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除开严格性之外,量子场论计算的有效性非常高,它其实是一个在物理问题上非常有效的理论。我们把使用费曼路径积分计算的东西叫做振幅,非常符合实验的观测。这是一个例子,很多物理教科书上会看到,说的是正负电子在一块儿湮灭以后产生一个光子,然后又产生一对正负秒子,这其实是一个比较复杂的数学问题。就我所知道的告诉你们,这里每一个点一个线背后都有相当复杂的物理描述,这也基本上是物理系都在学的东西。态这种东西是粒子的位置,计算震幅的方法是费曼路径积分。這裡R代表实数轴,我們的空间是三维、前后上下左右。另外多一維是时间,时间和空间摆在一起的符号就叫R^{3,1}。刚刚这两个粒子对撞就是发生在时空(時間加空间)这个场合里面,而且在里面有很精确的描述。在量子场论里面,这个路径积分被写成无限多个数字总合,每个数字都是有两个东西进来,比如说有两个粒子进来,产生了一大堆别的粒子。不同的图会有不同的圈数,比如刚刚那个图,只有一个光子,从左边跑到右边,这个光子可能在某个地方分裂成两个正负电子对,或者正负秒子对。每一个都有数学上叫规范场的描述,你会发现每一个图贡献的数字都不一样,全部加起来就会得到所谓的电子对变成秒子对的过程的可能性。这五个图其实都是所谓的一圈图,比如这里有一个圈,这个三角形就有一个圈,你可以举起一个手从圈里面钻进去,你可以摸到后面的东西。这是所谓的一圈图。人工智能也会有不同的阶段和不同的形式,人工智能不仅仅是我们去定义的,现在有不同的技术,它们都是人工智能的基础,包括机器学习、表示性学习和深度学习。如果我们回溯历史,我们发现我们是第三次人工智能发展大浪潮了。第一次是上世纪50年代,那时候计算机进入到我们的视野,那时候我们就会想如果计算机可以思考的话是不是可以向人类那样做出行为,是不是可以改变我们的世界。第二次人工智能的浪潮是在上实际九率80年代,当时有很多相应的研究机构都在收集数据,那时候有很多人都会想我们作为人在作决策的时候会有一些原则和法则。我们要把写法则给具体起来,把这些法则放到电脑当中,这样的话机损级是不是就可以跟人一样做决策了。但是后来事实并不是这样子,我们发现在做决策的时候也没有那么多的原则可以遵守,或者说有的时候法则太多了根本就收集不了。第三个阶段是五六年前,当时深度学习非常成功,深度学习我们会发现也是编程的方式,我们会用一个架构,这个架构的运作方式跟我们的大脑非常像,我们有很多的网络,这些小的网络都是相互联系的,这是计算机深度学习的方式。机器跟人的大脑一样,我们需要学习的材料来帮助机器去学习,机器也需要学习,这些都是一些图片的数据集,我们会使用这些图片来训练人工智能或深度计算的算法。我们用图片来训练机器,机器看到这些图片的时候是没有解释的,我们问这个机器图片上是什么,是有人的特征,还是有人的特征,还是说是其他的特征,这些都是机器要解决的。我们发现计算机深度学习网络在识别图片的时候质量也在不断下降,这是它们面临的挑战。

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