机器学习自嘲的炼丹和化学材料自嘲的炒菜有什么本质上的区别？
机器学习领域的“炼丹”和化学材料领域的“炒菜”，虽然都带有自嘲的意味，并且在某种程度上都涉及到对现有材料或算法进行组合、优化和实验，但它们在本质上存在着显著的区别。这些区别体现在其目标、方法论、实验对象、可控性、理论基础以及最终产物的价值导向等方面。
下面我将尽量详细地阐述它们之间的本质区别：
机器学习的“炼丹” vs. 化学材料的“炒菜”
1. 目标 (Goal)
机器学习“炼丹” (Model Tuning/Hyperparameter Optimization):
目标是找到“最佳”的模型，以实现某个特定的预测或决策任务。 这里的“最佳”通常是指在某个预设的评估指标（如准确率、F1分数、AUC、MSE等）上达到最高值或最低值。
炼丹的核心是 寻找参数空间中最优的组合，以让模型能够更好地拟合数据、泛化到未知数据，并最终解决一个实际问题（如图像识别、自然语言处理、推荐系统等）。
目标具有一定的 明确性和可量化性，可以通过各种指标来衡量进展。
化学材料“炒菜” (Material Synthesis/Optimization):
目标是合成出具有特定性质或功能的材料。 这里的“性质”可以是导电性、催化活性、强度、柔韧性、光学特性等等。
炒菜的核心是 通过改变反应条件、原材料配比或加入添加剂来获得具有期望性能的新材料，或者改进现有材料的性能。
目标可能更加 探索性，有时甚至是为了发现意想不到的、具有独特功能的材料，其最终的应用场景可能并非一开始就完全明确。
2. 方法论 (Methodology)
机器学习“炼丹”:
基于数据和算法的迭代优化。 主要方法包括：
超参数调优 (Hyperparameter Tuning): 例如调整学习率、正则化强度、网络层数、节点数、激活函数等。
模型架构搜索 (Neural Architecture Search NAS): 自动寻找最优的网络结构。
特征工程: 手动或自动地选择、转换和组合特征。
数据增强: 通过变换现有数据来增加训练数据的多样性。
核心是实验设计和参数搜索。 通常依赖于大量的计算资源进行反复训练和评估。
很大程度上是一种“黑箱”优化过程。 即使知道哪个超参数组合有效，也未必能完全理解其背后的原理。
化学材料“炒菜”:
基于化学原理、物理规律和实验经验的探索与设计。 主要方法包括：
反应条件控制: 温度、压力、反应时间、溶剂选择、催化剂使用等。
成分配比: 不同组分的比例对材料结构和性能至关重要。
合成方法: 干法、湿法、气相沉积、固相反应等多种合成路径。
后处理: 退火、退火、表面处理等对材料性质有影响。
核心是理解物质的组成、结构与性能之间的关系。 尽管存在实验试错，但通常有较强的理论指导。
更强调对物理化学过程的理解和控制。
3. 实验对象 (Experimental Object)
机器学习“炼丹”:
抽象的数学模型（通常是神经网络）。 实验对象是模型结构、模型参数和训练过程中使用的超参数。
这些对象是 可计算的、可复制的（在相同的硬件和软件环境下），并且可以通过代码进行精确控制和修改。
可以看作是在 数字世界 中进行的实验。
化学材料“炒菜”:
具体的物理化学物质。 实验对象是原子、分子、晶体、高分子等。
这些对象是 具体的、物质存在的，其性质受制于原子排列、化学键、晶体结构、杂质等多种因素。
实验发生在 物理世界 中，需要真实的化学试剂、仪器设备和实验室环境。
4. 可控性与随机性 (Controllability and Randomness)
机器学习“炼丹”:
高度可控，但也存在固有的随机性。
可控性： 可以精确地设置超参数、模型架构、数据划分、优化器等所有训练过程中的变量。
