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科学的极致：漫谈人工智能

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科学的极致：漫谈人工智能

2020-03-19 15:00:03   0  举报

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AI智能生成

科学的极致：漫谈人工智能

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大纲/内容

7 关于人工智能与人脑智能的思考：康博士和贝博士的对话

康博士和贝博士的对话

第一个题目：复杂场景中的物体识别能力

第二个题目：测试能够正确识别的物体种类

第三个题目：运动物体的识别能力

第四个问题：在处理深度信息方面，谁更有优势

第五个问题：识别残缺图片的能力

第六个问题：论述一下各自系统的优势

人脑认知功能对机器学习算法的启示

关于人工智能与人脑智能的一点思考

推荐阅读

8 “人工”人工智能：从人机交互到人类计算

从图灵测试谈起

一台机器两个人

当玩家变成程序员

乘胜前进

盲目的钟表匠

人类计算

程序的引擎——人类的注意力

玩即生产

谷歌印钞机

尾声

9 美丽的注意力之流

真实世界与虚拟世界的流网络

河流网络

城市交通网络

注意力流网络

各类流系统内的标度律（scaling law）

河流与Hack定律

血流与Kleiber定律

注意力流中的标度律

流网络标度律的模型

Hack定律与OCN

Kleiber定律与分叉树

走向统一的流系统标度律

注意力热机与集体智慧

10 无处不在的自然语言处理

自然语言处理的应用

搜索引擎中的自然语言理解

社交网络中的自然语言理解

移动应用交互中的自然语言理解

自然语言处理的任务

自然语言处理的本质是结构预测

语义分析困难重重

向量表示和相似度计算

词条-文档矩阵

潜在语义分析和主题模型

传统语言模型

主题模型

深度学习

困难与展望

大规模语料带来的机遇与挑战

11 从简单程序到群集智能

迭代方程与生物形态

生命游戏

人工生命

Boid模型

Tierra与程序的进化

复杂系统与复杂性科学

走向群集智能

推荐阅读

12 从生物群体到机器人群体

生物群体

智能群体

自私与合作

机器人群体

机器和动物的混合群体

13 瓦克星计划：创造一个三体世界

计划的缘起

建构世界的路径

恒星系的建模

动力学基础

稳定轨道的解算

天球系统

昼夜现象

四方概念的重新考察

周年运动的问题

可能的历法

质心点、子时和星历

粗略计算宜居条件

恒星系建模结果

行星的建模

建构地表特征

温室效应的估计

初步模拟大气现象

未来的计划

生物圈建模

物种编码与环境参数

L-系统与植物形态

游戏与生态模拟

宇宙里的自省意识

版权声明

参考链接

14 AI天气预报员

风从哪里来

天气雷达：亲自预报几点几分下雨

给计算机一个看懂雷达图的大脑

序一

序二

1 人工智能之梦

梦的开始（1900—1956）

大卫·希尔伯特

库尔特·哥德尔

艾伦·图灵

约翰·冯·诺依曼

诺伯特·维纳

梦的延续（1956—1980）

达特茅斯会议

黄金时期

遇到瓶颈

知识就是力量

群龙问鼎（1980—2010）

符号学派

人机大战

连接学派

神经网络

行为学派

三大学派间的关系

分裂与统一

群龙无首

贝叶斯统计

通用人工智能

梦醒何方（2010至今）

深度学习

模拟大脑

“人工”人工智能

结语

推荐阅读

2 图灵的计算王国

图灵机

如何理解图灵机

如何理解图灵机模型*

计算

计算的组合

征服无限的方法

归纳*

模拟

图灵机之间的模拟

计算等价性

意义*

万能图灵机

编码

自食其尾

停机问题

死循环

如何理解

意味着什么

超越图灵计算*

推荐阅读

3 从零开始的计算机系统

从三体开始——逻辑门

一切运算的基础——加法

让计算过程自动起来——机器指令

写点能让人理解的东西——编程语言

词法分析

语法分析

语义分析

目标代码生成

灵魂和守护者——操作系统

路漫漫其修远兮——从计算到智能

推荐阅读

4 一条永恒的金带

《哥德尔、艾舍尔、巴赫：集异璧之大成》

缠结的层次结构——一条永恒的金带

层次

高低

尺度

虚拟层次

层次的混淆

自指

哥德尔定理

公理化系统

希尔伯特纲领

哥德尔句子

永恒的黄金对角线

自生产系统与生命

生命的自复制

自指与意识

递归定理

自省程序

推荐阅读

5 从算法复杂性到通用人工智能

几道数字推理题

奥卡姆剃刀——哲学悖论？还是科学方法论？

压缩vs预测、编码vs概率

界定“模式”——可计算的“路径”

量化简单性——算法复杂性

主体与环境的交互——通用智能

AIXI能处理什么问题？

智能的定义与测量

通用智能主体AIXI的逼近与变种

AIXI的逼近

AIXI的变种

哥德尔机

通用智能与不完全性定理

6 深度学习：大数据时代的人工智能新途径

历史回顾：神经网络的前世今生

基本原理：从特征表示到深度学习

特征提取和表示学习

自编码器、受限玻尔兹曼机和深度网络

自编码器

大数据与深度学习

典型应用：教会计算机听、看、说

语音识别

图像识别

自然语言处理

总结展望：AI之梦

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