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World File Search System国际象棋
人工智能研究所希尔日小册子
虽然研究人员长期以来一直在追求这一目标，但最近这两个领域的突飞猛进为重大发现带来了希望。过去十年，人工智能取得了显著进步，产生了具有令人印象深刻能力的解决方案。例如，当前的语言模型可以令人信服地模仿人类在基于文本的交互中的对话能力。然而，我们正面临“莫拉维克悖论”，即人工智能在挑战人类的任务中表现出色，但在人类认为毫不费力的任务中却失败了。例如，计算机在国际象棋方面的表现优于人类，但 3 岁的孩子可以比机器人更好地移动棋子。人工智能在所谓的高级领域（例如语言和围棋和国际象棋等困难游戏）中表现出色，而导航和跑步等较低级任务是人类明显胜过人工智能和机器人的领域。
建筑中的机器学习
回顾历史，机器学习与人工智能有着很大的关系，人工智能是利用计算机模拟人脑的功能。在人工智能发展的早期，计算机科学家将特定领域的知识编程来代替人类完成任务。这种早期的做法只能让计算机执行预先设计好的流程，与实际的人脑相比，计算机并没有自我学习的能力。1959年，计算机科学家Arthur Samuel提出了机器学习的概念，让计算机拥有了无需明确编程就能学习的能力。Arthur Samuel首次使用机器学习训练IBM计算机下棋，这一举动为机器学习研究领域带来了不少关注。然而，由于硬件和计算机技术的限制，机器学习并没有得到预期的发展，大量资金在此期间被撤回。1997年，由机器学习训练的国际象棋程序“深蓝”击败了国际象棋大师Garry Kasparov，这一里程碑事件让机器学习技术重新受到关注
Chess AI：机器智能的竞争范式
残局研究长期以来一直是测试人类创造力和智力的工具。我们发现它们也可以作为测试机器能力的工具。两个领先的国际象棋引擎 Stockfish 和 Leela Chess Zero (LCZero) 在游戏过程中采用了截然不同的方法。我们使用 20 世纪 70 年代末著名的残局研究 Plaskett's Puzzle 来比较这两个引擎。我们的实验表明 Stockfish 在谜题上的表现优于 LCZero。我们研究了引擎之间的算法差异，并以我们的观察结果为基础仔细解释测试结果。受人类解决国际象棋问题的方式启发，我们询问机器是否可以拥有某种形式的想象力。在理论方面，我们描述了如何应用贝尔曼方程来优化获胜概率。最后，我们讨论了我们的工作对人工智能 (AI) 和通用人工智能 (AGI) 的影响，并提出了未来研究的可能途径。
强化学习如何重新定义临床决策
是2035年。多年来，“共享决策”的概念看上去与早些时候一样。许多临床决策，例如甲氨蝶呤或某些生物制剂的剂量调整，既不是风湿病学家，也不由患者做出的，而是由或多或少是自动化的计算机系统。这些由基于微技术和纳米技术的数字生物标志物，植入或皮肤集成的传感器以及药物输送系统组成，这些系统已在糖尿病护理中使用了一段时间。同时，已经表明，对于风湿性关节炎和其他风湿病疾病，与单独的风湿性系统相比，可以通过这些自学习系统（以前称为人工智能）更好地控制疾病活动和生活质量。即使在非药物治疗（例如物理疗法或饮食）的情况下，该患者现在也通过各种算法获得个性化的支持。在任何期望的情况下，这些选项都会根据其有效性进行系统评估，并建议使用最好的选择。如果风湿病学家退休，那么关于患者病的个体病程的多年经验不会丢失，但该模型继续改善。它结合了现有数据和新数据，使其能够在每天的一天中更准确地处理。对疾病的非个人治疗建议不再存在，并且每3-6个月不会每天审查一次靶标策略。当然，风湿病学家仍然存在。这种发展是如何发生的？国际象棋是一个很好的例子。，但它们的作用发生了变化，尤其是在治疗常见疾病和简单疾病课程的患者时。