各位网友好，小编关注的话题，就是关于人工智能狂笑的问题，为大家整理了3个问题人工智能狂笑的解答内容来自网络整理。

用人工智能买彩票中大奖的概率有多少

即便你抓取了所有已开奖的彩票数据，你基本不可能拟合出一个能预测为开奖结果的模型。

人工智能只能解决人类能认知的问题，只不过计算机比人脑强很多。人脑不能认知的计算机也没办法认知。

当然也不是绝对不可能预测的。如果有一个设备或者一个观察者，能同时观察一个范围所有事物的运动规律或者动态。甚至得能观察到没一个原子外面电子的运动状态，然后又有无比强大的计算力，强大到即便是观察范围是整个地球，整个太阳系，甚至是整个银河系乃至整个宇宙的所有数据，也能分析处理，那么理论上可以预测未来的任意事件，当然也包括一次的彩票开奖结果。

当然还有个问题，量子不确定性。

为什么人工智能工程师被戏称为“调参侠”

调参并不可耻，好的调参侠，非常厉害

算法工程师技术上讲，基本上只和数据和模型打交道。模型就是一个黑色魔法盒，而这个黑盒子就是通过数据和调参而来。

模型中有两类参数，一类我们叫权重，可学习的参数；一类叫超参，需要不停地实验，来确定下来。所谓调参就是调教的后者。当然这些实验，需要专业的设计技巧，不在本文范围之内，感兴趣的可以找吴恩达老师的书看看。

很多人说算法工程师是调参侠，没技术含量。同样都是xgb,为什么有人能拿冠军有人只能很弱？或许你会说特征工程做的好。但换到图像和文本领域，模型的基本就是搭积木，这种搭积木也算是超参，模型的层数，模型的维度。

一项超分辨率比赛，韩国某支队伍获冠军，把大家都认为理所当然的批标准化去掉，意外获得了冠军。

实践很重要，调参不可耻。调的好，可以拿冠军。甚至可以将调参经验写成一篇论文。谷歌当时就有一篇论文，暴力的将各种函数尝试了一遍，发表一篇论文。

有时候是先走实践，再猜测或推测出来的理论。对不对？别管黑猫白猫，能抓耗子就是好猫。目标为导向。

并不是所有的调音师能超出美妙的音乐。虽然就那么几个音符。调参技巧弄得好，可以发论文，可以提升业务指标，带来利润。

大道朝天，可能就两条路：从理论到实践，或从实践道到理论

• 要么理论深，可以发各种论文。通过理论指导建模，获得更好的效果。
• 要么实践牛逼，可以拿各种数据比赛冠军。
• 要么，都牛逼，那就是天才。比如通过实践发现一种好的方法，然后再通过理论来证明他。

不幸的是，大多数人一种都做不到。

厉害的调参侠，也不是那么容易当的。关键是思考，善于思考反思的人，无论是从理论还是实践，都会比机械重复的拿来主义进步快，更容易成为大侠。

调参侠其实和写程序所说的码农差不多的意味，是对从事这个行业人员的调侃。比如写程序的，刚开始都会接触增删改查的业务，做多了都会说curd一样。从事人工智能还有许多的其他名称，比如调包侠，指标奴。

人工智能的技术和知识还是很广泛的，并不只是调参。还有数据和特征工程，数学算法知识等。

真的数学模型不是一个人两个人努力几个月就搞出来的，现在大部分的工程师能做到会用数学模型就不错了。

所以大部分的工程师就是调参，训练看效果，然后再调参训练看效果，往复循环，

其实调参侠好歹还会调参，标准的那些人呢，那不是更是啥都不会。

确实，现在做人工智能方向的工程师，有不少被称为“调参侠”，但也并不全是。

以我自己为例，我做cv方向（计算机视觉）的， 调参在我日常工作中占的比例并不大。

在CV这块，除了超参数外，影响模型效果的主要还是要网络结构、数据和损失函数，这三方面确定下来后，调参基本花不了多少时间。

回归正题！

调参侠，到底调什么参？

在人工智能里面，参数大致可分为2大类：

1. 参数(parameters)/模型参数：由模型通过学习得到的变量，比如权重w和偏置b，这个多半是不能调节的，它是由神经网络自己学习出来的。

2. 超参数：在机器学习中，超参数是在神经网络训练之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。常见的有学习率、迭代次数、隐藏层的层数、每层神经元的个数等。通常情况下，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。这一般是根据经验进行设定，影响到权重w和偏置b大小的数值。

