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"数理"和"数象"是“智慧+”的重要评价思想

已有 3322 次阅读 2022-6-11 09:44 |系统分类:科研笔记

     科学是人类文明的加速器。什么是科学?恩格斯曾说过“任何一门科学的真正完善在于数学工具的广泛应用。”也就是说,目前能根据数据进行规律性推理描述的才能称其为科学。不管是物理、化学、生物还是人文,科学家都力争建立一个理性的模型关系,用定理公式也好,用拟合公式也好,反正要找出其规律性的推理(即使是定理)过程。但大家有没有考虑过,人类在浩瀚宇宙中是渺小的。我们目前统计的数据是片面或者片段的。从很多的一些自然现象和人类文明进程来看,有些没有理论或规律推导的数据间也存在着复杂的联系,这种联系可能凭现在的技术和理论无法解释,但确是是存在的,我们应该把这种无法用理论(数学)模型推理的数据关系叫做“数象”。
    “数象”是大数据间无法找到其内在理性推理关系但却又相互制约、相互关联的一种现象描述。无法找到其内在推理有可能是观察手段的不足,也有可能是目前理性推理关系的无能为力,也有可能根本不需要理性思维去描述,但数据间是相互关联的。“数象”和“数理”是看起来相互对立,但彼此之间又相互联系、相辅相成。“数理”概念是自然科学的哲学基础,“数象”则是人类除了理性思维之外的意识哲学基础。在“数理”范畴内,一定数据是其建立的基础,实时反馈是其运行的功能,因此在这个范围内过分强调“大数据”是没有必要的。而“数象”范围内,大数据是其建立的基础,辅助决策是其运行的功能,因此通过小样本进行真假判断有可能是没有意义的。“数理”依赖的是运算功能和逻辑功能,“数象”则依赖的是多神经元的阈值调整功能,两者不论从生物神经学还是人工智能的机器学习上是不同的。
    理解“数理”和“数象”,对应用人工智能具有很好的指导意义。现在智慧类控制系统中,有些是“数理”类型的,那就不要动不动炫耀大数据的加持,因为是数理类型,所以小样本也能决策。而智慧农业中作物生长等属于“数象”范畴,从管理层到科学家动不动就说要建立个生长模型,好像拟合一个公式就能把一个复杂的“数象”问题说清楚,那是异想天开。



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