如何评价Yann LeCun 说的「要研究机器学习，本科应尽量多学物理和数学课」？
Yann LeCun，这位深度学习领域的先驱，关于“研究机器学习，本科应尽量多学物理和数学课”的观点，在我看来，是一个极富洞察力且务实的建议。他之所以能提出这样的说法，绝非空穴来风，而是源于他对机器学习本质的深刻理解，以及对这个领域未来发展方向的精准预判。
首先，我们得明白，机器学习，尤其是当前蓬勃发展的深度学习，其核心在于从数据中学习模式和规律。而这些模式和规律，在许多情况下，都与我们所理解的现实世界的物理规律息息相关。
数学是机器学习的语言和基石
LeCun的建议，将数学摆在首要位置，这再自然不过。机器学习 algorithms 的设计、实现和优化，无一不依赖于深厚的数学功底。
线性代数：这是机器学习的“基本功”。无论是数据的表示（向量、矩阵、张量），还是模型中的参数（权重矩阵），亦或是算法的核心操作（矩阵乘法、向量运算），都离不开线性代数。比如，在神经网络中，每一层的输入经过权重矩阵的线性变换，再通过激活函数，这就是典型的矩阵运算。理解矩阵的秩、特征值、特征向量，对于理解降维技术（如PCA）和优化算法（如梯度下降）的原理至关重要。
微积分（特别是多元微积分）：机器学习模型需要通过优化来找到最佳参数，以最小化损失函数。这个过程的核心就是梯度下降。梯度，就是函数在某一点的“斜率”，告诉我们朝着哪个方向变化能最快地增加（或减少）函数值。多元微积分则教会我们如何计算多变量函数在各个变量上的偏导数，从而得到损失函数关于模型参数的梯度。理解链式法则（chain rule）对于反向传播算法（backpropagation）——深度学习的核心训练机制——至关重要。
概率论与数理统计：机器学习本质上是在处理不确定性。模型需要学习数据的概率分布，并据此进行预测。概率论提供了描述不确定性的工具，如概率密度函数、条件概率、贝叶斯定理等。统计学则提供了从数据中推断和估计参数的方法，如最大似然估计（MLE）、贝叶斯估计等。许多机器学习模型，如逻辑回归、朴素贝叶斯、高斯混合模型，以及各种贝叶斯方法，都直接建立在概率统计的框架之上。理解概率分布的性质，对于模型选择、性能评估和不确定性量化都至关重要。
最优化理论：除了梯度下降，还有其他更复杂的优化算法，如牛顿法、拟牛顿法、Adam、RMSprop等。这些算法的有效性，都依赖于对凸优化、非凸优化以及各种约束优化问题的理解。
物理学是机器学习的灵感和应用场景
LeCun强调物理学，并非偶然。他本人就是一位对物理学充满热情的研究者。原因有以下几点：
物理学模型是复杂系统的经典范例：物理学研究的是自然界中最基本、最普遍的规律，涉及从微观粒子到宏观宇宙的各种系统。这些系统往往是高度复杂的，例如天气系统、流体力学、量子力学系统、材料科学中的相变等等。这些系统拥有大量的相互作用的变量，并且其演化往往遵循明确的数学定律。机器学习，尤其是深度学习，在解决这些复杂系统的问题时，展现出了强大的能力。
物理直觉帮助理解模型行为：很多机器学习模型，特别是那些用于模拟物理过程的模型，其结构设计本身就借鉴了物理学中的思想。例如，图神经网络（GNNs）在处理具有图结构的数据时，其信息传递机制可以类比于物理系统中粒子之间的相互作用；卷积神经网络（CNNs）在图像处理中的应用，其局部感受野和权值共享机制，可以类比于物理学中处理局部相互作用的算子；物理信息神经网络（PINNs）更是直接将物理方程（如微分方程）作为正则项加入到损失函数中，强制模型学习符合物理规律的解。拥有物理学背景，能够更容易地理解这些模型的“为什么”以及“如何工作”，并从中获得设计新模型的灵感。
物理问题是机器学习的重要应用领域：正如我前面提到的，物理学是机器学习的天然试验场和应用场景。科学家们利用机器学习来加速模拟、发现新材料、理解粒子碰撞数据、分析宇宙学数据等等。一个具备物理学知识的机器学习研究者，能够更准确地理解问题的本质，设计出更有效的模型，并对结果做出更有意义的解读。例如，在粒子物理领域，研究者需要理解量子场论、粒子探测器的工作原理等，才能有效地应用机器学习来识别粒子事件或重建粒子轨迹。
