（1）启发式设计是一种设计方法，它侧重于基于经验和直觉进行决策，而不是依赖于详尽的分析和优化。它强调快速迭代和试错，并鼓励设计师通过实践和反馈进行学习和改进。
启发式设计的另一面可以是理性设计。理性设计是一种基于详尽的分析、数据和优化算法的设计方法。与启发式设计不同，理性设计更加系统化和正式，它侧重于客观性、可重复性和可预测性。
（2）被称为样本的“特征-标签”对的任务已经快被找完了吧hhh 但Kaggle上总能找到新任务
（3）从工业革命的定义出发：工业革命解放了人类的双手，提高了生产力。
人工智能的发展做了同样的事情：更好的数据，更优秀的算法，能够产生更加有效的模型。从这个角度来看，更优质的煤，更精巧的蒸汽机，确实也能够获得更高的动力。算法和数据是训练模型的必不可少的要素。
但他们的根本区别在于，模型的规模达到一定程度，会表现出智能的行为。大模型的涌现能力（Emergent Capability）是指大规模语言模型在训练和生成过程中，展现出超出预期的能力和行为。它可以回答各种问题，提供广泛的知识和背景信息，即使这些信息在训练数据中并没有直接出现过。
涌现能力可能不是直接通过训练数据教导的，而是通过对大量数据的学习和模式识别而产生的。
正是因为如此，智能的有无决定了蒸汽机和人工智能是区别的。
（4）最近很火的自主人工智能（AutoGPT）表明一点：人在电脑屏幕前能做的事情（打开程序，浏览网页，写代码），以后AI都能替代。如果是这样的话，那AI模型就真正从各个不同领域各自的（相对封闭和割裂的）有监督学习通向另一个令人兴奋的世界了。
1，涉及到梯度下降算法的代码都涉及到学习的过程，因为需要不断优化参数，启发式设计就是一个不断探索并接近答案的过程，毫无疑问是涉及的
2，我认为医院的建设符合这个过程，各地区都有海量的病人数据，可以根据寻找其中的规律，更加科学的差异化建设医院，例如沿海地区和沙漠地区的人口所面对的疾病威胁来源可能是有一些区别的
3不一样，蒸汽机和煤相当于模型和数据，算法是相当于设计蒸汽机的理论思想，正是由于算法的优化，让蒸汽机逐渐演化成内燃机等能源利用效率更高的机器
4.工程上类似的例子，房价，就是端到端，不同地区的房价不一样，就是一个机器学习的过程，形成的的一套逻辑
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