随机性： 模型初始化权重、数据加载顺序、某些正则化技术（如 Dropout）本身就引入了随机性，这使得即使重复“炼丹”过程，也可能得到略微不同的结果。这种随机性有时也是为了帮助模型逃离局部最优。
化学材料“炒菜”:
相对可控，但更易受环境和材料本身复杂性影响。
可控性： 科学家可以精确控制温度、压力、反应时间、试剂纯度等。
随机性/不可控性： 材料的微观结构（如晶界、缺陷）、杂质的存在、反应过程中微小的环境波动（如空气中的水分、振动）都可能对最终材料的性质产生显著影响。有时即使重复实验，也难以得到完全一致的结果，这被称为 批次差异 (batchtobatch variation)。
5. 理论基础与理解深度 (Theoretical Foundation and Depth of Understanding)
机器学习“炼丹”:
理论基础相对较弱，更依赖于经验和启发式方法。
虽然有优化理论、统计学习理论等作为支撑，但对于深度学习模型为何有效、哪些超参数组合能取得好的效果，很多时候缺乏深刻的理论解释，更像是一种 工程上的调优。
“炼丹”这个词本身就暗示着一种 “试错”和“玄学” 的成分，即在不完全理解所有细节的情况下，通过反复尝试来找到好的解决方案。
许多研究致力于 可解释性 (Interpretability)，但目前仍是活跃的研究领域。
化学材料“炒菜”:
拥有深厚的理论基础。
以物理化学、量子化学、固体物理等学科为支撑，科学家可以基于原子、分子层面的相互作用来设计和预测材料的性质。
虽然也存在经验和试错，但更多的是在 已知的理论框架下进行探索和创新。例如，基于能带理论设计半导体材料，基于晶体学原理合成具有特定结构的催化剂。
对材料的 结构性质性能 关系的理解通常更为深入和直接。
6. 最终产物与价值 (End Product and Value)
机器学习“炼丹”:
最终产物是一个训练好的模型（或模型架构）和一个与之相关的性能指标。
价值体现在模型的 预测能力、泛化能力，以及它能够解决的实际问题带来的效率提升、成本降低或新功能实现。
模型本身是抽象的，但其带来的 应用价值是具体的。
化学材料“炒菜”:
最终产物是具体的、具有特定物理化学性质的材料样品。
价值体现在材料本身的 内在性能，例如作为电池材料提升能量密度，作为催化剂提高反应效率，作为结构材料提供强度等。
这些材料可能被用于制造器件、产品或改进现有工艺，其价值是 物质层面的和功能层面的。
7. “自嘲”的性质 (Nature of "Selfdeprecation")
机器学习“炼丹”的自嘲:
暗示着过程的“不精确”和“不科学”。 炼丹师们知道自己在做什么，但有时感觉像是在大海捞针，凭运气和经验（加上计算能力）来找到那个“灵丹妙药”。
反映了深度学习在理论解释上的不足。 很多时候，即使调优成功，也无法清晰地解释为何某个超参数组合能带来如此显著的提升，感觉更像是对模型“属性”的调整，而非对其内在机制的深刻改造。
是对计算资源消耗的戏谑。 高效的超参数搜索往往需要大量的计算资源进行重复训练，耗时耗力。
化学材料“炒菜”的自嘲:
反映了实验过程的“试错”和“经验主义”。 即使有理论指导，很多时候也需要反复尝试不同的配方和条件，才能获得满意的结果，过程中会遇到很多预料之外的问题。
可能指代对现有材料的“简单组合”。 某些时候，对材料的改进可能只是微小的配方调整或简单的物理混合，缺乏颠覆性的创新，被戏称为“炒菜”。
暗示了对“非主流”或“边缘”材料研究的谦虚。 相对于一些有明确理论支撑的“硬核”研究，对新材料的探索有时显得更加“接地气”和“凭感觉”。
总结对比表格
| 特征 | 机器学习“炼丹” | 化学材料“炒菜” |
| : | : | : |
