在清华校园内的听的一场关于机器学习的演讲的一些笔记

     最近在新浪微博上看到@周磊July 组织了一个机器学习的读书演讲会，比较感兴趣，报名参加了。之前跟@贾志峰Michael 感叹北京的技术交流活动太少，不如美国同行爱交流。感觉最近两年以来技术交流活动越来越多了。

会议在清华东门的FIT大楼举办。两点开始。我1点50进去，已经没座位了，站了不少人。目测坐了70人，站了30-40人。举办者说争取下次找更合适的场地。

      2点钟两位原定的演讲者没来，清华计算机系研究生（不知是硕士还是博士）@小猴机器人 先介绍了他的无人驾驶汽车项目。仿谷歌的无人驾驶汽车，但是价格要便宜很多，许多配件是从淘宝上买来的，一个无人驾驶汽车成本大概是数千元，当然体积很小，在玩具车中算大的，在他们自己搭的沙盘中模拟无人驾驶。他最得意的地方一是比谷歌的方案要便宜（谷歌的无人驾驶汽车要百万美元），第二个地方是尽量利用现有的解决方案而不是重新发明轮子，第三是他想把这个项目开源让更多人参与。

      大约两点半@张栋_机器学习 开始讲DeepQA。这是IBM的一个人工智能解决方案，在许多问答竞赛类节目中胜过了人。思路与搜索引擎不同，试图去理解人类的问题，并从已有的知识库中找到答案，在众多答案中打分从而找到最佳答案。@张栋_机器学习 说DeepQA在医疗领域有出色的表现（还提到一个领域我忘了），我的想法是大约因为医疗领域的问题大多数是结构化的。对于非结构话的问题DeepQA如何解决，@张栋_机器学习 提到一个思路是关键词，后面也有人提相关问题，@张栋_机器学习 没做太深入的讲解。

      @张栋_机器学习 演讲中举方韩大战为例，说如果是DeepQA来判断谁对谁错，就是把相关资料找来打分。并说这跟人的思路差不多。我感觉这恰恰跟人的思路不同。人来判断这件事，很大的因素是之前的头脑中的印象，对方韩大战中双方的资料也许只看喜欢的一方。毕竟人的脑力非常有限，这是一个说得过去的策略，不像DeepQA可以找来数千台机器同时计算，从而把回答问题的时间从数小时提高到3秒钟。

      3点半开始@张俊林say 讲《Siri--苹果帝国的余晖》，演讲资料见http://vdisk.weibo.com/s/2ugN-/1329045608 。PPT上的文字比较小，后面基本看不见，效果有点差。据他讲，实际上Siri涉及到的技术已经有40多年的研究历史，国内厂家短时间内想山寨出来一个是很困难的。

     苹果的Siri需要根据用户的输入得到用户的意图，根据用户的意图找到相关的服务（许多不是苹果自己提供的）并返回给用户。我理解最困难的还是在理解人的意图。与DeepQA面临同样的问题。