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学术界同行审议的“无理棋”问题

已有 1559 次阅读 2017-1-9 08:26 |个人分类:信息的数学和哲学|系统分类:科研笔记|关键词:同行评议, 信息论, 语义信息, 谷歌机器人

谷歌机器人战胜了几乎所有一流旗手,奇怪的是, 它下的很多棋是 “无理棋”。仔细研究发现,我们原先以为“无理”, 是因为境界不够高。这事使我联想到学术界同行评议。


投稿最头痛的是碰到不能理解你意思的审稿人, 如果他有偏见 那就更头疼。

我就碰到这样的问题。 我推广香农信息论,应用到语义信息,使用模糊数学概念, 肯定谎言是负的。 因为想法特别,所以一再被误解和拒绝。 拒绝的理由有:

--香农说过,语义问题和工程无关;

--信息不会是负的;

--模糊数学方法有问题,应该使用。。。方法;

--你说的天气预报信息用香农理论也能解决(其实如果预报经常出错,用香农信息就不合理)。

还有很多误解, 一言难尽。


我想, 这样的偏见和误解不知道扼杀了多少新思想!

当然, 也可能自己的文章真的无理。

我以为,作为编审,评价一篇文章,重在看创新思想和解决问题能力, 而不是看是否“无理“, 更不应以个人喜好为标准,或用无过便是德的标准。作为投稿人,特别是人微言轻,又不在好单位的投稿人,面对这些总说你“无理”的编审怎么办?我以为要学Alpha狗,就解决问题是否成功,战胜竞争对手,让对手无话可说。


以后我少和他们讲道理,反正他们大多听不懂。或者不愿花时间理解你。我打算选择经典信息论解决不了的难题——比如最大互信息检验和估计问题(这也是似然度方法要解决的问题),看我用我的语义信息论方法如何轻松解决!初步研究表明,用语义信道和香农的相互匹配, 可以得到比EM算法更加合理、更加高效的算法。请对信息论和统计理论感兴趣的朋友拭目以待!


我的语义信息论研究: http://survivor99.com/lcg/books/GIT/

最大互信息检验迭代实验,Tests-2-2.xls

参看上一篇:






http://blog.sciencenet.cn/blog-2056-1026398.html

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