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人工智能的未来及其社会、经济
尽管人工智能（AI）早在古代就已存在，但直到 1956 年才正式获得正式名称 [ 1 ]。从那时起，由于进展缓慢，AI 研究经历了一段乐观与失望的时期。直到 1993 年以后，进展才有所波动。此后，研究又开始回暖，1997 年，IBM 的“深蓝”计算机击败了俄罗斯大师加里·卡斯帕罗夫 [ 2 ]，成为第一台击败国际象棋冠军的计算机。这是 AI 领域新时代的开始。在过去的二十年里，学术研究取得了很大进展，但直到最近，AI 才被认可为一种范式转变。随着投资的不断增加，现在取得了很大进展。人工智能研究高度依赖资金，因为它是一个长期研究领域，需要大量的精力和资源。
书评：人工智能时代和我们的人类未来
我们可以看到人工智能学习和处理的结果，但并不总是能看到结果产生的过程，人工智能软件也无法描述它实现目标的方式。革命性的国际象棋动作等人工智能成就的相对微不足道，与其在国防战略或武器系统部署中的实施相比显得微不足道。作者意识到了这些担忧，他们指出：“我们都必须注意人工智能的潜在风险。我们不能把它的开发或应用留给任何一个群体，无论是研究人员、公司、政府还是民间社会组织”（77）。我想到两个保留意见：（1）负责任的人工智能雇主在设计过程中必须包括持反对观点的各方，（2）计划中的应用和用户将不可避免地包括不关心什么是不可接受的风险或功能的群体。后者的问题在于，“尽管创建一个复杂的人工智能需要大量的
Gomoku中的高级机器学习技术
Gomoku的战略深度源于其广泛的可能举动以及具有远见和适应性的必要性。每次动作，可能的游戏状态数量呈指数增长，从而预测所有潜在的未来动作不切实际，与TIC-TAC-TOE等简单游戏形成鲜明对比。Gomoku开口的研究较少，但同样至关重要。开口通常为游戏定下基调，玩家的目标是在限制对手的选择的同时有利地定位自己。流行的开放策略包括标准，中央和边缘开口。每个人都有其优点和缺点，影响了游戏的发展。进攻性和防守动作的复杂相互作用是Gomoku中比赛中期的特征。玩家必须不断评估董事会，寻找机会创建五人一组，同时阻止对手的尝试。关键策略包括同时创建多个威胁（叉），迫使对手
M. Tech。人工智能和数据科学（3年晚上计划） 年度报告2023-2024
课程代码类别计划核心1课程标题人工智能和应用程序方案和学分L – T – P：3-0-0;学分：3.0; Semester – I Pre-requisites (if any) Syllabus: Introduction [2L] Intelligent Agents [2L] Solving problems by Searching – Uninformed search, Informed/Heuristic search (Greedy, A*, IDA*) [5L] Advanced intelligent search techniques – Uniform Cost Search, Hill Climbing, Simulated Annealing, Genetic Algorithm, Applications of Genetic Algorithm for solving TSP problems [6L]对抗性搜索 - 游戏理论，在国际象棋游戏中进行对抗搜索的应用[4L]知识和推理 - 在人工智能，解决方案反驳系统，结构化知识表示技术[6L]在不确定性下进行推理[6L]的谓语 - 非单调推理，非单调推理，基于假设的系统，基于假设的真实系统，概率的真实性系统，概率的辩护，构图，构图，FUZZY，FUZZY，FUZZY，某些应用程序，某些方面的应用程序，某些应用程序。
超级大脑，而非替代品：设计人机协作，打造更美好的未来工作
由该领域的创始人在 20 世纪 50 年代提出，以机器形式实现人类认知。12 从那时起，人工智能的重大里程碑通常被定义为机器智能在实现完全人类智能的道路上又迈出了一步。例如，国际象棋大师加里卡斯帕罗夫输给 IBM 的深蓝计算机被广泛讨论为“大脑的最后一战”。13 在输给 IBM Watson 的过程中，Jeopardy 智力竞赛节目冠军肯詹宁斯开玩笑说：“我个人欢迎我的新计算机霸主。”14 最近，在 AlphaGo 击败围棋冠军李世石后不久，英国《金融时报》发表了一篇关于 DeepMind 首席执行官德米斯哈萨比斯的个人简介，其中指出：“在 DeepMind，工程师们已经创建了基于神经网络的程序，以人脑为模型......智能是通用的，而不是特定的。这种人工智能像人类一样‘思考’。”15
4. 沟通计划描述
