3星|刘韩《人工智能简史》:从编程语言和算法的角度

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人造智能简史(跟着图灵、冯?诺依曼、香农、西蒙(西蒙)等人为智能先驱重走人工智能之路,站在前人的肩头上“鉴以往、知以后”)Java 2

全书从编程语言与算法的角度回顾人工智能的历史,相比较规范。

看内容有点像科研工作者、人工智能前沿从业者写的。电子书中绝非对作者的介绍,亚马逊官网上有,不是做科研的。

最终两章是几位紧要的数学家的简史,我基本略过了。

完全评价3星,有一部分参考价值。

以下是书中有些内容的摘要:

1:电路系统的“开”和“关”,对应二进制的“1”和“0”。这就是现实性世界与虚拟世界最重要的一个相应,可以说香农的天才考虑建立了现实与虚拟之间的一个桥梁。#197

2:在笔者看来,纽厄尔终生钻研的“人类思维的面目”,正是人工智能最难和最实质的课题!#224

3:西蒙(西蒙)和纽厄尔双剑合璧,创制了人工智能的重大门户:符号派。符号派的医学思路称为“物理符号系统假说”,简单精通就是:智能是对符号的操作,最原始的记号对应于物理客体。#232

4:世界围棋冠军常昊评论AlphaGo的围棋水平:“它现在的水平,可以说是大大地高于了俺们人类的想象。”#287

5:人类思维棋类问题的主导智慧就是找到妙招,而找到妙招的重大就是推算出若干步之内无论对方怎么作答,本方都处在局面变好的神态。转换来国际象棋程序编程,主旨都不可以不有两有的:博弈搜索和范围评估。#306

6:纽厄尔、西蒙(西蒙(Simon))和约翰(John)·肖发展的Alpha-Beta算法能够从寻觅树中删去分外大的一些而不影响最终结果。它的基本思想是,假如略微着法将团结引入了很差的规模,这几个着法的具有继续着法就都不用继续分析了。#315

7:汤普森(Thompson)的另一大贡献是他收拾的残局库,他在20世纪80年间就起来转变和仓储棋盘上剩四至五子的兼具符合规则的残局。一个非凡的五子残局,比如王双象对王单马,包含总数121万个规模。电脑使用那多少个残局数据库,可以把各样残局走得相对完美,就像上帝一样。#Java,327

8:最后落实战胜人类国际象棋世界亚军之梦、取得人机大制伏利的是IBM的“深蓝”(DeepBlue)团队,主旨是缘于中国江苏地区的许峰雄、莫里·坎贝尔(Bell)(MurrayCambell)和乔·赫内(Joe Hoane)。#338

9:按照DeepMind公司在《自然》杂志上刊出的篇章,AlphaGo这多少个连串关键由以下多少个部分构成。(1)策略网络(Policy
Network),给定当前规模,预测下一步的走棋。(2)急速走子(Fastrollout)。(3)估值网络Value
Network),给定当前范围,揣摸是白胜仍旧黑胜,给出输赢的票房价值。(4)蒙特卡罗树寻找(Monte
卡尔o Tree Search,MCTS),把以上3个部分连起来,形成一个总体的系统。#381

10:据估算,单机上行使“快速走子”的博弈程序,已经颇具了围棋三段左右的品位。而“估值网络”对胜负的判断力已经远超所有人类棋手。#395

11:2014年,谷歌花4亿先令购回DeepMind公司时,DeepMind公司也就是刚刚在《自然》杂志刊登了一篇利用强化学习算法玩统计机游戏杂文的小店铺,很两个人都不亮堂为何这家铺子值这么多钱。后来DeepMind研发了震惊世界的AlphaGo之后,人们才起初相信佩奇和布林的远见卓识。#513

12:在国际通用的MNIST手写体数字识别数据集上,LeNet-5可以直达近似99.2%的正确率。这一序列后来被美国的银行周边用于支票上数字的辨别。#527

13:事实表明,12个NVIDIA公司的GPU可以提供一对一于2000个CPU的深度学习性能。此后,纽约大学、约翰内斯堡高校以及瑞士联邦人工智能实验室的钻研人口纷纷在GPU上加速其深度神经网络。#547

14:二〇〇九年,ImageNet项目落地了——这是一个饱含1500万张相片的数据库,涵盖了22000种物品。那几个物品是基于平时希腊语单词实行分类社团的,对应于大型芬兰语知识图库WordNet的22000个同义词集。#556

15:Lisp语言推出之后,因为比起Fortran那类专注于科学总结的语言具备更强的标志处理能力,很快变成人工智能领域的重大语言。同时,Lisp中的递归、垃圾回收等改进机制,对连续的Java、Python等语言有很大的震慑。#668

16:Thompson用汇编语言形成了UNIX的首先个版本,这或许是全人类历史上拿汇编语言完成的最光辉的小说。#690

17:有人问:“你怎么察觉有天然的程序员?”汤普森(Thompson)回答:“只看她们的豪情。你问他俩做过的最有意思的顺序是何等,然后让他们讲述程序和它的算法,等等。#705

18:TensorFlow是Google在2015年十二月宣布的深浅学习开源工具,Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着数据流图的运算,由杰夫·迪恩(Jeff
Dean,)引导的Google大脑协会开发。#728

19:因为杰夫·迪恩实在太厉害了,Google商家里面流传着诸多有关他有多厉害的笑话,比如:“杰夫·迪恩的密码是圆周率的末尾4位数字。”“当杰夫·迪恩精神分裂症时,他用MapReduce数羊群。”#734

20:TensorFlow的优势是永葆异构设备的分布式统计,它可以在不同平台上自行运行模型,这一个平台包括手机、单CPU的PC和许几个CPU/GPU组成的超大型分布式系统。#741

21:DENDRAL系统是首先个成功投入使用的专家系统,1965年由巴黎高等师范大学起先研发,1968年研制成功,它的法力是分析质谱仪的光谱,匡助科学家判定物质的分子结构。#775

22:利用知识图谱技术,谷歌大大优化了客户的搜寻体验,同时,知识图谱的庞大知识库也得以和另旁人工智能技术整合,比如实现规范的语音识别和机器翻译等。#850

23:倘若您对人工智能有趣味,也得以研讨一下要好的师承,从您的数学老师或电脑老师开端追溯,很有可能您的开拓者也是老莱布尼茨。#1707

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