20201130_机器学习与统计学：大数据特征概率预测及其分析

清华大学雨课堂公益课 主讲嘉宾邹晓辉讲授： 一、引言 二、规则与计算 三、概率与统计 四、人工智能与机器学习 五、机器学习与深度学习 六、当代统计学 七、计算机、学习机和理解机 八、人机的交互、协作与协同 本课旨在解答下述几类代表性观点里面隐含的认知歧义。 背景知识决定人们如何理解新一代人工智能？ 在北大听到有人说：机器学习就是当代统计学。 还有人说：机器学习支撑的人工智能也被称为“统计学的外延”，诺奖得主托马斯 · 萨金特曾说过人工智能其实就是统计学，只不过用了一个很华丽的辞藻。 还有人想告诉我们大家：机器学习有时是好的解决方案，有时则不是。 图灵机与可计算性理论的人机极限判定标准。 基于规则的计算问题受制于算力的极限约束！ 图灵测试与强弱人工智能人机对话判定标准。 实质上是自然语言理解、专家知识表达和软件模式识别三位一体的形式化结构化大数据处理可否做到歧义化解的判定问题另类极限约束。