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在盒子里思考——11位人工智能科学家的探索与发现的笔记

2015-10-17 17:27 477 查看
一、超越计算——人工智能的诞生与图灵的故事

数学不完全性定理
Enigma:德国发明家 Arthur Scherbius
图灵测试,斯坦福哲学百科全书。网上浏览地址:

http://plato.Stanford.edu/entries/turing-test
灵魂困境
鸵鸟难题
数学难题
图灵,“计算机器和智能”思维,49卷,1950年,第433-460页,网上浏览地址:

http://www.abelard.org/turpap/turpap.htm
“关于可计算数,以及其在判定性问题中的应用。”伦敦数学领域进展,第2卷,42部分,1936-1937年,第230-265页。网上浏览地址:

http://www.abelard.org/turpap2/tp2-ie.asp

二、在盒子里思考——艾伦纽厄尔和赫伯特西蒙探索人类推理与决策奥妙

博弈理论
巨人的头脑
管理行为,赫伯特西蒙,纽约:麦克米出版社,1997年。
比如说在现实生活中,棋手们只是在寻找一个“足够好”而不是理论上“最好的”走法,而且他们在下棋的时候,要同时计算和评价整盘棋的短期目标和长期目标。
下棋机器:一个通过适应性的调整来完成复杂任务的实例

信息处理语言 (IRL)
逻辑理论机器 (LTM):由假设的数学命题(即结论)出发,一步一步从后向前分析,直到最终找出合适的定理证明问题为止。
我的生活模型,赫伯特西蒙,纽约:贝斯克图书出版社,1991年。
人类问题解决理论的要素,人类的思考过程可以看成是由一系列“程序”构成的复杂程序,与通常在计算机上模拟出来的那些运算过程是非常相似的。刊载于《心理学评论》,1958年7月。
通用问题求解器 (GPS):设置了许多不同类型的问题情境,并由一系列的算子对这些情境的要素进行操作,同时程序中还有一些专门的规则将算子和特定类型的问题加以联系。
下棋软件——NSS
Merlin
人机交互心理学
SOAR:这个程序所使用的技术包括将问题的各要素进行组块式分解后进行研究,以及将问题分解成次级问题和次级目标后再加以解决。
满意决策和有限理性
统一化的认知理论,剑桥:哈佛大学出版社,1994年。有介绍SOAR,“一种用于通用认知的结构”。
卡内基美隆大学,网址:

http://diva.library.cmu.edu/Simon

该网站有丰富的资源,包括西蒙历年发表的文章、出版物和其他珍贵资料。

三、我和我的表处理语言——约翰麦肯锡为人工智能研究开发出了得力的工具

有限的自动化特点。例,交通指示灯:当它的当前状态是“黄灯”时,它的内部规则就会指示它的下个状态应该是“红灯”。
自动化研究
表处理语言
具有常识的程序
当我们想要计算机从经验中进行学习时,我们需要教给它认知论,而不只是告诉它一些单纯的事实。

Situation Calculus
SHRDLU
Frame:一个框架是由一系列在一种特定的状态下固定不变的事物组成的。
ALGOL
时间共享系统
THOR
计算机科学在今后49年中可能出现的问题和发展规划,美国计算机协会杂志,50卷,2003年1月,第73-79页。在文章中麦肯锡对计算机科学的发展以及人工智能今后的突破与前景都提供了很有价值的评论。

人工智能是什么,斯坦福大学计算机科学系,网上浏览地址:
http://www.-formal.Stanford.edu/jmc/whatisai/whatisai/html
人工智能研究的进步是依靠这些方法创造的:

通过逻辑规则和其他适当的方法来描绘真实世界中各种各样的知识。
确立理性的机制,比如说,那些比一般的推理过程中所使用的逻辑演绎方法更加高级的机制。
正确地表征人们在日常推理过程中用到的那些概念。
设计更好的运算法则去进行科学探索,比如说,设计更好的计算机逻辑推理方法。

四、虚拟的大脑——马文明斯基从神经网络通过复合思维的科学之旅

通过将认知心理学和计算机科学有机地结合起来。
大脑是一台肉质机器
SNARC,随机化强化神经模拟计算机
Perceptron,一种用来模拟人类视神经控制系统的图形识别机
MAC,MIT的第一个人工智能实验室
LOGO
应当将传统的课堂教育转化为实际生活教育,让学生们在和对环境的探索和互动过程中掌握技能。
一种用于表征知识的框架
思维实际上是由大量各自独立的“智能主体”构成的。这些“智能主体”之间以一种复杂的方式解决彼此共存和相互作用等问题,而且他们按照一种被称为“K线”或者“知识线”的方式组织自己的行为。“虽然就单个智能主体来说,他们是没有意识的,但是这许许多多个主体组织起来,便构成了思维。