| 目标 | 优化模型性能，解决特定任务 | 合成具有特定性质的材料 |
| 方法论 | 迭代优化，参数搜索，数据增强 | 基于化学原理，控制反应条件，调整配比 |
| 实验对象 | 抽象的数学模型（权重、结构、超参数） | 具体的物理化学物质（原子、分子、晶体） |
| 世界 | 数字世界 | 物理世界 |
| 可控性 | 高度可控，但有训练中的随机性 | 相对可控，但易受微观结构和环境影响 |
| 理论基础 | 相对薄弱，更多经验和启发式方法 | 深厚，以物理化学等学科为支撑 |
| 最终产物 | 训练好的模型（及其性能） | 具有特定性质的材料样品 |
| 价值 | 预测能力，解决实际问题的效率提升 | 材料本身的内在性能，应用到器件或产品 |
| “炼丹/炒菜”的自嘲根源 | 缺乏深刻理论解释，依赖试错和计算资源 | 实验试错，经验主义，对过程复杂性的戏谑 |
本质上来说，机器学习的“炼丹”更侧重于在抽象的数学和计算空间中寻找最优的“配置”，以最大化一个量化指标。而化学材料的“炒菜”则是在具体的物质世界中，通过理解和操控化学过程，来创造或优化具有特定物理化学性质的实体。
尽管都带有“试错”和“优化”的色彩，并且在一定程度上依赖于经验和计算能力，但它们处理的“物质”不同，其背后的科学原理深度和直接性也不同，最终追求的价值也存在差异。机器学习的“炼丹”是在一个相对“干净”且可控的数字环境中进行参数优化，而化学材料的“炒菜”则是在一个充满复杂性和不确定性的物理世界中进行物质创造。
下面我将尽量详细地阐述它们之间的本质区别：
机器学习的“炼丹” vs. 化学材料的“炒菜”
1. 目标 (Goal)
机器学习“炼丹” (Model Tuning/Hyperparameter Optimization):
目标是找到“最佳”的模型，以实现某个特定的预测或决策任务。 这里的“最佳”通常是指在某个预设的评估指标（如准确率、F1分数、AUC、MSE等）上达到最高值或最低值。
炼丹的核心是 寻找参数空间中最优的组合，以让模型能够更好地拟合数据、泛化到未知数据，并最终解决一个实际问题（如图像识别、自然语言处理、推荐系统等）。
目标具有一定的 明确性和可量化性，可以通过各种指标来衡量进展。
化学材料“炒菜” (Material Synthesis/Optimization):
目标是合成出具有特定性质或功能的材料。 这里的“性质”可以是导电性、催化活性、强度、柔韧性、光学特性等等。
炒菜的核心是 通过改变反应条件、原材料配比或加入添加剂来获得具有期望性能的新材料，或者改进现有材料的性能。
目标可能更加 探索性，有时甚至是为了发现意想不到的、具有独特功能的材料，其最终的应用场景可能并非一开始就完全明确。
2. 方法论 (Methodology)
机器学习“炼丹”:
基于数据和算法的迭代优化。 主要方法包括：
超参数调优 (Hyperparameter Tuning): 例如调整学习率、正则化强度、网络层数、节点数、激活函数等。
模型架构搜索 (Neural Architecture Search NAS): 自动寻找最优的网络结构。
特征工程: 手动或自动地选择、转换和组合特征。
数据增强: 通过变换现有数据来增加训练数据的多样性。
核心是实验设计和参数搜索。 通常依赖于大量的计算资源进行反复训练和评估。
很大程度上是一种“黑箱”优化过程。 即使知道哪个超参数组合有效，也未必能完全理解其背后的原理。
化学材料“炒菜”:
基于化学原理、物理规律和实验经验的探索与设计。 主要方法包括：
反应条件控制: 温度、压力、反应时间、溶剂选择、催化剂使用等。
成分配比: 不同组分的比例对材料结构和性能至关重要。