为什么会被称为“调参侠”？

主要原因有以下2个：

1. 多半是刚入门的算法工程师做的事情，他们不是很懂神经网络的结构、数据分布等等，只能通过调整超参数，以期望获得较好的结果，这样有时候是可行的；

2. 更重要的原因是，GitHub上开源了很多模型，并附上了预训练参数，如常用的检测、分割、分类等等，这些模型都非常成熟，大部分直接调用就可以，然后根据自己的训练数据，稍加修改，就可以得到非常好的结果。公司只要结果，不要求创新，开源项目已经可以做到这点了，所以大多数只要调参即可。

怎么避免成为“调参侠”

目前AI人才竞争越来越激烈，“调参侠”的时代已慢慢过去，这些事情其实根本不需要AI工程师来做，未来的研发工程师就可以承担这些了！ 几年前如果熟练使用TensorFlow，同时掌握基本的AI算法就可以很容易找到一份高薪的工作，但现在不一样了，AI岗位的要求越来越高，对知识的深度也提出了更高的要求。

要想跟上时代，得武装自己，才能不被淘汰。

对于真正的人工智能工程师而言，他们往往是从数据和特征下手的，同时还需要丰富的行业经验。一定要记住一句行业内的谚语，数据和特征才决定算法 的上限，而选择的算法和参数只是决定了已逼近这个上限的速度。

对一般的机器学习模型而言，都有一个或多个参数需要选定。这里面既有离散型的超参数，也有连续型的超参数，甚至还有条件型的超参数。

离散型的超参数是指那些取值个数有限的超参数，连续型的超参数是指那些取值连续的超参数，而条件型超参数则是指那些需要在设定其他某个超参数为某个特定值后才可以进行设定的超参数。

例如，决策树的超参数不纯度就是一个离散型超参数，它可以是gini指数、熵或者方差中的一种。而逻辑回归的超参数学习率则是连续型，因为其取值范围是大于0.0的任意数值。相比之下，条件型超参数不那么常见，只在少数模型中存在，例如sklearn的SVC里，超参数degree仅在kernel为poly时起作用，而在其他时候无效。

如果将深度学习考虑进来，那么条件型超参数就不那么特别了。例如，对于一个深度神经网络来说，第4层隐藏层上所对应的所有超参数（比如神经元个数和激活函数类型）都有一个存在的前提，那就是隐藏层的数量大于等于4。

正因为有这么多的超参数需要调整，而且某些超参数可能会对最终结果产生巨大的影响，所以初级的机器学习从业人员也被戏称（或自称）为“调参侠”，可见调参的重要性及其所需的巨大时间消耗。

获奖的民间自学者的画作，有人称之为“瞎画”；有人称之为“原生态艺术”你怎么看

艺术的高峰，无论自学和科班出身都能走进艺术领域，天赋很重要，齐白石木匠出身，有极高的悟性，成为一代大师，无人超越。自学者走弯路，厚积薄发大有人在，就我个人（季玉梅）虽然许多原因，没能走入高等学府，但是有天赋灵性，一直坚持不懈的研究探索，临摹，感到临摹名家的作品，走不出来，画什么都像别人的，去北京进修国展，导师执导，这个环节很重要，比如黒白灰，调子节奏，韵律，构图等，还有老师说我的线硬，我每天坚持练书法，值得一提，后期要经过美术班正规训练，有些问题自学是无法理解的，我的作品多次入选全国美术作品展，无论获奖的民间自学者，结果是一样的，有强大的自信，支持，天赋勤奋努力非常重要。图：季玉梅作品《岁月留痕》230*200，入选全国美术作品展览。

一，生活是艺朮创作的源泉，相信大部分画家都要靠日积月累的练习画画写生，功底扎实，到有好作品问世的过程，获奖的民间自学者的画作，称"瞎画"和“原生态艺术，二种说法都有失偏，只能说它代表的是个体的画法，与学院派有所不同而已，如齐白石画家，大家非常喜欢他的画，靠的是自学和时间的磨练，一生画了2万多幅画，成为闻名的国画大师，无人超越，只要世人喜欢就好。

