2 months ago
- 归纳问题是悬而未决的根本性难题，它质疑是否存在从观察到理解的一般性方法。
- 机器学习中的归纳偏倚决定了模型学习模式的效能，符合问题结构的偏倚能加快学习速度，但若不匹配则可能导致失败。
- 诸如线性回归、神经网络和决策树等不同算法，在“花瓣围绕玫瑰”等任务上表现出性能差异，说明了偏倚强度与泛化能力之间的权衡。
- 人类通过直觉洞察和科学方法进行归纳，这涉及多样化的偏倚与集体努力，但过程仍缺乏系统性且效率不高。
- 反对普遍归纳方法的论点包括涌现现象的复杂性及僵化方法论可能造成的危害，正如保罗·费耶阿本德等思想家所强调的。
- 尽管机器学习、统计学和认知心理学等领域已取得进展，归纳问题仍悬而未决，当前研究主要依赖启发式方法、创造力及协作性科学探索。