姓名：蔣云展 16030410014 轉載：https://book.douban.com/review/6446378/
【嵌牛導讀】：這次給大家推薦一本很好很好的書━━━數學之美
【嵌牛鼻子】：數學之美、基礎數學在前沿科技中的應用
【嵌牛提問】：我們現在甚至高中學習的知識比如余弦函數、三角函數對于當今前沿科技有什么作用呢？
【嵌牛正文】：
我的收獲，或者說我的體會吧，不一定對。歡迎指正。
1，一種思維方式，或者說一種學習方式---某種程度上，接受大于理解。
你覺得為什么計算機能夠識別自然語言，是因為它智能到可以理解我們復雜的語法語義規則嗎？
為了讓計算機高效的處理我們的自然語言，科學家們走了幾十年的彎路，就是因為科學家們一直在嘗試讓計算機理解我們的語法規則，一開始通過一些語法規則可以讓計算機勉強處理一些簡單簡短的句子，科學家總結更多的文法規則希望完善它的處理能力的時候才發現這幾乎不可能，語法規則分析起來太羅嗦，而且科學家們也很難總結出所有的規則。
20世紀70年代后，Frederick Jelinek和他領導的IBM華生實驗室采用基于統計的方法希望能解決語音識別的問題，引發了眾偉人基于統計來解決計算機對整個自然語言處理的研究，并且很快取得非常好的效果，我們現在能如此方便的運用各種翻譯軟件，搜索引擎，輸入法等等都與他們的成就密不可分。
不說那些空話套話，只說我自己從中得到的體會---某種程度上，接受大于理解。
看到科學家們努力讓計算機理解語法規則，希望它去正確處理自然語言，但計算機卻總是不如人意這里時，我總在想，要是計算機自己有思想，它肯定覺得自己笨死了，自己的主人已經把如何理解自然語言的規則都交給它了，可它就是不懂！
后來科學家們明白了，讓它去從句法方面理解是徒勞無效的，于是出現了統計語言學。即不管你懂不懂，把所有可能出現的字詞句組合都輸入給你，保存在語言庫里，你要是問它什么，它通過算法在庫里去匹配，找出最可能是你要表達的意思。可能我們聽起來這樣的處理方法似乎比通過語法規則來處理更不靠譜，但事實是這樣的效果好很多，而且我們現在使用的計算機處理自然語言的方式就是這樣的！通過優化，它幾乎能完全匹配出正確的意思。
為什么呢！
讓我想到了我們學英語，你不懂復雜語法，沒關系，不斷的讀記背例句例文，反反復復的練習，先接受它們，培養語感，到你做題或者要運用的時候，符合的答案自然而然就出來了。這其實也是一種統計吧，你讀記背多了，在腦子里形成了一個庫，當你需要使用或者遇到合適語境的時候最佳答案就自動匹配。
我們看書也是一樣，或許我現在不懂，但是我愿意去接受它的正確觀點觀念。或許以后在某個時刻突然曾經不理解的東西遇到新的知識的沖擊恍然大悟茅塞頓開了呢！
所以我覺得接受大于理解。為什么又說在某種程度上了，今天在微博上看到一篇文章，講學渣和學霸的，有句話很讓我認同：一個智商160的人可以靠努力去追趕180的人，而智商100的人再怎么努力也沒用，所謂努力只在一定階段內管用。其中一個條件就是你們的智商差距在可追趕的范圍內。
你讓一個連26個字母都不認識也無法理解的人（當然這種人應該極少極少）去靠背例句例文學英語是不現實的。
讓一個剛會漢語的外國人去看文言文他即使愿意接受受益程度也很低。
2、統計學似乎可以解釋一切。
這是我看過之后的思考。我們懂得語言，懂得察言觀色，懂得為人處世，其實也都是基于統計學。
我們腦海里儲存了大量我們看過的聽過的信息，然后自動進行了又復雜又簡單的分類，當遇到類似情況的時候大腦自動匹配最佳解決方案……
我們的所見所聞所感無時無刻不在更新我們的庫，以便更好的處理各種問題。
為什么有所謂的一萬小時定律----在某個領域要有所造詣必須先做滿一萬小時的練習。
因為要讓我們腦子里關于這個領域的知識庫足夠完善足夠大，統計到這個領域任何問題的幾乎所有的解決方案。
可以這樣理解嗎?
3、最簡的即是最美的。
作者在書中說：在計算機科學領域，一個好的算法應該像AK-47沖鋒槍那樣，簡單、有效、可靠性好而且容易讀懂（或者說易操作），而不應該故弄玄虛。
計算機能處理很多人腦無法短時間內高效處理的問題，但是其實它只能讀懂0和1，在它的世界里，任何形式的信息都是0和1組合成的。
我覺得做人也是這樣。
不需要太復雜。
擁有最簡單的幾種品質，善良，寬容，有原則。
即可。
幸福的生活也很簡單，親人，朋友，愛，追求。
即可。
作為一個補考過線性代數，重修過高數的極品學渣，要讀這樣的書還寫這樣的讀后感，真是讓我又擔心又大快人心啊！
擔心自己寫的不好不對想法太唯心貽笑大方。
但是又很開心能讓自己的思維得到鍛煉即使我的看法不成熟漏洞百出也是一種進步嘛！
晚安！
感謝這場頭腦風暴。雖然看完了我還是沒有很理解什么馬爾可夫模型、有限狀態機、動態規則、布隆過濾器……也不會把概率論和線性代數運用到科技發展中去、甚至那一攬子高智商偉人的名字都沒記住幾個。
