「你想尋找一種方法，保留下所有可能推翻現有結論的關鍵信息。可是，機器學習麵對的是一個敞開的、無限複雜的真實世界輸入。隻要物理進程還沒有結束，哪怕是上帝，也不知道下一個足以推翻一切的反例，究竟藏在哪一個不起眼的維度欄位裡。」
江臨的目光停在那項維護事件欄位上。
會議室裡的其他人也都屏住了呼吸，沒有人敢在這個時候插嘴。
周誌華沒有停下，繼續用手術刀般的邏輯往下剖析。
「你看，你之所以陷入這個困境，是因為你把形式化證明裡那一套證明義務必須完整無缺的邏輯，強行套用到了這裡。」
「對，我是這麼想的。」
「可是機器學習的世界裡，根本就不存在所謂的完整證明義務。它生來就是建立在有限的抽樣樣本、統計學的概率分布，以及對現實世界不可避免的近似誤差之上的。它是一門關於妥協的藝術。」
「是妥協。」
「如果你非要在這個充滿妥協的體係裡，去尋找一個永遠絕對不會丟失任何反例的完美壓縮方法，那你忙碌到最後，得到的隻會是那一堆龐大臃腫，毫無處理價值的原始數據，你的研究會變成原地踏步。」
「對。」江臨依然隻是簡短地回應。
「既然你什麼都清楚，那這個方向，你覺得還有必要繼續往下做嗎？」周誌華盯著江臨的眼睛，等待著他的答案。
江臨看著幕布上那三十二個欄位名。
在這場會議開始之前，在從廢土返回現實的無數個日夜裡，他其實已經準備過好幾種看似可行的學術路線。
比如利用香農的資訊理論，去計算每個欄位與輸出結果之間的互信息。
比如利用微積分裡的偏導數，去評估每個特徵在網絡中的敏感度。
比如引入朱迪亞·珀爾的因果依賴圖模型。
或者乾脆簡單粗暴地統計歷史資料庫中，歷史反例出現的頻率。
這些方法在數學上都非常成熟。
都能很輕易地把這三十二個欄位，像排隊一樣排成一列。
從在數學上最重要的欄位，一直排到最不重要的垃圾欄位。
然後，工程師隻需要在中間隨便選一個可以接受的閾值劃一條線。
線上麵那些被認為重要的，留下。
線下麵那些被認為無用的，毫不留情地刪掉。
隻要這麼做了，幾個月後，某篇頂會論文裡就會出現一條漂亮平滑的帕累托最優曲線。
論文會自豪地宣稱，我們的模型體積縮小了百分之八十。
而我們在測試集上的準確率，基本保持不變。
直到某一天，當災難真正降臨，某個當年被排在閾值下麵，被認為毫無用處的邊緣欄位，在一次傷亡慘重的真實工業事故裡，突然以暴烈的姿態站起來，用設備的殘骸和鮮血告訴所有人，其實我非常有價值。
江臨深吸一口氣，將那些漂亮的學術曲線從腦海中驅逐出去。
問題的癥結，根本就不在於那種重要性排序的算法做得夠不夠精妙。
而在於，麵對一個容錯率為零的係統，一開始就不該提出哪些信息重要、哪些不重要這種充滿傲慢的蠢問題。
江臨悠悠站起身，問道：「周教授，有筆嗎？」
周誌華深深地看了他一眼，從桌角拿起一支藍色的馬克筆，遞過去。
江臨接過筆，大步走到白板前，在白板的正中央，寫下兩行字。
【樣本A：物理狀態為軸承磨損】
【樣本B：物理狀態為過濾器堵塞＋傳感器校準偏移】
然後，他在兩行字的中間，畫了一條粗壯的箭頭，指向右側。
在箭頭的上方，是【壓縮】這兩個字。
在箭頭的右側末端，他畫了一個方框，裡麵寫著——【同一個八維低秩表示】。
「周老師，壓縮算法本身不可避免地會刪除信息，這是一種物理規律，不是問題。」江臨轉過身，看著長桌旁的眾人說。
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