在研究自然语言处理时,经常要涉及到人工智能的知识.本来NLP就是人工智能的一个重要方面和分支.

       在研究的过程中,经常会用到一些高级的算法.如神经网络算法,蚁群算法,遗传算法,隐马尔科夫模型的Veterbi算法,前向后向算法等,这几天粗略地看了一下这些算法.大体上了解了这些算法的基本思路.从这些算法中,不得不感慨人类的智慧和大自然的巧妙.包括神经网络算法,遗传算法,蚁群算法都是模拟大自然产生的算法.神经网络是模拟人类学习,思考时的过程.遗传算法是模拟的自然界种族成长,更替的过程,模拟DNA结合,进化的过程.蚁群算法是模拟蚂蚁觅食寻路的算法,来解决寻求解空间的模型.

     这些算法也是近来使用的很广的算法,因为他们都有很好的效果.据理论证明,三层的神经网络就可以表示所有的非线形空间了.

      看来,作为一个计算机科学家,不仅要精通本专业的知识,还要对其他知识有所涉猎.(当然,仅仅想成为一个计算机工程师的话,just mind your own area,anyway).

      其实,从最近的学习和读文章的经验就发现,计算机就是一个工具,真正能解决问题的是其他专业的知识.如生物,物理,数学等,最重要的就是数学!哎,我的数学太弱了,看那些论文都是看到一半就看不下去了.得好好补补数学了.正如刘挺老师说的,有时候计算机的进展需要等待数学的进步来推动,当一个新的理论被证明有效时,计算机科学家就都把它拿过来敲敲自己研究的这片领域,说不定就可以取得进步了.很搞笑,但是很有道理.