人工智能简史

2019-10-15 18:24 来源:未知

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人工智能简史(跟着图灵、冯?诺依曼、香农、西蒙等人为智能先驱重走人工智能之路,站在前任的双肩上“鉴现在、知现在”)图片 2

全书从编制程序语言与算法的角度回看人工智能的历史,相比较正式。

看内容有一点像调查研讨工作者、人工智能前沿从业者写的。电子书中从不对小编的介绍,亚马逊(亚马逊)官网络有,不是加强验研讨的。

末段两章是几位十分重要的化学家的简史,作者中心略过了。

完整评价3星,有部分参谋价值。

以下是书中有的内容的摘要:

1:电路系统的“开”和“关”,对应二进制的“1”和“0”。那正是切实可行世界与虚构世界最根本的三个应和,能够说香农的天才思量组建了现实与设想之间的五个大桥。#197

2:在小编看来,纽厄尔终身钻研的“人类思维的本质”,正是人工智能最难和最实质的课题!#224

3:Simon和纽厄尔双剑合璧,创设了智能AI的最主要门户:符号派。符号派的工学思路称为“物理符号系统假说”,轻巧明白便是:智能是对符号的操作,最原始的符号对应于物理客体。#232

4:世界围棋亚军常昊议论AlphaGo的围棋水平:“它以往的程度,能够说是大大地高于了作者们人类的想象。”#287

5:人类观念棋类难题的宗旨智慧就是找到高招,而找到妙计的主要性正是推算出若干步之内无论对方怎么回答,本方都处于局面变好的神态。转变来国际象棋程序编制程序,大旨都不能够不有两有的:博弈找出和局面评估。#306

6:纽厄尔、Simon和平条John·肖发展的Alpha-Beta算法能够从查找树中删除相当的大的一部分而不影响最终结果。它的宗旨情维是,借使有些着法将团结引进了很不佳的规模,这一个着法的有所继续着法就都而不是继续深入分析了。#315

7:汤普森的另一大进献是她收拾的残局库,他在20世纪80年份就起头变化和储存棋盘上剩四至五子的持有切合法规的残局。三个杰出的五子残局,比方王双象对王单马,蕴含总量121万个范畴。计算机使用这么些残局数据库,可以把种种残局走得相对完美,就好像上帝同样。#327

8:最后兑现克制人类国际象棋世界亚军之梦、猎取人机战斗胜利的是IBM的“鸽子灰”(DeepBlue)团队,焦点是缘于中中原人民共和国广西地区的许峰雄、Mori·坎Bell(MurrayCambell)和乔·赫内(Joe Hoane)。#338

9:根据DeepMind集团在《自然》杂志上登出的小说,AlphaGo这些系统首要由以下多少个部分组成。(1)计策网络(Policy Network),给定当前范围,预测下一步的走棋。(2)急迅走子(法斯特rollout)。(3)价值评估互联网Value Network),给定当前规模,推断是白日鼠白胜照旧黑胜,给出输赢的可能率。(4)蒙特卡罗树物色(Monte 卡洛 Tree Search,MCTS),把上述3个部分连起来,形成一个整机的系统。#381

10:据推断,单机上选拔“急迅走子”的博艺程序,已经具备了围棋三段左右的品位。而“评估价值互连网”对胜负的决断力已经远超全数人类棋手。#395

11:二〇一六年,Google花4亿日币购回DeepMind集团时,DeepMind公司也等于刚刚在《自然》杂志刊登了一篇利用深化学习算法玩计算机游戏散文的小集团,很几人都不亮堂为啥这家店肆值这么多钱。后来DeepMind研究开发了震憾世界的AlphaGo之后,大家才起来相信佩奇和Brin的远见。#513

12:在国际通用的MNIST手写体数字识别数据集上,LeNet-5能够直达近似99.2%的准确率。这一连串后来被美利坚协作国的银行周围用于支票上数字的识别。#527

13:事实表明,十三个NVIDIA集团的GPU能够提供一定于三千个CPU的吃水学习质量。此后,London大学、首尔大学以致法国人工智能实验室的钻研职员纷繁在GPU上加快其深度神经互连网。#547

14:二〇一〇年,ImageNet项目落地了——那是贰个包括1500万张相片的数据库,满含了23000种物品。这一个物品是依据平时法文单词实行分拣组织的,对应于大型英语知识图库WordNet的23000个同义词集。#556

15:Lisp语言推出之后,因为比起Fortran那类潜心于科学计算的言语具有越来越强的符号管理手艺,相当的慢成为人工智能领域的首要性语言。同有时候,Lisp中的递归、垃圾回收等立异体制,对继续的Java、Python等语言有十分大的熏陶。#668

16:汤普森用汇编语言形成了UNIX的首先个本子,那只怕是全人类历史上拿汇编语言实现的最宏伟的作品。#690

17:有人问:“你怎么开采有自然的工程师?”汤普森回答:“只看他俩的Haoqing。你问他们做过的最有趣的前后相继是怎么,然后让她们陈述程序和它的算法,等等。#705

18:TensorFlow是谷歌(Google)在二〇一五年一月公告的深度学习开源工具,Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着数据流图的运算,由杰夫·Dean(JeffDean,)引导的Google大脑组织开拓。#728

19:因为杰夫·Dean实在太厉害了,谷歌(Google)公司内部流传着繁多有关他有多厉害的吐槽,比方:“杰夫·Dean的密码是圆周率的尾声4位数字。”“当杰夫·Dean口疮时,他用MapReduce数羊群。”#734

20:TensorFlow的优势是支撑异构划设想备的布满式总结,它能够在区别平台上自行运转模型,那些平台包涵手提式有线电话机、单CPU的PC和不计其数个CPU/GPU组成的超大型分布式系统。#741

21:DENDRAL系统是首先个成功投入使用的行家系统,一九六四年由加州Berkeley分校高校起头研究开发,1969年研制作而成功,它的功能是分析质谱仪的光谱,协理物管理学家判断物质的成员结构。#775

22:利用知识图谱本领,Google大大优化了顾客的物色体验,同期,知识图谱的巨大知识库也能够和别的名工智能手艺构成,举例完毕标准的语音识别和机械和工具翻译等。#850

23:要是你对人工智能风野趣,也足以研讨一下谈得来的师承,从你的数学老师或Computer老师开首追溯,很有望您的老祖宗也是老莱布尼茨。#1707

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