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理论轮盘：选择气候变化不是...
尽管反对它（例如Whitby 2003），但始终将人类级别（或类似人类的）智力的复制得到明确陈述并高度公开为人工智能研究的主要目标。Alan Turing（1950）的模仿游戏是关于模仿人类的。Allan Newell和Herbert A. Simon关于一般问题求解器的报告（1961）的标题为“ GPS，一个模拟人类思想的程序。”爱德华·费根鲍姆（Edward Feigenbaum）和詹姆斯·费尔德曼（James Feldman，1963年）选择了标题计算机和思想，在唯一合法的思想典范（至少在学术界）是人类的时候。在其图灵奖演讲中，纽厄尔和西蒙（Newell and Simon，1976）将AI的“实证研究”描述为通过复制理解人类智能的“实证研究”。CYC项目（Lenat，Prakash和Shepherd 1986）的目标是复制人类常识性推理。nils J. Nilsson（2006）也许是最明确的，将人工智能的目标描述为可以付费人工工作的建筑机器。包括ACT-R模型（Anderson 1993），SNEP（Shapiro 2000）和Soar认知建筑（Laird 2012）在内的著名项目不仅旨在使我们走上更多的构建人类水平的智能，而且实际上是重复了至少重复人类水平情报的某些方面的表征。这些是AI史上一些最重要，最可见，资金充足的项目。因此，从历史记录中，建立人类智能从一开始就成为了AI的严肃而明确的目标。1，尽管Blay Whitby等批评者的争论以及一些著名的AI研究人员的努力，例如Rodney A. Brooks（1991），这也是一个目前的目标。
轮盘马丁格尔系统的统计分析
摘要 一些赌徒使用马丁格尔或加倍策略来提高获胜机会。本文推导出马丁格尔策略的重要公式，例如分布、期望值、利润标准差、损失风险或一轮或多轮马丁格尔的预期赌注。本文介绍了使用 R 对加倍策略进行的计算机模拟研究。比较了对简单机会（红色或黑色数字、偶数或奇数以及低（1-18）或高（19-36）数字）和单个数字（直接赌注）进行恒定大小赌注加倍赌博的结果。从长远来看，由于期望值为负，损失是不可避免的。马丁格尔策略和单个数字的恒定下注策略比简单机会的恒定下注策略风险更大。然而，这种更高的风险导致短期内获得正利润的机会更高。但另一方面，风险越高，双倍下注者和单倍下注者遭受的损失要远大于固定下注者遭受的损失。 1. 简介 马丁格尔系统是轮盘赌中一种流行的下注策略：每次赌徒输掉赌注时，他都会将下一次赌注翻倍，这样最终获胜时，他的利润将等于原始赌注。然而，马丁格尔系统只有在没有赌桌限制且赌徒有无限资金的赌场中才能安全地发挥作用。这两个假设都不太可能实现。因此，马丁格尔
疫苗轮盘赌：为什么当前把所有赌注押在新冠疫苗上的策略是一场高风险的赌注
11. Craig P、Di Ruggiero E、Frohlich K、Mykhalovskiy E、White M。在人口健康干预研究中考虑背景：研究生产者、使用者和资助者的指南 [Internet]。南安普敦：代表加拿大卫生研究院 (CIHR) - 国家卫生研究院 (NIHR)；2018 年。网址：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK498645/pdf/Bookshelf_NBK498645.pdf
疫苗轮盘赌
许多高收入国家和国际机构将全部赌注押在快速研发疫苗上，以应对 Covid-19 大流行，在等待疫苗的同时实施封锁和个人限制等措施作为延迟选项——但却带来了巨大的附带损害，包括贫困加剧、家庭暴力、精神健康问题、未确诊的健康状况、后续跟进不力或缺乏治疗 [1] 。截至 2021 年 7 月初，估计已拨款 124.45 亿美元用于疫苗研发，其中很大一部分来自公共资源 [2] 。国际 Covid-19 资金绝大部分用于疫苗，而其他战略则受到忽视。以获取 Covid-19 工具 (ACT) 加速器为例，这是“世界顶级国际卫生组织的全球合作，旨在共同加速 Covid-19 检测、治疗和疫苗的开发、生产和公平提供”。 ACT-A 的总体目标是“通过支持开发和公平分配世界所需的检测、治疗和疫苗来加速结束大流行”。截至 2021 年 7 月 9 日，公共和私人捐助者已向 COVAX（ACT 加速计划的疫苗支柱）承诺捐款超过 122 亿美元 [3] 。相比之下，在寻找治疗方法、加强卫生系统或系统准备方面投入的资金很少，特别是在加强初级保健、人力资源和培训方面。