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智能机器如何思考
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2022-01-25 01:21:47
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  • 引文
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  • 前言
  • 1 自动机的秘密
    • 今天的自动机
    • 钟摆的摆动
    • 并不难懂的自动机
  • 2 自动驾驶汽车：挑战不可能
    • 沙漠中的百万美元竞赛
    • 如何打造自动驾驶汽车
    • 规划路径
    • 路径搜索
    • 导航
    • 无人车挑战赛的获胜者
    • 一场失败的比赛
  • 3 保持在车道内行驶：自动驾驶汽车的感知
    • 第二次无人车挑战赛
    • 自动驾驶汽车中的机器学习
    • 斯坦利的架构
    • 避开障碍物
    • 寻找道路的边缘
    • 开眼看路
    • 路径规划
    • 斯坦利大脑的各个部分如何相互交流
  • 4 在十字路口避让：自动驾驶汽车的大脑
    • 城市挑战赛
    • 感知抽象
    • 比赛
    • Boss的高层次推理层
    • 攻克交通堵塞
    • 三层架构
    • 自动驾驶汽车看到的物体
    • 自动驾驶汽车：复杂的系统
    • 自动驾驶汽车的轨迹
  • 5 网飞和推荐引擎的挑战
    • 百万美元大奖
    • 竞争者
    • 如何训练分类器
    • 比赛的目标
    • 庞大的评分矩阵
    • 矩阵分解
    • 第一年结束
  • 6 团队融合：网飞奖的赢家
    • 缩小竞争者之间的差距
    • 第一年末
    • 随时间变化的预测
    • 过度拟合
    • 模型混合
    • 第二年
    • 最后一年
    • 赛后
  • 7 用奖励教导计算机
    • DeepMind玩雅达利游戏
    • 强化学习
    • 教导智能体
    • 为智能体编写程序
    • 智能体如何观察环境
    • 经验金块
    • 用强化学习玩雅达利游戏
  • 8 如何用神经网络攻克雅达利游戏
    • 近似，而非完美
    • 用作数学函数的神经网络
    • 雅达利游戏神经网络的结构
    • 深入研究神经网络
  • 9 人工神经网络的世界观
    • 国际象棋自动机“土耳其人”
    • 神经网络中的误导
    • 识别图像中的物体
    • 过度拟合
    • ImageNet
    • 卷积神经网络
    • 为什么是深度神经网络？
    • 数据瓶颈
  • 10 深入了解深度神经网络的内部秘密
    • 压缩函数
    • ReLU激活函数
    • 机器人之梦
  • 11 能听、能说、能记忆的神经网络
    • 深度语音识别系统
    • 循环神经网络
    • 为图像生成字幕
    • 长短时记忆网络
    • 对抗数据
  • 12 理解自然语言
    • 是宣传噱头，还是人工智能研究的福音？
    • IBM的“沃森”
    • 攻克《危险边缘》所遇到的挑战
    • 浩如烟海的知识
    • 《危险边缘》挑战赛的诞生
    • DeepQA
    • 问题分析
    • “沃森”如何解读句子？
  • 13 挖掘《危险边缘》的最佳答案
    • 生成候选答案
    • 查找答案
    • 轻量级过滤器
    • 证据检索
    • 评分
    • 汇总和排名
    • 调整“沃森”
    • 重新审视DeepQA
    • “沃森”有智能吗？
  • 14 用蛮力搜索找到好策略
    • 通过搜索玩游戏
    • 数独
    • 树的大小
    • 分支因子
    • 游戏中的不确定性
    • 克劳德·香农与信息论
    • 评价函数
    • “深蓝”
    • 加入IBM
    • 搜索与神经网络
    • 西洋双陆棋程序
    • 搜索的局限
  • 15 职业水平的围棋
    • 计算机围棋
    • 围棋
    • 通过抽样走子来建立直觉
    • 神之一手
    • 蒙特卡洛树搜索
    • 单臂老虎机
    • AlphaGo是否需要如此复杂
    • AlphaGo的局限
  • 16 实时人工智能与《星际争霸》
    • 构建更好的游戏机器人
    • 《星际争霸》与人工智能
    • 简化游戏
    • 实用《星际争霸》机器人
    • OpenAI与《DOTA2》
    • 《星际争霸》机器人的未来
  • 17 50年后或更遥远的未来
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