通常情况下，这种知识最初是在医学之外发展的。学习系统最初来自游戏行业，机器人技术和自动驾驶。在这些字段中的每个字段中，都有可用的模拟器，可用于生成大量数据以测试和改善机器生成的决策。要更好地理解这一点，让我们回到现在。在以下内容中，开发了10篇论文，以基于上述愿景：2021年12月，世界国际象棋冠军进行了。马格努斯·卡尔森（Magnus Carlsen）再次获胜，保留了他作为世界国际象棋冠军的地位。他的错误少于对手伊恩·尼波诺奇奇（Ian Nepomniachtchi），并反复引起惊喜，而意想不到的举动表明国际象棋计算机没有预测。在直播和无数YouTube视频中，著名的祖母对对手的每一项决定，并讨论了可能的
通用视频游戏 AI：竞争、挑战和机遇
简介 游戏长期以来一直是人工智能的流行基准。许多研究人员研究了各种算法和技术，试图在国际象棋、围棋、赛车游戏、吃豆人小姐、实时战略 (RTS) 游戏和超级马里奥兄弟等不同的计算机游戏中逼近最佳玩法。有时，这些研究主题伴随着某种竞赛，在统一的基准中测试不同的方法。游戏研究使算法 AI 取得了一些有趣的进展，例如使用并行 Alpha-Beta 剪枝（在国际象棋中），或在围棋游戏中看到的游戏 AI 中最流行的算法之一蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 的进展。虽然特定游戏研究的贡献确实很重要，但特定游戏竞赛由于其固有结构而存在一个问题：提出的大多数解决方案往往过于专注于它们所应用的领域。换句话说，挑战的性质，甚至是赢得比赛的斗争，都鼓励参与者为算法提供高度定制的启发式方法，这些启发式方法仅适用于用于挑战的游戏。例如，世界冠军星际争霸代理
重新思考：反向工程师的头脑内部的第一次看
当人类活动需要大量专业知识和非常专业的认知技能，而普通人群对此却很少理解时，通常被认为是“一种艺术”。安全域中的不同活动已属于此类别，例如剥削，黑客入侵和本文的主要重点：二进制反向工程（RE）。但是，尽管科学家已经研究了许多领域（从国际象棋棋手到计算机程序员）的专家（从国际象棋棋手到计算机程序员），以了解他们的心理模型并捕获有关其行为的特殊之处，但了解二进制代码和解决逆向工程难题的“艺术”仍然是黑匣子。在本文中，我们介绍了专家和初学者反向工程师采用的不同策略的衡量，同时接近X86（DIS）装配代码的分析，这是典型的静态静态任务。我们通过对72名具有不同经验水平的参与者的两个未知二进制文件的重新活动进行了16,325分钟的重新活动来进行探索性分析：39名新手和33位专家。
约克老年中心：2025 年 2 月简讯
9:00-1:00 AARP：税务助理 9:30-10:15 健身恢复 10:00-12:00 艺术时间 10:00-1:30 餐饮俱乐部 10:45-11:30 健身恢复 12:30-1:30 椅子瑜伽 1:00-3:00 卡纳斯塔 2:00-4:00 国际象棋 2:00-4:00 技术星期二
自动化的一些道德和技术后果
卡斯帕罗夫对阵 IBM 的深蓝 (1997) - “大脑的最后一战” - 由深思发展而来，卡内基梅隆大学的计算机首次击败国际象棋大师 - 开发了动作库；通过比赛确定弱点 - 每秒可以搜索多达 2 亿个选项 - 启发了用于分析金融、分子动力学和挖掘数据的超级计算机的创建
用于加固学习的量子算法
动机在人工智能（AI）方面的最新进展使Ki-Sys可以学会独立学习国际象棋或以往任何时候都更好地进行游戏。关键技术称为增强学习（鼓励学习），现在也用于工业环境中的学习调节。当前量子计算机能力的迅速增长为在AI系统中使用Quanta计算机的可能性开辟了可能性，并提供了开拓性能的可能性提高，这可能会导致技术革命并影响各种应用程序。
