认知计算实验室豆瓣小组

[cngithub]

认知计算，一个正在快速发展的领域，思考如何将计算机与人类的学习、推理、记忆、视觉等结合起来。

它是本人选择的创业方向，也是一个在近些年取得了众多突破的领域，IBM将其忽悠为下个时代的主流，新任CEO开始主推。

深感学习过程中知识的庞大与独立公司的无力，因此，创建了一个认知计算实验室的豆瓣小组。

主题以认知计算、认知机器人、心智黑客议题为主，兼谈社会性计算、社会网络分析，诚邀各位同好加入:D

http://www.douban.com/group/391831/

[wtl]

爱是什么?

[cngithub]

@wtl ?

我们好不容易可以计算情绪、注意力、记忆了，你却来逼我们计算爱了^-^

爱属于人格与社会心理学范畴，给你扔个豆列，当年做的研究，有你需要的答案^-^

http://book.douban.com/doulist/1222942/

[kimcool]

认知，很大程度还是心理学、行为学、社会学的产物，很难学，特别到了脑部那里，简直就是专家级别的研究，放弃研究之。

[cngithub]

@kimcool 经典。一般搞教育、儿童与社会心理学的人比较惨，人人都觉得你搞的那套我会。

一说认知心理学，大家就掩面而走。

其实，这个领域反而是对普通人帮助最大的。

比如我在豆瓣小组开篇语转的那篇文章：

心智何来？统计、结构与抽象

大神去年发在科学上，耐心读下去，眼界大不一样。

[kimcool]

@cngithub 所以，认知这东西只能说是研究，而不是学习，压根儿学不懂，哈哈

[cngithub]

@kimcool 其实有程序背景的很容易学会，呵呵，我是心理学背景，学编程，刚开始，走了太多弯路。

相反，程序背景的学心理学的容易多了:D

同样，感谢各位的支持！小群二个小时来了120多位朋友。不少来自v2ex各位充满好奇心的hacker:D

为了感恩，更新了一些高质量的链接，比如，大神新作：心智何来？统计、结构与抽象，很酷地对人类的学习与认知行为进行了漂亮的逆向工程。

另外更新了开源认知机器人的链接，很好玩:D

[liutanyu]

如果你指地是cognitive，那么应该看一看pdp，这是我所知道的connectionism领域里的开山大作。

你说程序背景的很容易学会。如果真的是PDP，我记得unsupervised learning是NP问题。神经网络涉及到信息论

[bhuztez]

最后搞出一个巨大的神经网络来算 true and false = false ?

[cngithub]

@liutanyu 看来是我们心理系毕业的师妹了:D

算法这些，其实有程序背景的比较容易实现，但是数学不好的无法做出高创作型的活，只能用人家写好的现成的。

[cngithub]

比如前面提到的大神他自己写了一个空间降维的算法，然后影响了整个业界，开创了一个新的流派。但是牛的是，他严禁自己学生去搞这个算法。他的理由是，我是搞认知计算的，又不是搞算法的，为什么要偏离方向？

这个传奇中的算法在这里：

http://isomap.stanford.edu/

[caomu]

那个开源认知机器人真够恐怖谷的。。。