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宝藏地图 (tm) - Spiegel
spiegel.de › media › media-34757 PDF 2022年11月29日 — 2022年11月29日 (U//FOUO) Coordinates Integrated Cyber Operations. V2: Analysis. - V3: Operations ... Europe & Russia: Poland, Russia, Germany, Ukraine, Latvia, Denmark. 38 页
博弈树、计算机游戏和博弈论 - 苏黎世联邦理工学院
ethz.ch › edu › slides › Info2-ITET-11 PDF 2023年3月29日 — 2023年3月29日 了解飞机的可靠性有时并不比计算机高！... 政府在当时所谓的“人体工程学”或... 方面存在问题
任务 1：间谍在第一次世界大战中的重要性
10 18 10 10 25 15 18 20 7 8 14 18 18 18 18 18 18 18 18 7 7 7 7 7 7 7 7 14 17，18th 18th 18th 18th 18th 264星期二55 12 22 66 12 78 12.5 12 10 5 12 10 5 12 12 10 18 77 12 18 77 12 November 23 14 3 14 27th 18 6 14 26 18 25 14 18 18th 18th 18th 18th 18th 18th 18th 18th 12th 4th 4th
Spiers 纪念讲座：量子化学、经典启发式和量子优势
本文是关于化学物质的量子模拟。虽然这是一篇化学期刊上关于法拉第讨论的介绍性文章，但实际上它是为两个读者群撰写的：量子化学家和量子信息理论家。这是因为，尽管近年来量子化学和量子信息理论的交集越来越多，但一个领域的从业者往往对另一个领域的观点了解有限。本文的一个目的是描述量子化学家对化学物质中量子多体问题的直觉。这种直觉指导了当今对改进方法及其应用的研究。另一个目的是给出一个关于量子化学的有利观点，希望能够强调量子信息理论家的一些关注点，我们相信这对量子化学的未来发展有用。量子信息论是一个具有可证明结果的数学领域，而量子化学主要是经验领域。由于作者是量子化学家，本文以量子化学的非正式风格撰写。在某些情况下，它提供了作者的（非严谨的）个人意见。直觉和意见显然不是定理，但我们希望它们能够在前进的道路不明朗时成为有价值的路标。
博弈树、计算机游戏和博弈论 - 苏黎世联邦理工学院
讲座很长的一章！我们详细讨论战略游戏的话题有两个原因：一方面，在伴随讲座的实习期间，黑白棋游戏程序逐渐以小组形式开发，并在学期末的锦标赛中相互竞争 -基础理论和实际应用概念的知识是必不可少的，当然也是有用的。另一方面，游戏程序有着令人着迷的近代历史：许多著名的数学家和计算机科学家（包括查尔斯·巴贝奇、艾伦·图灵、约翰·冯·诺伊曼、康拉德·祖斯、克劳德·香农和诺伯特·维纳）都曾研究过它们；此外，还开发了许多游戏程序（最初是针对策略和算法要求不高的儿童游戏，例如 Nim 或 Tic-Tac-Toe，后来也针对“困难”且受到社会尊重的游戏，例如国际象棋和围棋）...
