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《數(shù)學之美》讀書心得
我第一次看到這本書是在兩三年前，當時看的是電子書，雖然沒太仔細看，但是第一次近距離了解到這些互聯(lián)網(wǎng)應用背后的數(shù)學原理。
前段時間，我在同學的桌上看到了《數(shù)學之美》的紙質(zhì)書，就向他借來讀。雖說"書非借不能讀也"，但實際上借了書也沒能好好讀，斷斷續(xù)續(xù)讀了有一個月才讀完。
由于工作背景的緣故，吳軍博士的這本書主要內(nèi)容集中在語言識別和搜索領域，但這絲毫不妨礙它確實反映了很多共同的道理。我總結(jié)了幾點供大家探討。
1. 簡單就是美
歐拉公式，最美的數(shù)據(jù)公式之一。
雖然在大家的眼里，數(shù)學是一門深奧的學科，但是很多數(shù)學規(guī)律卻能用非常簡單的公式表示出來。我想"簡單卻非常有用"或許就是數(shù)學之美的內(nèi)涵吧。
書中作者給了很多"簡單卻非常有用"的例子，比如簡單的布爾代數(shù)就是搜索引擎的數(shù)學基礎;比如助Google一舉逆襲成為搜索老大pagerank算法就是矩陣乘法迭代結(jié)合TF-IDF公式;地圖導航搜索就是簡單的動態(tài)規(guī)劃;統(tǒng)計語言模型可以輕松解決看似難度、復雜度超高機器翻譯、語音識別。
數(shù)學的精彩之處就在于簡單的模型可以干大事。從本質(zhì)上講，數(shù)學的思維方法就是抽象與簡化。簡單的模型怎么來?靠的是先抽象，后簡化。對于復雜的問題，往往可以通過抽象，然后用數(shù)學模型來描述它。選擇了合理的模型就成功了一半。但是有了模型，往往模型看著簡單，但求解比較困難。這就需要合理假設繼續(xù)簡化，或者說通過增加合理的假設條件來簡化計算。以書上提到的馬爾科夫鏈為例，雖然公式的求解非常困難，但是一旦加上適當?shù)募僭O，問題就一下子簡化了非常多。
所以，針對紛繁蕪雜的現(xiàn)實情況，我們一定要能時刻準備著把復雜問題簡單化，一定要做到大膽合理假設，盡可能的簡化問題，抓住其主要矛盾，先用很小的代價解決大部分的問題，剩下的部分再分步解決。
2. 透過現(xiàn)象看本質(zhì)
作者說到，技術分為術和道兩種，具體的做事方法是術，做事的原理和原則是道。技術容易學，但也容易落伍，所以追求術的人一輩子工作很辛苦，只有掌握了道的本質(zhì)和精髓才能永遠游刃有余。真正做好一件事沒有捷徑，需要一萬小時的專業(yè)訓練和努力。
道是什么?道實際上就是方向，就是判斷。
我想有些領導之所以成為優(yōu)秀的領導，是因為他們掌握了道，反而對具體的術不那么關注。
舉個書上的兩個例子，都是關于搜索的：一個例子是搜索的本質(zhì)是什么?自動下載盡可能多的網(wǎng)頁;建立快速有效的索引;根據(jù)相關性對網(wǎng)頁進行公平準確的排序。另一個例子是搜索引擎作弊的本質(zhì)是什么?是在網(wǎng)頁排名信號中加入了噪聲，因此反作弊的關鍵是去除噪聲。
所以，我們在工作的時候，要善于理解事物的原理與本質(zhì)。要先回答是什么、為什么?最后才是怎么做。再比如，在學習某個軟件或某項技術時，就需要先掌握它的工作原理與工作機制，以便于我們判斷其適用的場景和不適用的場景，而不是先去熟悉怎么用它。
3. 循序漸進、逐步演化
書上對自然語言處理著墨很多。最初的自然語言處理是基于規(guī)則的句法分析，但是一段時間過后，人們發(fā)現(xiàn)句法分析的準確率很難提升。正當句法分析派走投無路的時候，統(tǒng)計語言模型出現(xiàn)了，而且越走越順，很快就把句法分析派遠遠拋在了后面。問題就來了，那為什么最開始科學家們不直接研究統(tǒng)計語言模型?答案當然是不能，原因是時機還不成熟，因為統(tǒng)計語言模型所需要基于的大數(shù)據(jù)量的語言庫還沒有，大規(guī)模并行計算的能力還不夠。同樣的，統(tǒng)計語言模型就是最好的嗎?當然是不盡然，科學家們現(xiàn)在開始研究基于深度學習的自然語言處理，相信不久的將來，語言識別、機器翻譯會有另外一個質(zhì)的飛躍。
我們做什么事情都不可能是一蹴而就，一步到位，想畢其功于一役的往往最后的結(jié)局都是失敗的。
對我們而言，不管是架構(gòu)規(guī)劃也好、系統(tǒng)建設也好、管理工作也好，更是需要找準突破口，循序漸進，逐步演化。當然，我們也不能固步自封、墨守成規(guī)。
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