合成方法: 干法、湿法、气相沉积、固相反应等多种合成路径。
后处理: 退火、退火、表面处理等对材料性质有影响。
核心是理解物质的组成、结构与性能之间的关系。 尽管存在实验试错，但通常有较强的理论指导。
更强调对物理化学过程的理解和控制。
3. 实验对象 (Experimental Object)
机器学习“炼丹”:
抽象的数学模型（通常是神经网络）。 实验对象是模型结构、模型参数和训练过程中使用的超参数。
这些对象是 可计算的、可复制的（在相同的硬件和软件环境下），并且可以通过代码进行精确控制和修改。
可以看作是在 数字世界 中进行的实验。
化学材料“炒菜”:
具体的物理化学物质。 实验对象是原子、分子、晶体、高分子等。
这些对象是 具体的、物质存在的，其性质受制于原子排列、化学键、晶体结构、杂质等多种因素。
实验发生在 物理世界 中，需要真实的化学试剂、仪器设备和实验室环境。
4. 可控性与随机性 (Controllability and Randomness)
机器学习“炼丹”:
高度可控，但也存在固有的随机性。
可控性： 可以精确地设置超参数、模型架构、数据划分、优化器等所有训练过程中的变量。
随机性： 模型初始化权重、数据加载顺序、某些正则化技术（如 Dropout）本身就引入了随机性，这使得即使重复“炼丹”过程，也可能得到略微不同的结果。这种随机性有时也是为了帮助模型逃离局部最优。
化学材料“炒菜”:
相对可控，但更易受环境和材料本身复杂性影响。
可控性： 科学家可以精确控制温度、压力、反应时间、试剂纯度等。
随机性/不可控性： 材料的微观结构（如晶界、缺陷）、杂质的存在、反应过程中微小的环境波动（如空气中的水分、振动）都可能对最终材料的性质产生显著影响。有时即使重复实验，也难以得到完全一致的结果，这被称为 批次差异 (batchtobatch variation)。
5. 理论基础与理解深度 (Theoretical Foundation and Depth of Understanding)
机器学习“炼丹”:
理论基础相对较弱，更依赖于经验和启发式方法。
虽然有优化理论、统计学习理论等作为支撑，但对于深度学习模型为何有效、哪些超参数组合能取得好的效果，很多时候缺乏深刻的理论解释，更像是一种 工程上的调优。
“炼丹”这个词本身就暗示着一种 “试错”和“玄学” 的成分，即在不完全理解所有细节的情况下，通过反复尝试来找到好的解决方案。
许多研究致力于 可解释性 (Interpretability)，但目前仍是活跃的研究领域。
化学材料“炒菜”:
拥有深厚的理论基础。
以物理化学、量子化学、固体物理等学科为支撑，科学家可以基于原子、分子层面的相互作用来设计和预测材料的性质。
虽然也存在经验和试错，但更多的是在 已知的理论框架下进行探索和创新。例如，基于能带理论设计半导体材料，基于晶体学原理合成具有特定结构的催化剂。
对材料的 结构性质性能 关系的理解通常更为深入和直接。
6. 最终产物与价值 (End Product and Value)
机器学习“炼丹”:
最终产物是一个训练好的模型（或模型架构）和一个与之相关的性能指标。
价值体现在模型的 预测能力、泛化能力，以及它能够解决的实际问题带来的效率提升、成本降低或新功能实现。
模型本身是抽象的，但其带来的 应用价值是具体的。
化学材料“炒菜”:
最终产物是具体的、具有特定物理化学性质的材料样品。
价值体现在材料本身的 内在性能，例如作为电池材料提升能量密度，作为催化剂提高反应效率，作为结构材料提供强度等。
这些材料可能被用于制造器件、产品或改进现有工艺，其价值是 物质层面的和功能层面的。
7. “自嘲”的性质 (Nature of "Selfdeprecation")
