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评机器学习:乱花渐欲迷人眼,浅草才能没马蹄

已有 472 次阅读 2017-7-21 14:48 |个人分类:班门弄斧|系统分类:观点评述|关键词:人工智能, 机器学习

在笔者的关注的材料领域,涌现出越来越多的使用机器学习方法进行材料预测的工作。几年前,美国就提出了“材料基因组”计划,现在的趋势和成果都表明这一计划取得了不小的成就。目前的情况仍然处在方法开发、整合。这些方法逐渐开始成熟,产出一些初步的结果,比如出现许多新的材料结构和性能的计算数据库。这些成果还处于初期阶段,但随着这个领域进入的人才越来越多,发展将会很快。预计几年之内,就会出现成熟的工具的成果。

受到社会广泛关注的人工智能领域也一片繁荣景象。阿尔法狗,自动驾驶,深度学习等等,开始成为资本角逐的新的竞技场。现在资本的速度无限接近于想法的速度,也就是光速。罗马不是一天建成的,目前的状况是:乱花渐欲迷人眼,浅草才能没马蹄。一方面,传统技术的需求是巨大的,新的方法不会一夜变了天。另外,无论资本风口如何热闹,未来究竟在那些领域可以快速取得应用仍然是未知数。技术到最后是工程问题,这个过程在初期可以很粗犷,但可能几个细节就可以堵死一个新技术的应用。




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