博弈树、电脑游戏和博弈论 - 苏黎世联邦理工学院
从这个方面来看，自动化游戏一直与人工智能联系在一起，甚至早在这个名称的研究领域出现之前就存在了。 250年前，沃尔夫冈·冯·肯佩伦男爵 (Baron Wolfgang von Kempelen) 制造并演示了魅力十足的 Chess Turk，这可以作为一个起点（尽管之前就已经存在外形像玩偶、可以手写字的精致机械自动机）。虽然整个事情是个骗局，因为一个精通国际象棋的小人隐藏在土耳其木偶的齿轮中，并通过一根杆子控制它，但国际象棋机器的魅力已经达到了公众的程度。甚至查尔斯·巴贝奇也曾在与 Chess Turk 的比赛中落败，但在 19 世纪中叶，他设计了“一台能够成功玩纯智力游戏的机器；例如针锋相对、选秀、国际象棋等。”并得出了一个核心结论：“我很快就发现，每一种技巧游戏都可以由自动机来玩。”
游戏树 - 计算机科学 II (ITET) - 苏黎世联邦理工学院
讲座很长的一章！我们详细讨论战略游戏的话题有两个原因：一方面，在伴随讲座的实习期间，黑白棋游戏程序逐渐以小组形式开发，并在学期末的锦标赛中相互竞争 -基础理论和实际应用概念的知识是必不可少的，当然也是有用的。另一方面，游戏程序有着令人着迷的近代历史：许多著名的数学家和计算机科学家（包括查尔斯·巴贝奇、艾伦·图灵、约翰·冯·诺伊曼、康拉德·祖斯、克劳德·香农和诺伯特·维纳）都曾研究过它们；此外，还开发了许多游戏程序（最初是针对策略和算法要求不高的儿童游戏，例如 Nim 或 Tic-Tac-Toe，后来也针对“困难”且受到社会尊重的游戏，例如国际象棋和围棋）...
斯皮尔伯格的《人工智能》中的世界毁灭与替代
支持该假设的第二个证据是整部电影中反复出现的替代动态，其模式如下：机器人取代人类担任特定角色；机器人周围的人类将一些错误归咎于替代者；机器人被视为对人类群体遭受的某些不幸负有责任，于是开始淘汰机器人。主情节和次要情节都是由替代引起的，其结果迟早会以悲剧收场 [2] 。主要动作（以替代为标志）本身并不适合叙事因果关系，无法解释故事开始和结束之间星球状态的变化。尽管如此，我们认为，在主题层面上，这些替代机制综合了导致世界毁灭的生活方式。正如我们将看到的，电影中指向这种关系的元素数量是压倒性的。为了验证这一假设，我们使用了一种包含多个视角的方法：可能世界的解释学、勒内·吉拉尔的模仿理论和视听分析。«很抱歉，我没有告诉你这个世界»。这是莫妮卡·斯文顿在把大卫遗弃在森林里之前对他说的最后一句话。从那一刻起，机器人孩子周围的现实从温暖的家转变为残酷存在的敌意。莫妮卡提到的这个世界不仅仅是“物质宇宙”的意思，它还表明了一个人体验现实的方式。世界是一个可能性系统。从广义上讲，这就是我们和莫妮卡所说的“世界”。体验具体事物的方式始终是人类作为世界而体验的，而不仅仅是作为物理宇宙或生物媒介（Zubiri 2010，第166-201 页）。因此，当诺博士将大卫送往“狮子哭泣的世界尽头”时，这是他朝圣的目的地，可以理解的是，主角也正走向边缘，不仅是物理空间的边缘，而且是存在空间的边缘，在那里他将遇到他的创造者霍比教授。这种世界观由 Zubiri、Guardini（2014 年，第页 15-43、70-82）或 Marín（2019 年，第页 461-465）等人提出，我们在 García-Noblejas（2005 年，第页 180、206-207、212）提出的可能的诗意世界理论中也发现了这一点。Pavel（1986 年）和 Eco（1994 年，第页 64-82）的文本中也部分采用了类似的方法。页 176-178）。这种观点（我们可以称之为现象学-存在主义）从人类学和伦理学的角度理解虚构世界：其中所涉及的既不是外延验证（García Noblejas，2005，第 180 页），也不是逻辑命题（Pavel，1986，第 136 页；Eco，1993，第它不是关于自然主义意义上的物质宇宙距离的评估，而是关于它关于意义的生命可能性的迷人提供及其对个人身份塑造的贡献（García Noblejas，2005，第 17 页）。