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人造智能简史(跟着图灵、冯?诺依曼、香农、西蒙(西蒙)等人工智能先驱重走人工智能之路,站在前任的肩膀上“鉴以往、知未来”)皇冠直营现金网开户 2

全书从编程语言与算法的角度回顾人工智能的野史,相比规范。

看内容有点像科研工作者、人工智能前沿从业者写的。电子书中一贯不对作者的介绍,Amazon官网上有,不是做科研的。

最后两章是几位首要的地医学家的简史,我为主略过了。

总体评价3星,有一对参考价值。

以下是书中有些内容的摘要:

1:电路系统的“开”和“关”,对应二进制的“1”和“0”。这就是切实可行世界与虚拟世界最重要的一个相应,能够说香农的天才考虑建立了切实可行与虚拟之间的一个桥梁。#197

2:在作者看来,纽厄尔终生钻研的“人类思想的骊山真面目”,正是人工智能最难和最实质的课题!#224

3:西蒙(Simon)和纽厄尔双剑合璧,成立了人工智能的严重性门户:符号派。符号派的农学思路称为“物理符号系统假说”,简单明了就是:智能是对符号的操作,最原始的记号对应于物理客体。#232

4:世界围棋亚军常昊评论AlphaGo的围棋水平:“它现在的品位,可以说是大大地高于了大家人类的设想。”#287

5:人类思维棋类问题的为主智慧就是找到妙招,而找到妙招的关键就是推算出若干步之内无论对方怎么应对,本方都地处局面变好的态势。转换来国际象棋程序编程,核心都必须有两片段:博弈搜索和规模评估。#306

6:纽厄尔、西蒙(西蒙)和约翰(约翰(John))·肖发展的Alpha-Beta算法可以从寻找树中删除相当大的一对而不影响最后结果。它的主导思想是,如若稍微着法将自己引入了很差的框框,这多少个着法的有着继续着法就都不用继续分析了。#315

7:汤普森(Thompson)的另一大进献是他整理的残局库,他在20世纪80年间就从头转移和存储棋盘上剩四至五子的具备符合规则的残局。一个出色的五子残局,比如王双象对王单马,包含总数121万个规模。电脑使用这一个残局数据库,可以把各种残局走得相对完美,就像上帝一样。#327

8:最后兑现制服人类国际象棋世界冠军之梦、取得人机大打败利的是IBM的“深蓝”(DeepBlue)团队,焦点是缘于中国江苏地区的许峰雄、莫里·坎贝尔(Bell)(MurrayCambell)和乔·赫内(Joe Hoane)。#338

9:按照DeepMind公司在《自然》杂志上登出的稿子,AlphaGo这几个系统关键由以下多少个部分构成。(1)策略网络(Policy
Network),给定当前规模,预测下一步的走棋。(2)快捷走子(Fast(Fast)rollout)。(3)估值网络Value
Network),给定当前范围,臆度是白胜仍旧黑胜,给出输赢的几率。(4)蒙特卡罗树寻找(Monte
卡尔o Tree Search,MCTS),把上述3个部分连起来,形成一个整机的类别。#381

10:据推断,单机上利用“快捷走子”的博弈程序,已经持有了围棋三段左右的程度。而“估值网络”对胜负的判断力已经远超所有人类棋手。#395

11:2014年,Google花4亿比索收购DeepMind公司时,DeepMind集团也就是刚刚在《自然》杂志登载了一篇利用强化学习算法玩统计机游戏杂谈的小商店,很四人都不清楚为何这家店铺值这么多钱。后来DeepMind研发了震惊世界的AlphaGo之后,人们才起先相信佩奇和布林的高见。#513

12:在列国通用的MNIST手写体数字识别数据集上,LeNet-5得以直达近似99.2%的正确率。这一系统后来被花旗国的银行周边用于支票上数字的分辨。#527

13:事实阐明,12个NVIDIA公司的GPU可以提供一对一于2000个CPU的深度学习性能。此后,伦敦大学、布鲁塞尔大学以及瑞士人工智能实验室的钻研人口纷纷在GPU上加紧其深度神经网络。#547

14:二零零六年,ImageNet项目落地了——这是一个带有1500万张相片的数据库,涵盖了22000种物品。那么些物品是基于平日保加罗Surrey奥语单词举办归类社团的,对应于大型日语知识图库WordNet的22000个同义词集。#556

15:Lisp语言推出之后,因为比起Fortran这类专注于科学总括的言语具备更强的符号处理能力,很快成为人工智能领域的首要语言。同时,Lisp中的递归、垃圾回收等革新体制,对继续的Java、Python等语言有很大的熏陶。#668

16:汤普森(Thompson)用汇编语言形成了UNIX的率先个版本,这说不定是全人类历史上拿汇编语言完成的最伟大的作品。#690

17:有人问:“你什么样察觉有原始的程序员?”Thompson回答:“只看他俩的心思。你问他们做过的最有趣的次序是哪些,然后让她们讲述程序和它的算法,等等。#705

18:TensorFlow是Google在2015年八月宣布的深度学习开源工具,Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着数据流图的演算,由杰夫·迪恩(Jeff
Dean,)引导的Google大脑协会开发。#728

19:因为杰夫·迪恩实在太厉害了,Google集团内部流传着广大有关他有多厉害的耻笑,比如:“杰夫·迪恩的密码是圆周率的最后4位数字。”“当杰夫·迪恩人格障碍时,他用MapReduce数羊群。”#734

20:TensorFlow的优势是永葆异构设备的分布式总括,它可以在不同平台上自行运行模型,这么些平台包括手机、单CPU的PC和重重个CPU/GPU组成的超大型分布式系统。#741

21:DENDRAL系统是第一个成功投入使用的专家系统,1965年由华盛顿圣路易斯分校大学开端研发,1968年研制成功,它的效率是分析质谱仪的光谱,协理地理学家判定物质的积极分子结构。#775

22:利用知识图谱技术,Google大大优化了客户的搜寻体验,同时,知识图谱的巨大知识库也得以和其余人工智能技术整合,比如实现规范的话音识别和机器翻译等。#850

23:如若你对人工智能有趣味,也得以研商一下谈得来的师承,从您的数学老师或电脑老师开始追溯,很有可能您的开山也是老莱布尼茨。#1707

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