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24 人工智能就是我们
24 人工智能就是我们 24 人工智能就是我们 迪米特尔·萨塞洛夫（Dimitar D.Sasselov） 哈佛大学天文学教授，生命起源学会主任；著有《超级类地行星上的生命》（The Life of Super-Earths ） 哈 佛大学心理学教授丹尼尔·吉尔伯特（Daniel Gilbert）曾提出“历史终结”的错觉（“end of hi... -
第1讲 信息增加导致概率变化
第1讲 信息增加导致概率变化 1-1 通过贝叶斯推理来辨别“买东西的人”和“随便逛逛的人” 第1讲 信息增加导致概率变化 “贝叶斯推理”的基本方法 1-1 通过贝叶斯推理来辨别“买东西的人”和“随便逛逛的人” 本讲将通过一个商业案例，为大家介绍经典的贝叶斯推理方法。 商店里的售货员最关心的问题莫过于“这位顾客究竟是来买东西的，还是随便逛逛而已... -
后记
后记 后记 前路很短，要做的事情还有很多 A SHORT DISTANCE AHEAD—AND PLENTY TO BE DONE 德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis） 谷歌DeepMind团队工程副总裁；DeepMind联合创始人 谢恩·莱格（Shane Legg） 人工智能研究者；DeepMind联合创始人 穆斯塔法·... -
列表处理语言LISP
列表处理语言LISP 列表处理语言LISP LISP（LISt Processor）是一种计算机语言，由人工智能领域的开拓者约翰·麦卡锡于1958年开发出来。如其名所示，LISP是处理列表的一种语言。每个LISP表达式就是一个元素列表，其中的每个元素要么是另外一个列表，要么是一个“原子”，后者可能是最简形式的数值或符号。列表的子列表仍可以是该列表本身，... -
111 是数字，还是基础？
111 是数字，还是基础？ 111 是数字，还是基础？ 道格拉斯·洛西克夫（Douglas Rushkoff） 传媒理论家，纪录片制片人；著有《当下的冲击》（Present Shock ） 对 思维机器的思考，将会引发一场经典而有趣的有关数字和基础之间、媒介和信息之间相互翻转的革命。人们由此而产生的关于未来智能的相关理念，将在信息时代的快船上... -
8.5 深度学习的未来
8.5 深度学习的未来 8.5.1 图像风格变换 8.5.2 图像的生成 8.5.3 自动驾驶 8.5.4 Deep Q-Network（强化学习） 8.5 深度学习的未来 深度学习已经不再局限于以往的领域，开始逐渐应用于各个领域。本节将介绍几个揭示了深度学习的可能性和未来的研究。 8.5.1 图像风格变换 有一项研究是使用深度学习来“绘制... -
机器人与人工智能书系
机器人与人工智能书系 机器人与人工智能书系 ·专家委员会· 主席 李德毅 中国人工智能学会理事长，中国工程院院士 委员（按姓氏笔画排序） 吴甘沙 驭势科技（北京）有限公司联合创始人兼CEO 余凯 中国人工智能学会副秘书长，地平线机器人技术创始人 沈晓卫 IBM中国研究院院长 杨强 中国人工智能学会副理事长，国际人工智能大会（IJ... -
神经网络
神经网络 神经网络 1964年，16岁的我给康奈尔大学的弗兰克·罗森布拉特教授（Frank Rosenblatt）写信询问关于“马克一代”感知器（Mark 1 Perceptron）的问题。罗森布拉特教授于1960年研制出这台与大脑相似的机器。我有幸受邀去参观并试用。 罗森布拉特教授在神经元电子模型的基础上发明了感知器。输入信息值包括两个维度。对语音... -
大脑研究与再造
大脑研究与再造 大脑研究与再造 在理解和再创造人类大脑研究方法的项目上，迅猛发展的计算和通信技术都发挥了重要作用。这不是一个单一的项目，而是由各式各样的项目组成的整体，包括从单个神经元到整个新皮质的大脑构造详细模型，联结体的映射（大脑中的神经联结），脑区模拟及其他。这些项目的规模一直都在成倍增长，书中提出的许多证据最近才可以利用，例如，第4章提到过20... -
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如果机器能够证明自己与人类毫无差别，我们应该像尊重人类一样尊重它——我们得承认，它有一个大脑。 史蒂芬·哈勒德，英国心理学家 加速回报定律及有关其在人工智能上的应用的论文所引发的批判声此起彼伏，这些异议的理论基础是人类直觉的线性本质。正如我之前所描述的，大脑皮质中数亿个模式识别器一个个连续地处理信息，这种组织结构给我们的一个启示是，我们对未来怀有线性期...