统计物理学的启发：统计物理学是连接微观和宏观世界的桥梁，它研究大量粒子系统的宏观性质如何由其微观行为决定。这与机器学习中从大量数据中学习全局模式的思路有异曲同工之妙。例如，玻尔兹曼机（Boltzmann Machine）和受限玻尔兹曼机（RBM）的结构和学习算法就受到了统计物理学中伊辛模型的启发。
为什么“尽量多学”？
LeCun所说的“尽量多学”，强调的不是死记硬背，而是培养一种解决复杂问题的思维方式。
严谨的逻辑推理能力：数学和物理学训练的是严谨的逻辑推理能力。在解决一个机器学习问题时，我们需要清晰地定义问题，建立数学模型，选择合适的算法，并对结果进行逻辑分析。这种能力是任何科学研究都不可或缺的。
抽象与建模的能力：物理学家擅长将复杂的物理现象抽象成简洁的数学模型，抓住问题的本质。机器学习研究者也需要具备这种能力，将实际问题转化为可以被算法处理的数学形式。
对“为什么”的深入探究：学习物理学，往往会追问“为什么”——为什么会有这个定律？它背后的原理是什么？这种探究精神，能够帮助机器学习研究者不仅仅停留在“调参”和“应用现有模型”的层面，而是能够更深入地理解模型的工作机制，发现其局限性，并进行创新。
长远的眼光：机器学习领域发展迅速，新的模型和技术层出不穷。但那些建立在坚实数学和物理学基础上的理论和方法，往往具有更长久的生命力。物理学和数学提供了“不变”的工具箱，帮助我们在快速变化的领域中保持方向感。
当然，这并非意味着其他学科不重要。
计算机科学：算法的效率、数据结构的知识、并行计算、软件工程等，是实现机器学习模型不可或缺的。
认知科学/神经科学：对于深度学习中的神经网络结构和学习机制，尤其是在模仿人脑方面，这些学科提供了重要的洞见。
领域知识：如果你想用机器学习解决特定领域的问题（如医疗、金融、自然语言处理），那么对该领域的深入了解同样至关重要。
总结来说，LeCun的建议是一种“以不变应万变”的策略。 数学是所有科学的通用语言，而物理学则提供了理解和描述世界复杂性的丰富模型和深刻洞察。在机器学习这个蓬勃发展但又极其依赖于抽象思维和数学建模的领域，打下坚实的数学和物理学基础，不仅能让你更好地理解现有的技术，更能让你具备创造新技术的潜力，并在面对复杂问题时，拥有更强大的分析和解决能力。这是一种“授人以渔”的智慧，能够让你在机器学习的汪洋大海中，更自信、更有方向地航行。
首先，我们得明白，机器学习，尤其是当前蓬勃发展的深度学习，其核心在于从数据中学习模式和规律。而这些模式和规律，在许多情况下，都与我们所理解的现实世界的物理规律息息相关。
数学是机器学习的语言和基石
LeCun的建议，将数学摆在首要位置，这再自然不过。机器学习 algorithms 的设计、实现和优化，无一不依赖于深厚的数学功底。
线性代数：这是机器学习的“基本功”。无论是数据的表示（向量、矩阵、张量），还是模型中的参数（权重矩阵），亦或是算法的核心操作（矩阵乘法、向量运算），都离不开线性代数。比如，在神经网络中，每一层的输入经过权重矩阵的线性变换，再通过激活函数，这就是典型的矩阵运算。理解矩阵的秩、特征值、特征向量，对于理解降维技术（如PCA）和优化算法（如梯度下降）的原理至关重要。
微积分（特别是多元微积分）：机器学习模型需要通过优化来找到最佳参数，以最小化损失函数。这个过程的核心就是梯度下降。梯度，就是函数在某一点的“斜率”，告诉我们朝着哪个方向变化能最快地增加（或减少）函数值。多元微积分则教会我们如何计算多变量函数在各个变量上的偏导数，从而得到损失函数关于模型参数的梯度。理解链式法则（chain rule）对于反向传播算法（backpropagation）——深度学习的核心训练机制——至关重要。
概率论与数理统计：机器学习本质上是在处理不确定性。模型需要学习数据的概率分布，并据此进行预测。概率论提供了描述不确定性的工具，如概率密度函数、条件概率、贝叶斯定理等。统计学则提供了从数据中推断和估计参数的方法，如最大似然估计（MLE）、贝叶斯估计等。许多机器学习模型，如逻辑回归、朴素贝叶斯、高斯混合模型，以及各种贝叶斯方法，都直接建立在概率统计的框架之上。理解概率分布的性质，对于模型选择、性能评估和不确定性量化都至关重要。