机器人会接管地球吗?
远程呈现
理解人工智能,纽约:华纳图书出版社,2002年。
情绪机器,情绪并不是思考的替代品;实际上它们是思考的不同形式。纽约:西蒙&舒斯特出版社,2006年。
人类智能最大的特征并不在于工作的时候大脑所进行的活动,而是没有工作的时候大脑所进行的活动。
思维社会,纽约:西蒙&舒斯特出版社,1986年。这是一本内容丰富的综合类图书。
共焦扫描显微镜论文集,扫描,10卷,1988年,第128-138页。网上浏览地址:

http://web.media.mit.edu/~minskypapers/ConfocalMemoir.html
MIT多媒体实验室,网址:

http://web.media.mit.edu/~minsky

包括《情绪机器》一书的草稿。

五、驾驭知识——爱德华费根鲍姆和他的专家系统

专家系统:能够利用“知识库”完成任务,知识库里包含有许多定论和常识,范围非常广泛,既有化学分析类又有医学诊断和航班行程等种类。网上浏览地址:

http://www.expertise2go.com/webseie/tutorials/ESIntro
Elementary Perceiver and Memorizer, EPAM: 可以模拟人们通过辨别新单词中与旧单词的异同之处来进行单词记忆的过程。主要用来研究心理过程而不是神经机制的程序,它只关注信息的处理过程,而不关心大脑各个部分之间的连接方式。
区分网络
口头学习行为的模拟
DENDRAL
METADENDRAL, 不仅能够应用已知的规则来推测化合物的结构,而且还能将已知的结构与数据库中的规则进行比较,从而得到全新的规则。
智能机器的时代:知识处理过程-从文件管理器向知识管理器的转变,网上浏览地址:

http://www.kurzweilai.net/meme/frame.himl?main=/articles/art0098.thml
推论引擎
专家系统的一个重要特征是它们的标准化。很多情况下,没有必要为每一种具体任务都设计一种专家系统。相反,人们可以购买一种包括推论引擎和一系列用于构建知识库工具的“专家系统框架”。
人工智能手册
知识工程学
Prolog
理解并使用类比的方法也能够大大提高知识库系统的工作能力。为了实现这一点,程序必须能够区分两个物体之间的异同之处。
知识服务器
计算机与思维,剑桥:MIT出版社,1995年。这本书中收录了人工智能领域各个研究方向的重要论文,是一部经典作品。
专家公司的出现:虚拟公司怎样利用人工智能技术实现更高的生产效率和收益,纽约:梵泰奇图书出版社,1989年。这本书中描绘了20世纪80年代后期在商业领域应用专家系统的具体事例:为现在的人们提供了一个很好的历史视角。

六、具有常识的计算机——道格拉斯里南和大百科全书计划

AM,全自动数学家,在编写程序时利用的是启发式的研究思路(即通过进行合理的猜想进行研究)而不是用当时更加常见的经验式研究思录。
Eurisko
对于一个成人来说,学习和掌握新知识并不是件困难的事情,但对于一个孩子来说,不论他有多聪明,都必须首先学习许多有关这个世界的专门化知识,在这个基础上,才能进一步发展学习和演绎等其他的能力。
Cyc,是通过一种称为Cycl的编程语言进行编写的,这种语言与Lisp类似。
微型理论:一些条目和概念的集合。除了作为组织原则产生作用之外,微型理论的另外一个用途就是为处理特定领域的比喻和习语等特殊说法提供相应的规则。
IMDB
程序化的人工智能
http://www.cyc.com
构建巨大的知识库系统:Cyc项目中的表征和推论,里丁:艾迪生韦斯利出版社,1990年。介绍了Cyc项目发展过程中的前五年,这本书现在仍然是一本很好的Cyc项目的入门读物。

