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多人工智能在反复的石头剪刀布游戏中与人类竞争并获胜
预测和建模人类行为并在人类决策过程中发现趋势是社会科学的主要问题。石头剪刀布（RPS）是许多博弈论问题和现实世界竞赛中的基本战略问题。找到击败特定人类对手的正确方法是一项挑战。在这里，我们使用基于一个固定记忆长度的马尔可夫模型的 AI（人工智能）算法（简称“单 AI”）在迭代的 RPS 游戏中与人类竞争。我们通过结合许多具有不同固定记忆长度的马尔可夫模型（简称“多 AI”）来建模和预测人类竞争行为，并开发具有可变参数的多 AI 架构以适应不同的竞争策略。我们引入了一个称为“焦点长度”（一个正数，例如 5 或 10）的参数来控制我们的多 AI 适应对手策略变化的速度和灵敏度。焦点长度是多 AI 在确定哪个单 AI 具有最佳性能并应该选择进行下一场比赛时应该查看的前几轮次数。我们与 52 位不同的人进行了实验，每个人都与一个特定的多 AI 模型连续下注 300 轮，并证明我们的策略可以战胜 95% 以上的人类对手。
新石头汤
数字说明了一切。在 20 世纪 70 年代，随着婴儿潮一代的成熟并大量进入劳动力市场，美国劳动力每年增长略高于 2.5%。如今，劳动力增长率接近每年 0.5%。在其他条件相同的情况下，这每年会降低美国潜在 GDP 增长率约 2 个百分点（国会预算办公室 2020 年，Fernald 和 Li 2019 年）。经济增长放缓直接导致利率下降。增长放缓会通过降低资本回报率来减少投资（Williams 2017 年）。与此同时，人口老龄化增加了可用储蓄池，因为老年人会积累和保留他们的储蓄。这些力量共同增加了储蓄相对于投资需求的供应，从而降低了实际利率（Carvalho、Ferrero 和 Nechio 2016 年）。这些模式并非美国独有。我们也可以很容易地谈论爱尔兰，或欧洲的任何国家，或世界上几乎任何发达经济体（Holston、Laubach 和 Williams 2017，Jordà 和 Taylor 2019）。而这些并不是我们面临的唯一挑战。除了增长放缓和实际利率下降之外，央行发现即使在经济繁荣时期，实现通胀目标也变得更加困难。产品市场的根本性变化给价格带来了下行压力。由于许多市场都是全球性的，这些变化正在蔓延，形成强大的通货紧缩趋势，拉低了世界许多地区的通胀和通胀预期（Mertens 和 Williams 2019，Amano、Carter 和 Leduc 2019）。这些因素——通胀率下降、通胀预期下降和实际利率下降——加在一起就是一件事：下一次经济衰退出现时，货币政策空间将减少。但央行行长并不是唯一感受到压力的人。财政政策制定者也受到制约。为抵消全球金融危机而制定的政策导致许多发达国家的债务与 GDP 比率相对较高（Badia 和 Dudine，2019 年）。而且大多数国家都面临着迫在眉睫的义务，即以经济增长更快时承诺的水平来支持老龄化人口（例如，参见 Rouzet 等人，2019 年）。这就是我们所处的境地。面对未来，经济冲击不可避免，货币和财政机构应对这些冲击的政策空间越来越小。所以我再次问，我们能做什么？
石头上的图案：使计算机运转的简单想法
这是我刚开始学习计算机领域时希望读到的书。与大多数关于计算机的书不同——它们要么是关于如何使用计算机，要么是关于构建计算机的技术（ROM、RAM、磁盘驱动器等），这是一本关于思想的书。它解释或至少介绍了计算机科学领域的大多数重要思想，包括布尔逻辑、有限状态机、编程语言、编译器和解释器、图灵通用性、信息理论、算法和算法复杂性、启发式、不可交换函数、并行计算、量子计算、神经网络、机器学习和自组织系统。任何对计算机感兴趣并阅读这本书的人可能都曾接触过其中的许多思想，但除了正规的计算机科学教育之外，很少有机会看到它们是如何结合在一起的。这本书建立了联系——从简单的物理过程（如关闭开关）到自组织并行计算机所表现出的学习和适应。
75 年 - 石头
接下来，我们假设物体与激励场（初级场）之间的相互作用是纯磁性的。这可以通过磁化铁磁体来实现，也可以通过铜盘中感应出的涡流来实现。在电子标签中，相互作用是通过一个或多个绕组的线圈建立的。请注意，由于磁场的矢量特性，这里的相互作用与方向密切相关，如果初级磁场矢量位于线圈绕组所跨越的平面内，相互作用甚至会消失。初级磁场在要检测的物体所占的区域中被认为是均匀的，这一假设为物体的物理尺寸建立了一个界限。由于磁相互作用，建立了次级磁场，对于距离物体足够远的物体，该磁场具有偶极场的特性。接收器被认为位于此区域，从而提供与感应偶极矩直接相关的输出信号。因此，我们的兴趣集中在两个量上，即激发的初级磁场矢量 h 和感应偶极矩 m ，它们通过所考虑对象的因果关系相互关联。这种关系的各种形式将是本文的主要主题。