最优化理论：除了梯度下降，还有其他更复杂的优化算法，如牛顿法、拟牛顿法、Adam、RMSprop等。这些算法的有效性，都依赖于对凸优化、非凸优化以及各种约束优化问题的理解。
物理学是机器学习的灵感和应用场景
LeCun强调物理学，并非偶然。他本人就是一位对物理学充满热情的研究者。原因有以下几点：
物理学模型是复杂系统的经典范例：物理学研究的是自然界中最基本、最普遍的规律，涉及从微观粒子到宏观宇宙的各种系统。这些系统往往是高度复杂的，例如天气系统、流体力学、量子力学系统、材料科学中的相变等等。这些系统拥有大量的相互作用的变量，并且其演化往往遵循明确的数学定律。机器学习，尤其是深度学习，在解决这些复杂系统的问题时，展现出了强大的能力。
物理直觉帮助理解模型行为：很多机器学习模型，特别是那些用于模拟物理过程的模型，其结构设计本身就借鉴了物理学中的思想。例如，图神经网络（GNNs）在处理具有图结构的数据时，其信息传递机制可以类比于物理系统中粒子之间的相互作用；卷积神经网络（CNNs）在图像处理中的应用，其局部感受野和权值共享机制，可以类比于物理学中处理局部相互作用的算子；物理信息神经网络（PINNs）更是直接将物理方程（如微分方程）作为正则项加入到损失函数中，强制模型学习符合物理规律的解。拥有物理学背景，能够更容易地理解这些模型的“为什么”以及“如何工作”，并从中获得设计新模型的灵感。
物理问题是机器学习的重要应用领域：正如我前面提到的，物理学是机器学习的天然试验场和应用场景。科学家们利用机器学习来加速模拟、发现新材料、理解粒子碰撞数据、分析宇宙学数据等等。一个具备物理学知识的机器学习研究者，能够更准确地理解问题的本质，设计出更有效的模型，并对结果做出更有意义的解读。例如，在粒子物理领域，研究者需要理解量子场论、粒子探测器的工作原理等，才能有效地应用机器学习来识别粒子事件或重建粒子轨迹。
统计物理学的启发：统计物理学是连接微观和宏观世界的桥梁，它研究大量粒子系统的宏观性质如何由其微观行为决定。这与机器学习中从大量数据中学习全局模式的思路有异曲同工之妙。例如，玻尔兹曼机（Boltzmann Machine）和受限玻尔兹曼机（RBM）的结构和学习算法就受到了统计物理学中伊辛模型的启发。
为什么“尽量多学”？
LeCun所说的“尽量多学”，强调的不是死记硬背，而是培养一种解决复杂问题的思维方式。
严谨的逻辑推理能力：数学和物理学训练的是严谨的逻辑推理能力。在解决一个机器学习问题时，我们需要清晰地定义问题，建立数学模型，选择合适的算法，并对结果进行逻辑分析。这种能力是任何科学研究都不可或缺的。
抽象与建模的能力：物理学家擅长将复杂的物理现象抽象成简洁的数学模型，抓住问题的本质。机器学习研究者也需要具备这种能力，将实际问题转化为可以被算法处理的数学形式。
对“为什么”的深入探究：学习物理学，往往会追问“为什么”——为什么会有这个定律？它背后的原理是什么？这种探究精神，能够帮助机器学习研究者不仅仅停留在“调参”和“应用现有模型”的层面，而是能够更深入地理解模型的工作机制，发现其局限性，并进行创新。
长远的眼光：机器学习领域发展迅速，新的模型和技术层出不穷。但那些建立在坚实数学和物理学基础上的理论和方法，往往具有更长久的生命力。物理学和数学提供了“不变”的工具箱，帮助我们在快速变化的领域中保持方向感。
当然，这并非意味着其他学科不重要。
计算机科学：算法的效率、数据结构的知识、并行计算、软件工程等，是实现机器学习模型不可或缺的。
认知科学/神经科学：对于深度学习中的神经网络结构和学习机制，尤其是在模仿人脑方面，这些学科提供了重要的洞见。
领域知识：如果你想用机器学习解决特定领域的问题（如医疗、金融、自然语言处理），那么对该领域的深入了解同样至关重要。
总结来说，LeCun的建议是一种“以不变应万变”的策略。 数学是所有科学的通用语言，而物理学则提供了理解和描述世界复杂性的丰富模型和深刻洞察。在机器学习这个蓬勃发展但又极其依赖于抽象思维和数学建模的领域，打下坚实的数学和物理学基础，不仅能让你更好地理解现有的技术，更能让你具备创造新技术的潜力，并在面对复杂问题时，拥有更强大的分析和解决能力。这是一种“授人以渔”的智慧，能够让你在机器学习的汪洋大海中，更自信、更有方向地航行。
