机器学习与实在论的未来
机器学习
2017-04-18 v1 机器学习
摘要
过去三十年见证了机器学习（ML）的出现、兴起与扩散。从感知机、神经网络和决策树等半被认知的起点开始，从一组数据点中提取相关性（即模式）的算法已经摆脱其在计算认知中的起源，拥抱各种形式的问题求解，从语音识别到医疗诊断再到自动化科学研究与无人驾驶汽车，并且现在广泛认为真正的工业革命较少在于手机及类似事物，而更多在于机器学习的成熟与普遍应用。其后果之一可能正是反实在论对实在论的胜利。
引用
@article{arxiv.1704.04688,
title = {Machine Learning and the Future of Realism},
author = {Giles Hooker and Cliff Hooker},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.04688},
year = {2017}
}