科学的极致:漫谈人工智能

科学的极致:漫谈人工智能

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作品简介

集智俱乐部是一个从事学术研究、享受科学乐趣的探索者组成的团体,倡导以平等开放的态度、科学实证的精神进行跨学科的研究与交流,力图搭建一个中国的“没有围墙的研究所”。这些令人崇敬的、充满激情与梦想的集智俱乐部成员将带你了解图灵机模型、冯•诺依曼计算机体系结构、怪圈与哥德尔定理、通用人工智能、深度学习、人类计算与自然语言处理,与你一起展开一场令人热血沸腾的科学之旅。

集智俱乐部(Swarm Agents Club,简称“SA Club”):成立于2008年,是一个从事学术研究、享受科学乐趣的探索者组成的团体。倡导以平等开放的态度、科学实证的精神进行跨学科的研究与交流,力图搭建一个中国的“没有围墙的研究所”。

口号:让苹果砸得更猛烈些吧!

使命(目标):营造自由交流学术思想的小生境,孕育开创性的科学发现。

网址:http://www.swarma.org

公共微信号:swarmagents

作品目录

  1. 序一 FOREWORD 1
  2. 序二 FOREWORD 2
  3. 前言
  4. 第 1 章 人工智能之梦
  5. 梦的开始(1900—1956)
  6. 梦的延续(1956—1980)
  7. 分裂与统一
  8. 梦醒何方(2010至今)
  9. 结语
  10. 推荐阅读
  11. 参考文献
  12. 第 2 章 图灵的计算王国
  13. 图灵机
  14. 如何理解图灵机模型*
  15. 计算
  16. 模拟
  17. 万能图灵机
  18. 停机问题
  19. 推荐阅读
  20. 参考文献
  21. 第 3 章 从零开始的计算机系统
  22. 从三体开始——逻辑门
  23. 一切运算的基础——加法
  24. 让计算过程自动起来——机器指令
  25. 写点能让人理解的东西——编程语言
  26. 灵魂和守护者——操作系统
  27. 路漫漫其修远兮——从计算到智能
  28. 推荐阅读
  29. 参考文献
  30. 第 4 章 一条永恒的金带
  31. 《哥德尔、艾舍尔、巴赫:集异璧之大成》
  32. 缠结的层次结构——一条永恒的金带
  33. 哥德尔定理
  34. 永恒的黄金对角线
  35. 自生产系统与生命
  36. 生命的自复制
  37. 自指与意识
  38. 递归定理
  39. 自省程序
  40. 推荐阅读
  41. 参考文献
  42. 第 5 章 从算法复杂性到通用人工智能
  43. 几道数字推理题
  44. 奥卡姆剃刀——哲学悖论?还是科学方法论?
  45. 压缩vs预测、编码vs概率
  46. 界定“模式”——可计算的“路径”
  47. 量化简单性——算法复杂性
  48. 主体与环境的交互——通用智能
  49. AIXI能处理什么问题?
  50. 通用智能主体AIXI的逼近与变种
  51. 通用智能与不完全性定理
  52. 参考文献
  53. 第 6 章 深度学习:大数据时代的人工智能新途径
  54. 历史回顾:神经网络的前世今生
  55. 基本原理:从特征表示到深度学习
  56. 典型应用:教会计算机听、看、说
  57. 自然语言处理
  58. 总结展望:AI之梦
  59. 参考文献
  60. 第 7 章 关于人工智能与人脑智能的思考:康博士和贝博士的对话
  61. 康博士和贝博士的对话
  62. 人脑认知功能对机器学习算法的启示
  63. 关于人工智能与人脑智能的一点思考
  64. 推荐阅读
  65. 第 8 章 “人工”人工智能:从人机交互到人类计算
  66. 从图灵测试谈起
  67. 一台机器两个人
  68. 当玩家变成程序员
  69. 乘胜前进
  70. 盲目的钟表匠
  71. 人类计算
  72. 程序的引擎——人类的注意力
  73. 玩即生产
  74. 谷歌印钞机
  75. 尾声
  76. 参考文献
  77. 第 9 章 美丽的注意力之流
  78. 真实世界与虚拟世界的流网络
  79. 各类流系统内的标度律(scaling law)
  80. 流网络标度律的模型
  81. 注意力热机与集体智慧
  82. 参考文献
  83. 第 10 章 无处不在的自然语言处理
  84. 自然语言处理的应用
  85. 自然语言处理的任务
  86. 向量表示和相似度计算
  87. 潜在语义分析和主题模型
  88. 深度学习
  89. 困难与展望
  90. 参考文献
  91. 第 11 章 从简单程序到群集智能
  92. 迭代方程与生物形态
  93. 生命游戏
  94. 人工生命
  95. Boid模型
  96. Tierra与程序的进化
  97. 复杂系统与复杂性科学
  98. 走向群集智能
  99. 推荐阅读
  100. 参考文献
  101. 第 12 章 从生物群体到机器人群体
  102. 生物群体
  103. 智能群体
  104. 自私与合作
  105. 机器人群体
  106. 机器和动物的混合群体
  107. 参考文献
  108. 第 13 章 瓦克星计划:创造一个三体世界
  109. 计划的缘起
  110. 建构世界的路径
  111. 恒星系的建模
  112. 行星的建模
  113. 生物圈建模
  114. 宇宙里的自省意识
  115. 版权声明
  116. 参考链接
  117. 第 14 章 AI天气预报员
  118. 风从哪里来
  119. 天气雷达:亲自预报几点几分下雨
  120. 给计算机一个看懂雷达图的大脑
  121. 参考文献
  122. 看完了
载入中

热门划线

  1. 一批人认为可以通过模拟大脑的结构(神经网络)来实现,而另一批人则认为可以从那些简单生物体与环境互动的模式中寻找答案。他们分别被称为连接学派和行为学派。与此相对,传统的人工智能则被统称为符号学派。11 人
  2. 遗传算法对大自然中的生物进化进行了大胆的抽象,最终提取出两个主要环节:变异(包括基因重组和突变)和选择。11 人
  3. 自我意识就仿佛是一对相互映照的设备,在本无一物的虚空中生成了各种大量的复杂结构。9 人
  4. 如果说符号学派模拟智能软件,连接学派模拟大脑硬件,那么行为学派就算是模拟身体了,而且是简单的、看起来没有什么智能的身体8 人
  5. 对于任意的程序F,总存在一段程序代码c,使得我们执行代码c的结果完全等价于把源代码c作为数据输入给程序F执行的结果。8 人
  6. 哥德尔不完备性定理7 人
  7. 1956年也就成为了人工智能元年。7 人
  8. 所谓语言的意义,就是执行这个语言系统的计算等价性。7 人
  9. 它们看起来的智能事实上并不来源于自上而下的复杂设计,而是来源于自下而上的与环境的互动。这就是布鲁克斯所倡导的理念。6 人
  10. 可以设想,假如我们找到了真正归纳的方法,那么编写出这样的程序,它就会一劳永逸地自己进行学习归纳了。我们再也不用给它编制程序和规则了。这正是人工智能的终极目标。6 人

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