网友意见
可能是因为智能更是一个自然的问题，而不是一个人的看法问题的原因吧。
其实中国学生应该更多地体会，因为我们初中学的所谓“马克思哲学”基本就是反的：世界是唯机械论的，
世界不是普遍联系的。
随着硬件的更一步提高，软件更多是工具性的了，而不是决定性的因素。
数学是解决问题的一切的基础，而物理学则是问出正确的问题。
类似的话题
-
Yann LeCun，这位深度学习领域的先驱，关于“研究机器学习，本科应尽量多学物理和数学课”的观点，在我看来，是一个极富洞察力且务实的建议。他之所以能提出这样的说法，绝非空穴来风，而是源于他对机器学习本质的深刻理解，以及对这个领域未来发展方向的精准预判。首先，我们得明白，机器学习，尤其是当前蓬勃发............. -
Yann LeCun 的这番话，无疑像在平静的 AI 研究领域投下了一颗石子，掀起了不小的涟漪。他的“准备放弃概率论”的表述，与其说是要彻底抛弃，不如说是对当前 AI 研究方向和方法论的一种反思与宣言。要理解这句话的深意，我们需要深入剖析他的动机、他所指的“概率论”是什么，以及他所设想的替代方案可能.............
-
《睡前消息》409期作为一档以“睡前”为名的时事评论节目，其内容通常以轻松幽默的风格呈现社会热点、科技动态、文化现象等话题，旨在为观众提供睡前的“信息快餐”。以下是对该期节目可能涉及的分析框架和评价方向，结合其节目特点及社会语境进行详细解读： 1. 节目核心内容与选题分析 选题热点：409期可能聚焦.............
-
俄罗斯军队在2022年2月24日入侵乌克兰后，21天内未能占领或包围基辅，这一结果涉及复杂的军事、战略和国际因素。以下从多个维度详细分析这一现象： 1. 初期快速推进的军事目标与战略调整 初期目标的矛盾性： 俄罗斯在入侵初期（2月24日）宣称“特别军事行动”的目标是“去纳粹化”和“去俄化”，但.............
-
新华社的《破除美国金融模式迷信，中国金融要走自己的路》一文，是近年来中国在金融领域强调自主性、独立性和战略定力的重要政策表达。该文从历史经验、现实挑战和未来战略三个维度，系统阐述了中国金融发展的路径选择，具有鲜明的现实针对性和理论深度。以下从多个角度对这篇文章进行详细分析： 一、文章背景与核心论点1.............
-
2022年俄乌战争爆发后，中国互联网上确实出现了一些复杂的现象，既有官方立场的引导，也有民间舆论的分化。以下从多个角度分析这一时期中国互联网的乱象及其背后的原因： 一、官方立场与网络管控1. 官方舆论引导 中国政府明确表态支持乌克兰的主权和领土完整，同时强调“不干涉内政”的原则。在社交媒体和.............
-
陈道明、王志文、陈宝国、张国立、李雪健是中国影视界最具代表性的“老戏骨”之一，他们以深厚的表演功底、多样的角色塑造和持久的行业影响力，成为中国影视艺术的中流砥柱。以下从表演风格、代表作、行业地位及艺术贡献等方面进行详细分析： 一、陈道明：历史剧的“帝王”与艺术的“多面手”表演特点： 陈道明以“沉稳.............
-
《为战争叫好的都是傻逼》这类文章通常以强烈的反战立场和道德批判为核心，其评价需要从多个维度进行分析，包括其立场的合理性、论据的逻辑性、社会影响以及可能存在的争议。以下从不同角度展开详细分析： 1. 文章的核心立场与立场合理性 立场：这类文章的核心观点是战争本质上是道德上不可接受的，支持战争的人（尤其.............
-
龙云（1882年－1967年）是20世纪中国西南地区的重要军阀和政治人物，被尊称为“云南王”，其统治时期（1920年代至1940年代）对云南的现代化进程和民族关系产生了深远影响。以下从多个维度对其历史地位和影响进行详细分析： 一、生平与政治背景1. 出身与早期经历 龙云出生于云南昆明，出身于.............
