个命令，如果回车之后屁事儿没有，提示符还是提示符，表明该命令执行成功。UNIX是个性格内向的家伙，而且比较反人类，从来不说好话。你要是弄出毛病，它会恶狠狠打出这个不对那个不对。比较中立的结果是，如果你执行命令，没给任何参数，它认为你在逗它，立刻给出个说明表，告诉你该用什么什么参数。UNIx上的帮助，也就有是Man--是个坏男人。我很少有耐心被他帮助，总是半截就将他劈死。
在UNIX命令行上操作，就是这样一个过程，我敲命令，UNIX猜测一下，给出答案，我看到并非我所期待，于是我也猜测一下，再试下一步，很可能也不是它期待的。我们亦敌亦友，都在热心帮助对方发现自己的愚蠢。在我眼里它傻得象暴露出悖论的所谓计算机，在它眼里我是什么我永远猜不出，因为要猜出这个，得先跨过那个悖论。
所以我跟这个冷酷的命令行形成无望的循环，只有在幸运的情况下，循环被打破。而且我们之间的对话灭绝人性，只余“切口”。
我承认，我常常认为自己处于疯狂的边缘，在我在UNIX上工作的时候。这个念头很可能是愚蠢的，是我们互动着形成的悖论---所以信不信由你。
- posted on 11/27/2005
再贴一个很没把握的(因为我没学过AI，只看过GEB中一点描述。不过下学期要选，所以看着玩玩)，欢迎批评。很可能有毛病
象棋的故事
图灵机引出的数学模型终归领人走上人工智能之途，比如电脑下棋就是一种。电脑怎么下棋呢？我们外行直接想到的就是，电脑程序用穷举法试干净所有可能的结果，以递归的方式，也就是说，电脑这样预测：我这样走，你可以怎么走，然后再推测以次为基础的下一步，这样似乎可能的走法越来越少，最后就把你逼死啦。从大的方向来说，这种程序思路不错，但复杂度太高了。理想的状况是，从思想上来说，电脑要不断更新“水平” ，也就是说，边走边改变视角----即对当前状态的描述方式。刚才还是8*8矩阵，由于情况变化，要以新的坐标系描述之，因为状态在更新的同时，可能性也在变化，数据变化，模型变化，数组，元素值都要更新。说穿了，这仍然是一种“树型递归” ，下一状态的产生依赖于前一状态，但这是空间式的更新，一层层全面扫荡，而不是同一平面内的机械试验。在新状态中，可以试验的走法就少多了。而这样一来，计算机真的需要聪明到，可以随时定义自我，自我批评，滚动更新。
大家都知道茨威各那个著名的小说吧。被纳粹迫害的家伙关进小屋子，成天琢磨棋谱，最后成为巨牛无比的棋手，当然，也因为自闭而半疯。那小说真是好，儿时读过印象跟刀刻一样。
我现在想的是，他怎么没琢磨出不完备定理，棋上的结论，太容易让人想到“是否” ，“对错” ，而你要知道从某个“邪恶” 的角度看去，这一套系统成了一场笑话，对错相搏，你中有我我中有你。这家伙长时间思考的都是“棋” 本身，而以人的角度下棋。人太聪明，想多了不疯是不可能的。Instead of chess, 如果他有台图灵机模型思索之(其实任何算术问题都可转为图灵机上的等价问题) ，也许可以清简头脑，操练气功一样。图灵机似乎不让人疯，因为它的笨，把人的思维也拖慢了简化了，不容旁顾，却总有所抵达。不过想想他老人家半疯，原因之一是他自己下棋，设定了另一自我。
其实将这个过程以人工智能思想等价之，就是以level区分的“个体” ，个体与个体可以同level,也可突然间悄悄变换。原来人踏过某条河流，不仅那跨过的河水不能重现，跨过它的人原来在某一瞬间也不是同一个。
- posted on 11/28/2005
There are quite a few typos in my last two posts due to the faulty R key of my laptop: neve(r), info(r)mation, p(r)inciple, d(r)ive, remembe(r). My apology.
xiao ma, on the matter of simple/stupid inter-changability, let's agree to disagree. to me, simplicity and stupidity do not mix no matter what context they are in. Sometimes we dump down a complex problem - that is to simplify, not to stupefy :)
talk about computer chess, remembered IBM's Deep Blue crushed Kasparov a few years back and lots of excitement that came with it. the blue beast is a parallel supercomputer that handles average of 2 million chess positions per second.
- Re: [鐏屾按]璺熻绠楁満鏈夊叧鐨勭鐗�posted on 11/28/2005
恩，你说得对。我知道我看到的是很过时的computer chess，不过取其想法而已。GEB没有给出答案，只提出一种可能的理想模式，就是descriptions on different levels. 至于后来深蓝怎么具体实施的，或者用的是不是这种思路，我就不知道了。
此外，计算机越来越快，容我们挥霍其计算次数，但如果优化其算法，不是更好吗？说不定能发现新的数学模型,这也是GEB的思想所在---不仅仅是为下棋，而是探讨计算机“自定义”，“自更新”的能力。 - posted on 11/28/2005
What happens if Deep Blue plays against Deep Blue? Will the Chess Championship one day become this: supercomputer Deep Red plays against supercomputer Deep Green?
