多谢江岭授权发布以下讨论内容到俺博客上 :)

刘杨said:

最近开源了4个项目：

http://nplanner.codeplex.com/
http://nruler.codeplex.com/
http://ncomputervision.codeplex.com/
http://npatternrecognizer.codeplex.com/

江岭 says:
赞啊
可惜都是用C#写的。。
刘杨 says:
C# 也可以在Linux上执行，用Mono
江岭 says:
好的 研究一下

刘杨 says:

你现在经常更新哪个blog啊
 我加一下feed
江岭 says:
 hi.baidu.com/timeless
 好啊
刘杨 says:
好的，我是www.cnblogs.com/foamliu
江岭 says:
哦，我还以为你还是在msn空间
刘杨 says:
这里貌似技术文章比较多，呵呵，而且排版比csdn好些，不过多数文章都是语言层面的
江岭 says:
嗯
语言层面的我也不太喜欢。我喜欢有点数学知识的

刘杨 says:
有其它好的技术blog feed别忘了跟我分享啊 
江岭 says:
好啊，师兄喜欢什么方面的？
刘杨 says:
人工智能，设计模式，安全和高性能计算是我最爱的topic
江岭 says:
哦。。
刘杨 says:
对了，微软最近准备推出一种数据定义语言，叫 "m" （codename, 产品名待定）
很接近于我们之前研究过的语意网领域建模，呵呵
江岭 says:
我现在觉得，现实问题都是不确定的居多，而我们研究生时搞的推理，都是确定环境下的。确定环境下适合于下棋、游戏等问题，但现实问题还是得靠概率
刘杨 says:
absolutely 同意
江岭 says:
嗯
刘杨 says:
我觉得问题要真正解决，需要确定的形式化逻辑和模式识别的适当结合
江岭 says:
嗯，我也觉得
刘杨 says:
比如人脑就是这样的，我们大脑对逻辑的应用是分散的、不连续的和孤立的
江岭 says:
师兄有什么好的心得、推荐的书都可以发在blog上啊，这样我就可以看到了
刘杨 says:
中间填补空白的都是模式识别和接下来的规则应用
江岭 says:
我一直觉得人脑里面有好几套独立的系统，互相制约。
刘杨 says:
嗯，差不多
好的啊一定
比如说熟能生巧，就是大脑中模式部分接管了逻辑部分的工作，做了但是自己都不清楚怎么做的，呵呵，生活中多数底层动作都是这么做的。一个极端的例子是：你知道在你握手的时候有多少肌肉纤维需要收缩么？
江岭 says:
感觉，人脑里面有纯逻辑的推理系统，也有纯经验的概率推理系统，等等，互相制约，约束人做出相对较好的决策
是的
他们之间有分工，也有合作，也有互相竞争
有时候同一件事情，如果人脑里的几套系统得出不同的判断，就需要仲裁
刘杨 says:
纯逻辑包括规划，规则等
概率的逻辑如贝叶斯
模式识别和规则应用，比如神经网络

有层次的,心理学上的名字把模式叫下意识
完全同意
一般需要仲裁的时候逻辑都获胜，而模式通过情绪对上层施加影响
江岭 says:
嗯，有道理
刘杨 says:
模式的速度极快，著名的《情绪解析》（豆瓣链接）说，对任何刺激，情绪上做出反应只需要不到一秒，并持续大约6秒，同时但稍慢理性也就是逻辑也会参与进来，仲裁的能力就是情商的高低了
江岭 says:
嗯，我一直感慨于人脑的自我纠正能力
刘杨 says:
模式起作用很快，但是形成很慢，比逻辑慢多了，是几百万年的进化为了对付茹毛饮血、野兽肆虐的从林生活中逐渐形成的，对现在的白领来说，很多时候不能很好适应
所以就需要情商用逻辑思维这些进行控制了
江岭 says:
嗯，大自然训练模型的方式就是残酷地自然选择
刘杨 says:
是啊是啊，人脑的学习能力非常强
很有效的方式，呵呵
江岭 says:
是啊，呵呵
人脑里面估计有无数套分类模式
分类模型
刘杨 says:
神经网络有其不可替代的优势，现在学术领域提到模式识别都青睐支持向量机，但MSRA的实践证明，很多大规模的实际问题，神经网络往往做的更好
江岭 says:
师兄现在在MS做什么方面呢？
刘杨 says:
极多套分类模式，绝大多数是学来的，这也就是人脑的自我纠正自我学习能力了

现在试图在云上搭建高性能计算平台，比如天气预报那种超复杂的模拟，蛋白质折叠的模拟，金融风险的模拟啊之类，simulation不是所有的高性能计算，但无疑是非常有代表性的一类
江岭 says:
神经网络可能主要是在数学上不那么清晰，但它的确是很可能用来模拟人脑的
刘杨 says:
逻辑是科学的树根，但也不是万能的，比如很多复杂性现象都是无法解释的
江岭 says:
simulation很有意思
刘杨 says:
当然了，我喜欢打游戏，游戏就是典型的simulation那