机器学习“炼丹”的自嘲:
暗示着过程的“不精确”和“不科学”。 炼丹师们知道自己在做什么，但有时感觉像是在大海捞针，凭运气和经验（加上计算能力）来找到那个“灵丹妙药”。
反映了深度学习在理论解释上的不足。 很多时候，即使调优成功，也无法清晰地解释为何某个超参数组合能带来如此显著的提升，感觉更像是对模型“属性”的调整，而非对其内在机制的深刻改造。
是对计算资源消耗的戏谑。 高效的超参数搜索往往需要大量的计算资源进行重复训练，耗时耗力。
化学材料“炒菜”的自嘲:
反映了实验过程的“试错”和“经验主义”。 即使有理论指导，很多时候也需要反复尝试不同的配方和条件，才能获得满意的结果，过程中会遇到很多预料之外的问题。
可能指代对现有材料的“简单组合”。 某些时候，对材料的改进可能只是微小的配方调整或简单的物理混合，缺乏颠覆性的创新，被戏称为“炒菜”。
暗示了对“非主流”或“边缘”材料研究的谦虚。 相对于一些有明确理论支撑的“硬核”研究，对新材料的探索有时显得更加“接地气”和“凭感觉”。
总结对比表格
| 特征 | 机器学习“炼丹” | 化学材料“炒菜” |
| : | : | : |
| 目标 | 优化模型性能，解决特定任务 | 合成具有特定性质的材料 |
| 方法论 | 迭代优化，参数搜索，数据增强 | 基于化学原理，控制反应条件，调整配比 |
| 实验对象 | 抽象的数学模型（权重、结构、超参数） | 具体的物理化学物质（原子、分子、晶体） |
| 世界 | 数字世界 | 物理世界 |
| 可控性 | 高度可控，但有训练中的随机性 | 相对可控，但易受微观结构和环境影响 |
| 理论基础 | 相对薄弱，更多经验和启发式方法 | 深厚，以物理化学等学科为支撑 |
| 最终产物 | 训练好的模型（及其性能） | 具有特定性质的材料样品 |
| 价值 | 预测能力，解决实际问题的效率提升 | 材料本身的内在性能，应用到器件或产品 |
| “炼丹/炒菜”的自嘲根源 | 缺乏深刻理论解释，依赖试错和计算资源 | 实验试错，经验主义，对过程复杂性的戏谑 |
本质上来说，机器学习的“炼丹”更侧重于在抽象的数学和计算空间中寻找最优的“配置”，以最大化一个量化指标。而化学材料的“炒菜”则是在具体的物质世界中，通过理解和操控化学过程，来创造或优化具有特定物理化学性质的实体。
尽管都带有“试错”和“优化”的色彩，并且在一定程度上依赖于经验和计算能力，但它们处理的“物质”不同，其背后的科学原理深度和直接性也不同，最终追求的价值也存在差异。机器学习的“炼丹”是在一个相对“干净”且可控的数字环境中进行参数优化，而化学材料的“炒菜”则是在一个充满复杂性和不确定性的物理世界中进行物质创造。
网友意见
方法论上并没有什么区别。实际上不止炼丹和炒菜，现代实用科研里大多数人都在试错，本质上就是神农尝百草。因为理论能准确预测的东西前人早就研究完了，哪还轮得到你。
理论物理看起来有理论，是因为理论太超前了，现有条件无法实验验证，所以搞理论的可以随便开脑洞。应用物理大家其实还是在试错。
现代科学和古代经验按说应该泾渭分明，可是一实践就发现越来越像，一半多的医学论文都没发复现。所以我觉得如果现代医学算科学，那么神农氏也算科学家。
机器学习和化学的唯一区别是，搞机器学习的如果有钱，可以开一百台机器一次试一百个参数，属于资本密集产业，劳动生产率很高，所以工资高。
搞化学的如果有钱，要雇一百个博士才能一次试一百个参数，属于劳动力密集产业，劳动生产率很低，所以工资低。
当后者用机器取代人力进行暴力穷举试错时候，这个问题才有讨论的意义。
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