七、为您效劳——派帝梅森和新型的人工智能代理商

软件智能代理商研究小组
萤火虫网络,它们的推荐依据不仅是通过顾客以前的购买习惯进行观察总结得来的,同时也考虑了与当前顾客购买相同物品的那些顾客的购买习惯。
开放速率,风险投资项目。
3-D虚拟社会中人类参与者和自动化的不完全智能角色互动的无线系统,专利。
它们会怎么想呢?
情感记忆,认为人类记忆的强度和对本人的影响常常是由在事件的经历过程中所伴随的情感类型和强度决定的。
反射记忆
PsychSim
通过在个体的字里行间构建这种类型的“记忆”模型,并挖掘输入他的一些观点和性格,就可以构建一个针对这个个体的态度模型了。
AAAI
ACMSIGGRAPG
能够注意的物体:增强人们与常见物体的自然互动,互动(美国计算机协会)。2005年10月4日,第45-48页。
梅森个人主页,网址:

http://pattie.www.media.mit.edu/people/pattie

八、能够回答的伊莉莎——约瑟夫魏泽保和人工智能的社会职责

ERMA,美国银行研制的第一代计算机集成银行系统
伊莉莎,它会对使用者输入的文字用关键词进行扫描,这些关键词主要是根据它们在日常使用中的频率来划分不同等级的。接下来,程序就会在它的脚本库里检查是否有针对第一个关键词的说明。如果没有的话,就会对第二个关键词进行检查。如果检查的结果表明所有的关键词都没有合适的解释进行说明,那么程序就会做出通用反应。然而,如果在脚本库里找到了合适的说明来解释关键词,那么程序就会根据这个说明来造出一个新句子,以此让使用者给出进一步的反应。
PARRY
伊莉莎——应用于人类和机器日常对话相关研究的一种计算机程序
神经和精神疾病期刊
计算机能力和人类推理:从判断到计算,加利福尼亚,旧金山:弗里曼出版社,1976年。
既然现在我们无法让计算机具有辨别是非的能力,那么我们就最好不要让它们去做那些需要这种能力的任务。
伊莉莎在线使用。网址:

http://www.manifestation.com/neurotoys/eliza.php3.
“自然语言处理”美国人工智能协会。网址:

http://aaai.org/AITopics/html/natlang.html

介绍了语言学和计算机以及自然语言解析方面的一些知识,此外还提供了不同种类的“聊天软件”的一些链接。

九、一个哲学家提出的挑战——休伯特德莱弗斯和他对于人工智能的看法

大多数的人工智能研究是建立在这样一个理论基础之上的,即思维中包含着一种模型,这种模型内部又含有“物理符号”,而信息加工技术可以对这些物理符号进行操作和加工。
德莱弗斯最后得出结论,那种灵活多样、充满自主性并能够稳定地勾勒出人类思维的仿真智能是永远无法通过程序系统来实现的。
对于像德莱弗斯这样的现象学家来说,人类思维并没有包含一个有关现实的模型,也不是一台进行信息处理的机械设备。相反,思维是在知觉与客观世界的持续交流互动的过程中突然闪现的。
关于互联网,纽约:劳特利奇出版社,2001年。
什么事计算机仍然不能做的,剑桥:麻省理工大学院出版社,1992年。
机器之外的思维:计算机时代中人类直觉能力的力量,纽约:弗雷出版社,1988年。

十、一切都变得不同了——雷库兹韦尔和技术奇点

全字体,它可以与平面扫描仪相连接,从而对文本进行扫描,并将得到的图像转换成相应的字符编码,这些字符编码是能够被其他像文字处理这样的程序所使用的。
灵魂机器的时代:当计算机超越人类智能时,纽约:普特纳姆出版社,1999年。
研制的机器利用了数字操纵和音符表征质量等方面的许多先进的研究成果,而且在他的机器中也含有许多特殊的部件,主要包括“塑造”,用于声音的最初构造过程,“衰退”,用于声音的衰落过程,以及“维持”和“释放”(当音符完结的时候)。
奇点将至,纽约:维基出版社,2005年。奇点,在书中库兹韦尔对这个词进行了详细地阐述,并强调了他对于“回归递增法则”的坚定信念——并不只是科技在飞速地发展,“发展”本身也在不断地增加。
摩尔定律
责任互惠——始终坚持接受公众的问讯,允许广泛讨论并且对新技术可能带来的危险进行彻底地调查和考证。
公开资源
中国房间
递增回归法则,网上浏览地址:

http://www.Kurzweilai.net/articles/art0134.html?printable=1

在这篇文章里库兹韦尔向人们介绍了他之所以坚信真正的人工智能和“技术奇点”将会在100年之内出现的真正原因。
库兹韦尔的网址:

http://www.kurzweilai.net
库兹韦尔技术专家的网址:

http://www.kurzweiltech.com/ktiflash.html

对以前和现在库兹韦尔在音乐、教育和人工智能等领域所开办的公司进行了介绍。
斯坦福出现的奇点最高水平,网址:

http://sss.stanford.edu

提供了2006年5月在斯坦福大学召开的会议的情况和材料,在那次会议上来自各个地方的与会者对“技术奇点”进行了讨论。
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