On game 1, a random number gives the first move to Deep Red. Deep Red starts thinking (computing) ... After a long thinking, Deep Red signals that "I give up" since he concludes that no matter what move he makes, he will lose.
On game 2, a random number gives the first move to Deep Red again. Deep Red immediately signals "I give up", since he has updated his knowledge from the first game.
Deep Green goes over the same process or else he learns from Deep Red. After that, the Chess Championship is reduced to a random number generator.
- Re: [鐏屾按]璺熻绠楁満鏈夊叧鐨勭鐗�posted on 11/28/2005
哈，这个好玩，不过个人以为这种情况不会发生。因为输赢应该不是一开始决定的，而是在走棋过程中，建立在对方反应基础上的。某一棋局，对方如这样走会赢，那样走就不会赢，所以每一步(或每几步)之间应该是递归关系。我猜似乎可以每几步分为一组，成为一个“状态”。
直觉：第一步的位置就可预测输赢这个结论，违反Church-Turing Thesis.如果我们把这个问题整个搬到图灵机上，不成了跟停机类似的问题了吗？不又成了“一般算法决定停机”吗？只是我的直觉而已，可能不对。 - posted on 12/04/2005
今天一阵轻松，因为把那个presentation做好了。当然，是我和三个印度同学合作，我只讲其中一小部份，还是很简单的一部份。但这一点点，我们也是靠艰苦的阅读和讨论慢慢理解的。我们这门课有个内容就是大家分组讲，互相打分，提问题。这个招确实不错，让我学到不少东西。
是这样的，技术报告，任何人听进去都不容易，如果没有合适的知识背景的话。说实话，就是真正懂，听任何报告我都走神，因为多数很枯燥。所以，我真正有印象的，永远都只是自己的报告(不被别人明白)。
哎，忍不住借此再歌颂一个东西，其实仍然是接口，协议这一类，不是什么硬邦邦的存在，而是构架设计。说来外行读者可能没什么兴趣，什么OGSA之类的，应用在GRID里的建筑协议。本来我也没兴趣，但做幻灯片的时候发现构架跟硬件的彼此让步和互动，尤其是其中的管理理念，不由感觉到其中的“纪律”和“人性”。而我们做做幻灯讲讲话，其实是把一个无序的过程系统化了，看上去一切顺理成章，而其间的真正过程有几多混乱波折，我们都未参与。
搞软件的人我知道不少，不管中国美国人，都是那样性格有些傲慢但也可能很纯真的，可以坐在电脑前20小时，不工作就打游戏的人。我真的很理解他们。这种生活过得久了，脑子里就只剩“利益”，“秩序”，“游戏”，“效率”这些理念。
不过这个简化的世界，让我难以以心相许。
- posted on 12/04/2005
几分钟前刚把一个作业交掉。今晚11点作业到期，我早上才开始做，牛吧。
数据挖掘确实是个比较有意思的东西，如果真做研究的话，说不定我就往这方向或者人工智能跑了。
刚刚有道题，说到一种叫做K-Means的分簇方法，mean就是平均值的意思。这种分簇，就是一开始随便取K个点，然后各自慢慢扩大之，最后成为K个簇。扩大的依据是，不断计算已有簇的距离中值，然后新点与之比较，有了新点，又要算新中值。从理论上来说，最后的簇中值好象地心，慢慢把别的点都吸过来了。
让我们想象一下，把这些点涂上颜色，好比彩色旋涡转动半天最后什么东西沉到中心了。当然，中心不是一个是一组，大家各沉各的，该归谁的归谁，如果最后全沉一起了则毫无意义。这种思路，其实生活中也比比皆是。比如音乐的调，那个没有几何中心但有“关系中心”的音阶体系。
白天我有些不舒服，慢慢躺下来睡觉，听了阵轻轻的巴赫音乐，李赫特弹的，应该不是他最好的录音，反正我听了有些别扭，觉得不是“正确”的巴赫。无疑古尔德往往是接近我想象中的“正确”的，虽然他凶恶得如同病毒，把人家稳稳妥妥的体系都给搅了。可是他怎么搅，他脑子里真有个清楚的东西，把意思往“中心”带领。他的明亮和幽玄，转来转去就能分清天和地----原来我的倾听渴望中，就是一种对“簇”的等待---该沉下去的沉下去，该收拢的收拢，这趋于宁静肃穆的运动，令我心安。
- posted on 12/06/2005
Then take Data Mining and run with it. Leave AI researches to those tenured knuckleheads :)
Think about it. a few years from now, you would have an advanced degree under your belt and a published paper or two that go along wth it. You need a job. With DM, only sky is the limit as far as career opportunity is concerned (from biotech, pharmacuetical to financial sectors) whereas with AI it is still very limited (academic institutions, research labs in a few big companies, and some bleeding edge startups).
马慧元 wrote:
数据挖掘确实是个比较有意思的东西，如果真做研究的话，说不定我就往这方向或者人工智能跑了。
- Re: [鐏屾按]璺熻绠楁満鏈夊叧鐨勭鐗�posted on 12/07/2005
慧元写的，我今天都仔细读了。
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