本计划模板改编自 NJDEP (2014) 的工作，有助于制定在项目的每个利益相关者参与和/或推广阶段制定的项目特定的沟通计划。值得注意的是，NJDEP 2014 文件依据新泽西州环境保护部发布的罗格斯大学库克学院环境传播研究计划的 Caron Chess、Billie Jo Hance 和 Peter Sandman 的工作成果。制定沟通计划可支持持续的利益相关者参与流程，确定沟通方法和工具，并充当记录保存形式，以实现有意义且有效的风险沟通。沟通计划支持风险沟通的五项原则：建立信任和信誉、解释风险、与社区互动、了解社区如何看待风险以及了解何时发布信息。沟通规划还支持重新评估沟通方法和途径，以改进或帮助制定更好、更有效的信息。图 4-1 展示了风险沟通的八个迭代步骤。此外，沟通计划还纳入了确保有效利益相关者参与的方法。风险沟通计划的成功取决于在利益相关者与项目实施和监督者之间建立工作关系。附录 A 提供了一个风险沟通计划模板，用户在制定自己的风险沟通计划时可能会发现下载和填写该模板很有帮助。该模板包括每个风险沟通计划步骤的简要说明。
博弈论基础 I：战略形式游戏 1 - CDN
博弈论是研究冲突与合作的分析框架。早期的研究工作受到赌博和国际象棋等娱乐游戏的启发，因此博弈论中出现了“博弈”一词。但很快人们就发现，该框架的应用范围要广泛得多。如今，博弈论已用于许多学科的数学建模，包括许多社会科学、计算机科学和进化生物学。在这里，我主要从经济学中举出例子。这些笔记是对一种称为战略形式博弈（也称为标准形式博弈）的数学形式主义的介绍。目前，将战略形式博弈视为代表一种非时间互动：每个玩家（用博弈论的语言）在不知道其他玩家做了什么的情况下采取行动。一个例子是双人游戏石头剪刀布的单个实例（您可能已经很熟悉，但将在下一节中讨论）。在配套笔记《博弈论基础 II：扩展形式博弈》中，我开发了一种称为扩展形式博弈的替代形式主义。扩展形式博弈明确地捕捉了时间因素，比如在标准国际象棋中，玩家按顺序移动，并且每个玩家都知道游戏中之前的动作。如我在扩展形式博弈的笔记中所讨论的，有一种自然的方式可以为任何扩展形式博弈提供战略形式表示。还有第三种形式，称为联盟形式博弈（也称为特征函数形式）。联盟形式抽象了个体玩家行为的细节，而是关注物理上可能的收益分配，既适用于所有玩家一起，也适用于每个玩家子集（联盟）。我（目前）没有关于联盟形式博弈的笔记。Osborne (2008) 是一篇关于战略和扩展形式博弈研究的简短入门文章。Gibbons (1992) 是博弈论的标准本科教材，我经常在自己的课程中使用。其他选择包括 Osborne (2003)、Watson (2013) 和 Tadelis (2013)。标准的研究生博弈论教材是 Fudenberg 和 Tirole (1991)。我还推荐 Myerson (1991)、Osborne 和 Rubinstein (1994) 和 Mailath (2019)。研究生微观经济理论教材中也有关于博弈论的很好的介绍，例如 Kreps (1990)、Mas-Colell
人工智能简介：图文指南
机器脑功能主义者 心智与大脑的分离 物理符号系统假说 智能行为理论 机器真的能思考吗？ 图灵测试 勒布纳奖 图灵测试的问题 机器内部：Searle 的中文房间 Searle 的中文房间 对 Searle 的一个回答 应用复杂性理论 理解是一种突现属性吗？ 用正确的东西制造的机器 人工智能与二元论 大脑假体实验 罗杰·彭罗斯和量子效应 彭罗斯和哥德尔定理 量子引力和意识 人工智能真的是关于思考机器吗？解决意向性问题 研究认知主义立场 超越埃尔西 认知建模 模型不是一种解释 线虫 真正理解行为 降低描述级别 简化问题 分解和简化 模块基础 微观世界 早期成功：玩游戏 自我完善程序 在内部表示游戏 蛮力“搜索空间”探索 无限的国际象棋空间 使用启发式方法 深蓝
人工智能的夏天和冬天
人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，其目标是使计算机智能化。这些“智能”活动包括思考、推理、从环境中接收刺激并做出反应、解决难题、说话和理解语言等。约翰·麦卡锡（John McCarthy）于 1954 年在达特茅斯（Dartmouth）举行的计算机会议上创造了“人工智能”一词，表明其目标是实现与人类水平的智能相当的数字。20 世纪 70 年代，人工智能进入了一个低产时期，被称为“人工智能寒冬”。在此期间，人工智能的科学活动，尤其是商业活动急剧下降。1997 年，IBM 的“深蓝”人工智能程序战胜了当时的世界象棋冠军，这可能被誉为人工智能的最大成就。人工智能的另一项伟大成就是 IBM 的 Watson 在 2011 年战胜了世界 Jeopardy 冠军。本章简要概述了人工智能如何历经起起伏伏，发展到如今的水平，以及我们预计未来几十年人工智能的发展方向。
人工智能生活
人类思维具有多种能力。我们选择哪个功能来开始构建人工智能？Shaw、Newell 和 Simon 开始研究计算机程序如何解决问题，例如证明几何定理，或玩跳棋或国际象棋等游戏。他们证明，解决此类问题归结为在可能的决策迷宫中进行搜索以达到预期目标。导致目标的决策序列形成了解决方案。搜索空间通常可能是无限的。因此，有一些策略可以有选择地搜索这个空间，利用任何关于问题性质的先验知识。这是人工智能的第一次重大突破，最终导致 IBM 深蓝计算机在 1997 年的一场国际象棋比赛中击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫。甚至在那之前，在 80 年代，各个领域就出现了大量专家系统，主要由以事实和规则形式捕获领域知识的技术引发，并使用搜索找到适当的应用这些规则的顺序以得出解决方案。