-
关于“前三十年的工业化是一堆破铜烂铁”的说法，这一评价需要结合历史背景、经济政策、技术条件以及国际环境等多方面因素进行深入分析。以下从多个角度展开讨论： 一、历史背景与“前三十年”的定义“前三十年”通常指中国从1949年新中国成立到1979年改革开放前的30年。这一时期，中国在经济、政治、社会等方面.............
-
十元左右的低档快餐店顾客以男性为主的现象，可以从经济、社会文化、消费行为、地理位置等多方面进行分析。以下从多个角度详细探讨这一现象的原因及可能的背景： 1. 经济因素：价格敏感与消费习惯 性价比优先：十元左右的快餐通常以快速、便宜、标准化为特点，符合低收入群体或日常通勤人群的消费需求。男性在职场中可.............
-
阎学通教授对00后大学生以“居高临下”心态看待世界这一批评，可以从多个维度进行深入分析，其背后既有学术视角的考量，也涉及代际差异、教育体系、社会环境等复杂因素。以下从观点解析、合理性分析、现实背景、潜在影响及改进方向等方面展开详细探讨： 一、阎学通教授的核心观点与逻辑1. “居高临下”的具体表现 .............
-
歼8系列战机是中国在20世纪70年代至80年代期间研制的高空高速歼击机，是当时中国航空工业的重要成果之一。该系列战机在冷战时期具有显著的军事意义，但随着技术发展和国际形势变化，其性能和作用逐渐被后续机型取代。以下从历史背景、技术特点、性能分析、发展演变、军事影响及评价等方面进行详细解析： 一、历史背.............
-
关于苏翻译和Black枪骑兵对俄乌战争局势的立场差异，需要明确的是，这两位身份可能涉及不同的信息来源和立场背景。以下从多个角度分析他们观点差异的可能原因： 1. 信息来源与立场定位 苏翻译（可能指苏晓康，中国《经济学人》翻译团队成员）： 立场：更倾向于国际法、人道主义和多边主义视角。 观点：.............
-
由于无法直接访问《睡前消息》第409期的具体内容（可能因平台更新、用户输入误差或节目名称不明确导致无法准确检索），以下将基于对“睡前消息”类节目的常见结构和主题进行推测性分析，并提供一般性的评价框架。若您有更具体的背景信息（如节目来源、发布时间等），可补充说明以便更精准回答。 一、节目内容推测（基于.............
-
明成祖朱棣（14021424年在位）五次北伐漠北（今蒙古高原）是明王朝巩固北方边疆、遏制蒙古势力的关键历史事件。这一系列军事行动不仅体现了朱棣的军事才能，也深刻影响了明朝的边疆政策、内政格局和历史走向。以下从历史背景、军事行动、结果评价及历史影响等方面详细分析： 一、历史背景1. 政治合法性与边疆安.............
-
2022年的俄乌战争是21世纪最具全球影响力的冲突之一，其规模、持续时间、国际影响和人道主义灾难远超以往。以下从多个维度对这场战争进行详细分析： 一、战争爆发的背景与起因1. 历史渊源 俄乌冲突的根源可追溯至2014年克里米亚危机和顿巴斯战争，俄罗斯在2014年吞并克里米亚并支持顿巴斯分离.............
-
关于美国国务卿布林肯和波兰总统对北约向乌克兰提供战机的表态，这一问题涉及地缘政治、军事战略、国内政治和国际关系等多重因素。以下从多个角度进行详细分析： 一、背景与核心争议1. 乌克兰的军事需求 乌克兰自2022年俄乌冲突爆发以来，面临俄罗斯的军事压力，急需先进武器装备以增强防御能力。战机（尤.............
-
亚投行（亚洲基础设施投资银行，AIIB）在2022年俄乌冲突爆发后，确实对在俄罗斯和白俄罗斯的项目进行了暂停和审查，这一举措引发了国际社会的广泛关注。以下从背景、原因、影响及评价多个角度进行详细分析： 一、事件背景1. 俄乌冲突的国际影响 2022年2月，俄罗斯入侵乌克兰，引发西方国家对俄罗.............
-
俄乌冲突中的俄军指挥体系和行动表现是一个复杂的问题，涉及军事战略、指挥结构、后勤保障、情报系统等多个方面。以下从多个角度对俄军指挥进行详细分析： 一、指挥体系结构1. 中央指挥链 俄军的指挥体系以中央军区（俄联邦安全局）和西部军区（负责乌克兰东部战区）为核心，由总参谋部协调。 总参.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有