如果我们接受人工智能的叙事目的。走向世界毁灭（在人类学而非宇宙学意义上）是人类行为的结果（在伦理维度上评估），这似乎是合适的采用可能世界的视角，因为它对斯皮尔伯格似乎暗示的这种世界意义很敏感。为了阐明人工智能中的世界形象，必须研究主要行动冲突中所包含的最重要的问题，其中替代和替罪羊尤为突出。勒内·吉拉尔的理论非常清楚这些问题（Girard，1989；2010；2012）。我们不会仅仅从模仿理论的角度分析斯皮尔伯格的作品，
斯皮尔伯格的《人工智能》中的世界毁灭与替代
支持这一假设的第二个证据是整部电影中反复出现的替代动态，其模式如下：机器人代替人类担任特定角色；机器人周围的人类将一些错误归咎于替代者；机器人被视为对人类群体遭受的某些不幸负有责任，于是开始淘汰机器人。主线剧情和次要剧情都是由替代引发的，其结果迟早会以悲剧收场 [2] 。主要情节（以替代为标志）本身并不适合用叙事因果关系来解释故事开始和结束之间星球状态的变化。然而，我们认为，在主题层面上，这些替代机制综合了导致世界毁灭的生活方式。正如我们将看到的，电影中指向这种关系的元素数量多得惊人。为了验证这一假设，我们使用了一种包含多个视角的方法：可能世界的解释学、勒内·吉拉尔的模仿理论和视听分析。“很抱歉，我没有告诉你这个世界。”这是莫妮卡·斯文顿在把大卫遗弃在森林前对他说的最后一句话。从那一刻起，机器人孩子周围的现实从温暖的家转变为残酷存在的敌意。莫妮卡提到的这个世界不仅仅是“物质世界”，它还表明了一个人体验现实的方式。世界是一个可能性系统。从广义上讲，这就是我们和莫妮卡所说的“世界”。体验具体事物的方式总是人类体验为世界，而不仅仅是物理世界或生物媒介（Zubiri 2010，第 166-201 页）。因此，当诺博士将大卫送往“狮子哭泣的世界尽头”——他的朝圣目的地时，可以理解的是，主角也正朝着边缘前进，不仅是物理空间的边缘，而且是存在空间的边缘，在那里他将遇到他的创造者霍比教授。这种世界观由祖比里、瓜尔迪尼（2014 年，第 15-43、70-82 页）或马林（2019 年，第 461-465 页）等人发展，我们在加西亚-诺布莱哈斯（2005 年，第 180、206-207、212 页）关于可能的诗意世界的理论提议中找到了它。帕维尔（1986 年）和埃科（1994 年，第 64-82 页）的文本中也有部分类似的方法。这种观点（我们可以称之为现象学-存在主义）从人类学和伦理学的角度理解虚构的世界：其中涉及的既不是外延验证（García Noblejas，2005，第 180 页），也不是逻辑命题（Pavel，1986，第 136 页；Eco，1993，第 176-178 页）。它不是关于自然主义意义上的物质宇宙距离的评估，而是它令人着迷地提供了关于意义的生活可能性，以及它们对塑造个人身份的贡献（García Noblejas，2005，第 17 页）。如果我们接受人工智能的叙事目的。由于人类行为（从伦理维度评估）而走向世界毁灭（在人类学而非宇宙学意义上），那么采用可能世界的视角似乎是合适的，因为它对斯皮尔伯格似乎暗示的世界意义很敏感。为了阐明人工智能中的世界形象，必须研究主要行动冲突中包含的最重要的问题，其中替代和替罪羊尤其突出。勒内·吉拉德的理论非常清楚这些问题（Girard，1989；2010；2012）。我们不会仅仅从模仿理论的角度分析斯皮尔伯格的作品，
