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从有限的例子中学习符号系统的生成原理
人类学习的过程和机制是心理学、认知科学、发展、教育和人工智能等许多领域的研究核心。关于人类学习的问题存在着争论、辩论和争议，其中最具争议的问题之一是简单的联想过程是否可以解释人类儿童的非凡学习能力，并且通过这样做，是否能产生与人类学习相媲美的人工智能。这些争论的核心现象之一涉及一种远见卓识的形式，有时被称为“生成学习”，因为学习者的行为似乎不仅仅反映特定经验实例之间的共现，而且基于可以生成新实例的原则。在两项关于学龄前儿童如何学习多位数字名称与其书面形式的对应关系的实验研究（N = 148）中，以及一项使用深度学习神经网络的计算建模实验中，我们发现，具有一组相互关联的不完美预测成分的数据集可以产生符合生成原理的广泛而系统的概括，尽管训练数据中的示例有限且存在例外情况。本文讨论了对人类认知、认知发展、教育和机器学习的影响。
解读人工智能——人工智能 (AI) 的构建模块如何帮助从大数据中创造市场知识 1 摘要 目的：本研究阐述人工智能 (AI) 及其对从大数据中创造市场知识的贡献。具体来说，本研究描述了任何人工智能技术的基本构建模块、它们的相互关系以及不同构建模块对创造市场知识的影响，并提供了说明性示例。
设计/方法/方法：该研究是概念性的，并提出了一个框架来阐明人工智能现象及其构成要素。它进一步提供了一个模型，说明人工智能如何有助于从大数据中创造市场知识。结果：该研究从输入-过程-输出的角度解释人工智能，并阐明人工智能的六个基本构成要素。它讨论了如何使用不同的构成要素将数据转化为信息和知识。它提出了一个概念模型来阐明人工智能在创造市场知识中的作用，并提出了未来研究的途径。实际意义本研究解释了人工智能现象、它的工作原理及其与 B2B 公司创造市场知识的相关性。原创性/价值：该研究为市场知识文献做出了贡献，并呼吁进行更多的学术研究以了解人工智能及其对创造市场知识的影响。
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
以下是佛罗里达州和全国范围内发生的公用事业诈骗的例子：
佛罗里达州的许多公用事业公司都是公用事业反诈骗联盟 (UUAS) 的成员。UUAS 由 100 多家电力、天然气、水和废水公用事业公司组成，帮助教育居民如何保护自己免受诈骗。UUAS 传播有关可疑行为以及诈骗者针对客户使用的不断变化的策略的意识。如果客户不确定来电者的真实性或服务人员的身份，或者怀疑有任何欺诈活动，请务必直接致电公用事业公司。
人工智能学期：VI Q1。提供合适的例子
9 程序 2：数据结构：一个代表棋盘的九元素向量。但是，我们不是在每个元素中使用 0、1 和 2，而是存储 2 表示空白、3 表示 X 和 5 表示 O 函数：Make2：如果中心方块为空白，则返回 5。否则返回任何其他空白方块 Posswin(p)：如果玩家 p 在下一步中无法获胜，则返回 0；否则返回构成获胜动作的方块的编号。如果乘积为 18（3x3x2），则 X 可以获胜。如果乘积为 50（5x5x2），则 O 可以获胜。 Go(n): 在格子 n 中移动一步 策略： Turn = 1 Go(1) Turn = 2 如果 Board[5] 为空，则 Go(5)，否则 Go(1) Turn = 3 如果 Board[9] 为空，则 Go(9)，否则 Go(3) Turn = 4 如果 Posswin(X) 0，则 Go(Posswin(X)) 注释： 1. 时间效率不高，因为在每次移动之前必须检查多个条件。 2. 更容易理解程序的策略。 3. 难以概括。
(5) 模拟器在多个领域应用的示例
24 EA 002 591 作者 -Twelker。Paul A..Ed.；及其他。..教学模拟：研究开发和传播活动，最终报告。俄勒冈州高等教育系统，蒙茅斯。教学研究部。赞助机构 - 教育办公室 (DHEW)。华盛顿。华盛顿特区研究局。报告编号 -R -88 局编号 -BR -7 -1 -045 出版日期 2 月 69 日 拨款 -0EG -1 -7 -0700 -45 -3879 注释 -236p。EDRS 价格 MF -$1.00 11C 111.90 描述符-行为目标。参考书目。反馈、指南、*教学设计、学习动机、学习过程。文献综述、人机系统、测量技术。模型、角色扮演。*模拟环境。*模拟。模拟器。系统方法。*教学方法。职业教育 本报告描述了设计技术。有效应用领域。教育模拟和研究方向。五章内容包括：（1）近期文献综述；（2）模拟领域的概述，包括定义和在教学中使用模拟的一些理由；（3）几个主要模拟中心的设计方法概述和一个包含 13 条用于设计教学模拟系统的具体准则的模型：（4）模拟应用对军事、政府和工业教育的影响分析；（5）模拟器在几个职业教育领域应用的例子；（6）模拟作为评估教育进展和预测复杂人类行为的测量设备的使用说明。附录包含模拟游戏中一些常见独立变量和因变量的列表。四期《教学模拟通讯》。以及 11 条建议的游戏和模拟新方向列表。(JH)