统计学习能够向认知与人工智能的交叉领域发展吗
这个问题很大……我只能就自己模糊的理解来“漫谈”一下。下面的0,1,2和题目标号没有对应关系。
0. 我觉得计算机领域的AI和哲学家、心理学家有个核心的不同：计算机领域里，任何研究都是以“计算”为基础的，不可计算的东西，计算机学者不去研究。比如哲学家可以提个智能或者人类认知的框架，但这个框架有几个关键步骤无法实现，那对不起，我们不研究这个。类似的框架，有时候在arxiv上会看到，这些框架对于计算机研究者来说基本上是没有价值的。
1. 统计学习里主要谈的是，怎么用相对简单的模型，描述并近似有噪音的、随机的数据。特别的，贝叶斯方法主要讲的是，在模型空间是无穷大（比如参数有无穷种可能性）的时候，怎么根据数据，选择有把握的模型。统计学习本身不刻画世界，世界的模型是统计建模者根据直觉和经验而提出的。在这个过程中，有可能新的分布或者过程被提出来，其性质可能被统计学家深入探讨。总之，统计理论是为建模服务的。所以统计学习本身不能告诉你世界或者智能的原理，但它可以用来模拟智能的某些方面，比如人的信念，怎么随着了解信息的增加而更新(prior -\u0026gt; posterior).
2. 统计学习，尤其是贝叶斯方法有明显的局限性，主要是统计模型的表达力在设计模型的时候就被局限的比较死了。而由于DNN表达力的灵活，以及跳过复杂的求后验分布的数学推导，用灵活的网络直接近似后验分布，所以已经蚕食了统计学习的很大一部分阵营。DNN对于题主来说，应该更接近人脑认知世界的机制。
■网友
【统计学习能够向认知与人工智能的交叉领域发展吗】 我也很想知道，最近看到这两篇文章蛮有意思的（虽然没看懂），题主可以参考下。深度丨机器学习的理论局限性与因果推理的七大特性 - CSDN博客，还有朱松纯教授的一些看法朱松纯：浅谈人工智能：现状、任务、构架与统一 _爱思想
推荐阅读
- 创新经营|
- 现在在线学习视频有很多了，为啥大部分人还是喜欢下载下来观看
- 汽车很听话|换成了8AT没有OTA的领克01，能够成为爆款吗？
- 婴儿|美国儿科学会： 1岁以下婴儿不推荐学习游泳
- 在美国大学学习computer science 是啥样的体验
- 「巧克力中富含黄烷醇，能够增强脑部活动能力；因此人均巧克力消费量越高的国家，按人口平均计算的诺贝尔奖得主人数就越多。」这种说法科学么
- 想买个30w—50w的轿车，外形优雅精致，气质沉静内敛。要能够顾家，稳定，安全性能好。请帮忙推荐一下
- 作为软件工程大二的学生，学习一般，编程一般，毕业后能干些啥
- 有没有网站能够搜出我给的类似风格图片的网站
- 计算机深度学习方面sci三区期刊推荐