主题：【原创】机器学习的基础是什么？(0) -- 看树的老鼠

可惜我还不能宝推。

在这篇文章中http://www.talkcc.com/article/3972043我认为好的机器学习方法，就是知道人脑处理语言、图像的函数形式是什么样，我们让机器也学着去用同样的函数形式。

抱歉，我用了函数这个词，因为我考虑到今天数学模型的极强的表达能力，我觉得函数是可以表达人脑认知规律的，不知你怎么看？

这个函数的基础是简单的，因为人脑神经元的运作很简单。但是，人脑百万年已经提前凑出了一个特定的神经元结构，这个神经元结构是很难在短时间由机器学习出来的。我觉得如果没有遗传的结构，一辈子的时间都学不会语言，更不用说像现在这样，一个孩子两三年就学会了。

然后呢，这个遗传结构是如此复杂，很难想象它能用特别简单的数学概念，比如几次可导、几次方程来定义。所以我猜语言、图像这些任务，可能还是需要靠人的内省能力，多发现一些有用的规律，然后放到机器学习模型里去。

更具体的，这么多年以来，自然语言处理基本上是统计和机器学习一统江湖了，大家做研究的时候基本不考虑语言学规律。但我怀疑基于语言学规律的方法还有复兴的一天，当然，需要和机器学习结合在一起。