二，这个世界本来就是千变万化，不可能一成不变，风格独特，美也是无统一规格，有创新有思维有理想有美感很震撼也是美，唱歌是美，跳舞是美，青春是美，微笑是美，大笑是美，真实是美，善良是美，真诚是美，花刚盛开是美，动作优美是美，五官端正是美，飘逸是美，心存善念是美，生活到处有美，古朴遒劲是美，酣畅淋漓是美，看你心态如何调整，良好心态令人开心快乐健康，正见，正念，正语，正业，正命，正精进，正思维，正定，都会创造无限生机活力。

下图是我的自学创作水彩画

你好亲，很开心回答你的问题

都说，高手在民间

在中国美术史上，画家分为三类，宫廷院体画家，文人画家，民间画家

宫廷画家，院体画家，毫无疑问，创作是服务于宫廷的画家，为帝王画肖像，创作宫廷生活场景方面的画作

文人画家，是宫廷之外的画家，通俗简洁地说，就是读书人创作的绘画作品，文人画家，创作绘画不是为了迎合宫廷贵族，帝王的艺术口味，文人画家创作相对宫廷画家更自由，文人士大夫创作是表达读书人的心性，品格，境界

民间画家，个人粗浅的理解是，不同于西方美术史上的学院派画家，西方美术史上，学院派画家，无疑是安格尔，大卫等等

民间画家，个人粗浅的理解是，在民间学习画画，没有经历学院派绘画正统，规矩训练的画家

但是，民间画家没有经过学院派式的正统绘画训练，也不能代表民间画家学画全靠自学

齐白石也未经过正统的学院派绘画训练，但是也曾拜师学艺

有些民间画家，完全通过自学的

对于民间画家的作品，有些人说是瞎画，有些人称为原生态艺术

其实很正常

由于每个人的修养，品味，审美眼光，文化层次高低的不同，所以造就了人生境界的不同，对事物的看法，见解也各不相同，对艺术的见解也参差不齐

所以，有些人觉得，民间画家的作品，纯属瞎画，可能是因为名人效应吧

大家都熟知，名画家周春芽，喜画桃花，农妇王珍凤也喜欢画桃花

但是，大师周春芽创作的桃花油画，动辄几百万元

农妇王珍凤的桃花作品，一幅画两百元

农妇的油画作品，无论是学历，还是艺术家权重，还是作画的时间精力，绘画生涯，名气，都无法与大师比拟的。

王珍凤只有小学二年级文化水平，而且画画学习时间只有一个月，所以许多人觉得，王珍凤的作品只是一般普通装饰画，许多专家也觉得农妇不懂艺术，画作如同印刷品。

许多艺术家的评论家认为民间画家的作品是瞎画，缺乏内涵，灵魂，思想。

而有些人觉得，民间画家的作品，是原生态艺术。

民间画家，没有经过学院派系统，规矩的绘画训练，所以作品呈现一些没有经过人工雕琢，天热古朴的原生态的艺术感。

经历过学院派正统的绘画训练，也许会抹杀掉一个人的想象力，天然的童趣。

王珍凤的作品，虽然无论学历，学画时间，创作经历，绘画生涯，艺术思想和境界都不及大师，但是，赞成她作品的人都说她的作品呈现一种古朴，自然，清晰的农家风情。

个人拙见，民间画家的作品，是瞎画也好，是原生态艺术也好。

存在即合理，既然民间艺术存在，自有它的好处。

在西方美术史上，20世纪现代艺术之前，油画，由于其技法的复杂，丰富，人物造型的复杂，繁琐，所以油画的创作，只能由经过了学院派正统训练，具有深厚扎实的绘画功底的画家来完成油画创作。

毫无技巧，绘画功底的人是无法完成一幅难度很高的油画人物的。

但是，到了20世纪，生活水平的进步，科技的发达，人类思想变得自由开放。

所以，艺术创作的方式也变得自由开放，甚至不仅仅是架上绘画。

20世纪的西方，打破了艺术，生活的界限，甚至开放到，普通人也可以创作艺术，哪怕用波普艺术拼贴，拼凑海报的方式进行艺术创作。

从此以后，艺术以多种方式存在，如架上绘画，还有非架上绘画，比如装置艺术，行为艺术，大地艺术等等。

所以，看腻了正统难度高深的学院派绘画，欣赏一下接地气的民间艺术，也未尝不可。

民间艺术，反而别有一番风味。

我是艺术狂人，从事少儿美术教育，如有美术，美术教育的疑问，欢迎私信

到此，大家对人工智能狂笑的解答时否满意，希望人工智能狂笑的3解答对大家有用，如内容不符合请联系小编修改。