FinRegLab：研讨会——“人工智能与经济：为负责任和包容的人工智能规划道路”联合活动，邀请著名政策制定者参加，重点关注金融服务领域的负责任人工智能。华盛顿特区，2022 年 4 月 22 日——FinRegLab 将与美国商务部、美国国家标准与技术研究所 (NIST) 和斯坦福以人为本人工智能研究所 (HAI) 合作，于 2022 年 4 月 27 日举办一场研讨会，汇集政府、行业、民间社会和学术界的领导人，探讨人工智能和机器学习在不同经济部门部署带来的潜在机遇和挑战，特别关注金融服务和医疗保健。已确认的发言人包括商务部副部长 Don Graves；参议员 Joni Ernst；代理货币监理署署长 Michael Hsu；万事达卡执行副总裁兼首席数据官 JoAnn Stonier；富国银行执行副总裁兼模型风险主管 Agus Sudjianto、斯坦福大学商学院教授兼 HAI 副主任 Susan Athey 博士、布鲁金斯学会技术创新中心主任 Nicol Turner Lee 博士以及哈佛大学计算与社会研究中心博士后研究员 Manish Raghavan 博士。演讲者和小组成员将讨论研究、政策建议和新兴行业实践。FinRegLab 首席执行官兼主任 Melissa Koide 表示：“人工智能与新型数据相结合，为改善金融包容性和平等性提供了巨大的潜力。然而，也存在加剧偏见和排斥的巨大风险。认真、有针对性地研究消费者受到的影响对于制定正确的规则至关重要。” FinRegLab 还将于 4 月 28 日举办一场虚拟会议，详细介绍该组织和斯坦福大学商学院 Laura Blattner 教授和 Jann Spiess 教授就机器学习在信用承保中的应用开展的研究，特别关注机器学习模型对可解释性和公平性的潜在影响。这项研究对当前可用工具的性能和功能进行了实证评估，这些工具旨在帮助贷方开发、监控和管理机器学习承保模型。媒体成员如有兴趣亲临或以虚拟方式参加研讨会或寻求评论，请联系 Alex Bloomfield，邮箱地址为 alex.bloomfield@finreglab.org。有关研讨会的更多信息，包括所有演讲者和小组讨论，请访问此处的活动页面。
FinRegLab：研讨会——“人工智能与经济：为负责任和包容的人工智能规划道路”联合活动，邀请著名政策制定者参加，重点关注金融服务领域的负责任人工智能。华盛顿特区，2022 年 4 月 22 日——FinRegLab 将与美国商务部、美国国家标准与技术研究所 (NIST) 和斯坦福以人为本人工智能研究所 (HAI) 合作，于 2022 年 4 月 27 日举办一场研讨会，汇集政府、行业、民间社会和学术界的领导人，探讨人工智能和机器学习在不同经济部门部署带来的潜在机遇和挑战，特别关注金融服务和医疗保健。已确认的发言人包括商务部副部长 Don Graves；参议员 Joni Ernst；代理货币监理署署长 Michael Hsu；万事达卡执行副总裁兼首席数据官 JoAnn Stonier；富国银行执行副总裁兼模型风险主管 Agus Sudjianto、斯坦福大学商学院教授兼 HAI 副主任 Susan Athey 博士、布鲁金斯学会技术创新中心主任 Nicol Turner Lee 博士以及哈佛大学计算与社会研究中心博士后研究员 Manish Raghavan 博士。演讲者和小组成员将讨论研究、政策建议和新兴行业实践。FinRegLab 首席执行官兼主任 Melissa Koide 表示：“人工智能与新型数据相结合，为改善金融包容性和平等性提供了巨大的潜力。然而，也存在加剧偏见和排斥的巨大风险。认真、有针对性地研究消费者受到的影响对于制定正确的规则至关重要。” FinRegLab 还将于 4 月 28 日举办一场虚拟会议，详细介绍该组织和斯坦福大学商学院 Laura Blattner 教授和 Jann Spiess 教授就机器学习在信用承保中的应用开展的研究，特别关注机器学习模型对可解释性和公平性的潜在影响。这项研究对当前可用工具的性能和功能进行了实证评估，这些工具旨在帮助贷方开发、监控和管理机器学习承保模型。媒体成员如有兴趣亲临或以虚拟方式参加研讨会或寻求评论，请联系 Alex Bloomfield，邮箱地址为 alex.bloomfield@finreglab.org。有关研讨会的更多信息，包括所有演讲者和小组讨论，请访问此处的活动页面。