十堂极简人工智能课

 《十堂极简人工智能课》

 彼得·J.本特利

 36个笔记

 点评

• 2024/08/22 认为一般
  
  

 第一章 人工智能简史

• 克劳德·香农是一手创立了信息论和密码学的另一个天才，也是把二进制位命名为“比特”的人。
• 专家系统。这些新的人工智能算法把人类专家的知识采集到基于规则的系统里
• 成功创造出真正的人工智能，将会是人类历史上最重大的事件。不幸的是，它也可能是人类的最后一件大事，除非我们学会如何避开风险。 ——斯蒂芬·霍金(2014)

 第二章 选对路径

• 我决不瞎猜。这种糟糕的习惯只会毁坏逻辑思维能力。 ——阿瑟·柯南·道尔
• 符号人工智能让计算机能用单词来思考。
• 思维本来是个不可捉摸、不可名状的东西，直到现代形式逻辑把思维解释成对形式符号的操控。 ——艾伦·纽厄尔(1976)
• 整个数学都可以简化成逻辑。 逻辑是一种极为强大的表示方法。逻辑里头表达的任何东西都必须是真或假，这就允许我们表达知识。
• 最早的符号人工智能先驱坚信，只需要符号逻辑就能达到真正的智能。
• 这种信念的根基是如下这种思想：人类智能完全就是对符号的操纵。这些研究者论证说，我们对周遭世界的观念，都在脑中编码成了符号。
• 罗素证明数学是不完备的，他所用的悖论跟这个类似，也就是说，不可能把数学里的所有命题都证明出来。
• 没有一种逻辑能强大到支撑整个人类知识的建构。 ——让·皮亚杰，心理学家
• “真知”最终演化成Evi，一个可以让你用语音提问并得到答案的人工智能系统。2012年，Evi被亚马逊收购，成了亚马逊echo，成了西方世界家喻户晓的能说话的家居人工智能。

 第三章 我们都会犯错

• 我们并不靠遵循规则来学会走路。我们靠直接尝试，靠反复跌倒来学习走路。
• 戴夫·布鲁贝克演奏的柔和的爵士乐曲《休息一下》
• 这个世界就是它自己的最好模型，所以我们应该让现实世界直接影响机器人的行为，不需要通过任何符号——我们应当直接把感知连接到行动上。
• 我们认为，作为经典人工智能基础符号系统，在根本上就是有缺陷的。 ——罗德尼·布鲁克斯(1990)
• 在现在以及可预见的将来，最有效的机器都不会是人形的：机器的形态只需完美适配它们的职责。

 第四章 寻找正确答案

• 一定有更好的解决方法，找到它。 ——托马斯·爱迪生
• 遗传算法
• 自然界启迪出来的人工智能优化方法很多，遗传算法也只是其中一种。蚁群优化方法能给配送人员找出最佳路线，就像蚂蚁能找到食物和巢穴之间的最短路径一样。粒子群优化方法能让虚拟粒子像寻觅鲜花的蜜蜂一样四处飞舞，以发现最佳解决方案。人工免疫系统模仿我们自己身体里的免疫系统，能检测到计算机病毒，甚至能控制机器人。
• 如果一个控制系统某一天真的产生了“智能”行为，这个系统可能已经复杂混乱到我们无法理解的地步。 ——卡尔·西姆斯(1994)
• 进化只会设计出必要的东西，一点也不浪费。

 第五章 理解世界

• 这样的网络被称为前馈式，因为每一层的神经元只与下一层相连，而不会反向连接。训练这种前馈式神经网络的常用方法被称为反向传播，即计算机从输出神经元开始，通过各层神经元反向逐层更新权重和偏置，最终让输出的误差降到最小。
• 在监督学习中，人工智能的表现只能是我们训练出来的表现。

 第六章 自我改善

• 只有学会了如何学习和改变的人，才称得上是受过教育的人。 ——卡尔·罗杰斯
• 有一种无监督学习会为了跟上不断变化的环境而不断进行学习，它的名字叫在线学习。

 第七章 沟通是关键

• 先弄懂你说的话的意思，然后再开口说话。 ——爱比克泰德
• 语音是最自然的界面，因为每个人都已经知道如何使用语音。

 第八章 重新想象现实

• 智慧的真正标志不是知识而是想象力。 ——阿尔伯特·爱因斯坦
• 鸟群的飞行是一个特别值得玩味的关于涌现的例子：复杂的整体行为可以从简单的局部规则的互动中产生。 ——克雷格·雷诺兹(2001)
• 如何找到一个简单到可以计算的近似状态，但又不至于简单到失去有用的细节，这是一门艺术。 ——迈克尔·莱维特，诺贝尔奖得主、结构生物学教授(2013)

 第九章 增强感受

• 情绪帮助我们做出决定。没有情绪，即使我们可能智商超高，拥有解决问题的能力，我们也无法在现实世界中发挥作用。
• 情感人工智能或情感计算的最终目的，是让人工智能拥有自己的情感。识别他人的情绪只能让你了解你的行为正在产生什么影响。感受自身的情绪才能让你真正产生同理心，并更有效地做出决定。

 第十章 了解自我

• 我造不出的东西，我便不明白。

 译后记

• 1984年，荷兰计算机科学家、图灵奖得主戴克斯特拉回答：“问计算机会不会思考，就像问潜水艇会不会游泳。”

 来自微信读书