1 人工智能中的问题求解 1.1 简单的问题求解智能体算法 1.2 例：罗马尼亚部分公路图 1.2.1 相关术语 1.2.2 问题形式化的五个要素 2 问题实例 2.1 真空吸尘器世界 2.2 8 -
TLDR：最后一英里的问题是实现人工智能承诺价值的最后障碍。要获得人工智能系统的好处，需要的不仅仅是可靠的商业案例、执行良好的人工智能实现和强大的技术堆栈。...我说：“好吧，这就是现实世界中的AI与实验室之间的区别”。最后，她对我说的话印象深刻。 「让我们先了解一下人工智能系统的背景和定义」，然后再将我们的经验进行分解，以强调人工智能系统的一些常见问题。...这个例子突出了一个基本的和共同的问题：人类和人工智能系统之间的脱节。人工智能协作是人工智能系统的最后一英里问题。 用户体验设计师可能会争辩说，这只是一个设计糟糕的典型解决方案。...从技术角度来看，这是一个棘手的问题，在处理时间上有很多考虑因素。通过不断学习和改进用户的系统中的缺陷，可以不断地改进人工智能系统。更有意义的反馈会带来更智能的人工智能系统，可以提供指数级的商业利益。...另外，请记住，技术开发中的许多最佳实践，例如“从小处开始并进行迭代”和“以用户为中心”，仍然适用。 要实现人工智能暖心的承诺，克服最后一英里的问题至关重要。
题目： 利用一阶谓词逻辑求解猴子摘香蕉问题：房内有一个猴子，一个箱子，天花板上挂了一串香蕉，其位置如图1所示，猴子为了拿到香蕉，它必须把箱子搬到香蕉下面，然后再爬到箱子上。...请定义必要的谓词，列出问题的初始化状态（即下图所示状态），目标状态（猴子拿到了香蕉，站在箱子上，箱子位于位置b）。（附加：从初始状态到目标状态的谓词演算过程。）...问题的初始状态可表示为：So：AT(monkey,a)?EMPTY(monkey)?ON(box,c)?ON(banana,ceiling)?CLEAR(b)?BOX(box)?...条件直接用谓词公式表示，是为完成相应操作所必须具备的条件；当条件中的事实使其均为真时，则可激活操作规则，于是可执行该规则中的动作部分。...动作通过前后状态的变化表示，即通过从动作前删除或增加谓词公式来描述动作后的状态。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1.定义描述环境状态的谓词。...AT(x,w)：x在w处，个体域：x {monkey}，w {a,b,c,box}； HOLD(x,t)：x手中拿着t，个体域：t {box,banana}； EMPTY(x)：x手中是空的； ON...：u是箱子，个体域：u {box}； BANANA(v)：v是香蕉，个体域：v {banana}； 2.初始状态 AT(monkey,a):猴子在a处 EMPTY(monkey):猴子手中是空的...ON(box,b):箱子在b处 ON(banana,c):香蕉在c处 BOX(box) BANANA(banana) 问题的终止状态 AT(monkey,box) HOLD(monkey,banana...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
在谷歌，脸书和亚马逊这样的公司以及领先的人工智能实验室中，研究人员试图最终解决这个看似棘手的问题，使用一些类似的使得阿尔法狗成功的人工智能（AI）工具（包括深度学习）。...但是我们与人工智能的关系可能远远不够和谐，远没有那么友好。“从一开始这就是一个令人头痛的问题，”如果你有那些在有些方面是很有效的东西，但是却和我们不同。...将深度学习应用于语言存在明显的问题。语言是抽象的，它们与图像存在着本质的差异。 Winograd想要创造一些真正似乎理解语言的东西。他从缩小问题的范围开始。...李相信人工智能研究人员需要考虑情绪和社交智能等问题。她说：“我们（人类）在用大量数据进行计算的时候非常糟糕，但我们在抽象和创造力方面非常出色。”...Silver表示，谷歌正在考虑将该技术商业化的几个选项，包括某种智能助理和医疗保健工具。之后，我问他与这样的系统背后的人工智能交流的重要性。“这是一个有趣的问题，”他停了一下说。
具体到图像分类任务上，训练数据不足带来的问题主要表现在过拟合方面，即模型在训练样本上的效果可能不错，但在测试集上的泛化效果不佳。 2）如何缓解数据量不足带来的问题？...这里的关键问题是如何计算聚类之间的距离....什么是梯度下降 梯度下降是一个最优化算法，常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型，核心思想是按照梯度相反的方向，不停地调整函数权值。其步骤为： 1）求损失函数值 2）损失是否足够小？...TIPSTER项目只收集军事方面的文本 系统的：充分考虑语料动态和静态问题、代表性和平衡问题以及语料库规模等问题 专用的：如北美人文科学语料库 ② 按照语言分类 单语 双语或多语的。...现在你的模型在测试集上表现为99%的准确率，那么下面哪一项表述是正确的（AD） A、准确率并不适合与衡量不平衡类别问题 B、准确率适合与衡量不平衡类别问题 C、精确率和召回率适合于衡量不平衡类别问题 D
第一个问题是，过去十年来，特别是随着人工智能、区块链，还有最近半年的元宇宙的概念出现以后，流传于整个公众领域，或者业界的一句话，叫“代码即法律，一切皆计算”。...三年前Google公司的Alpha Go已经为全世界的人关于人工智能上了一堂生动的科普的教育课程，我们已经见识了人工智能的威力。...但是，对于很多的普通的大众来讲，在感叹人工智能的神奇之余，其实我们不知道的是，今天的人工智能算得快，算得猛，可以给出漂亮的结果，但是今天的人工智能不具备可解释性。...如果我们关于人工智能这样林林总总的算法，它建立在一个什么样的机理的基础上都难以获得一个解释的前提下，我们怎么去思考它的意义问题呢？所以，这是一个非常重要的挑战。...第二个问题：数字世界的核心问题：重新审视“效率 vs. 公平”的关系问题 第二个问题我想切换到用经济学的视角来看问题，我们重新来看效率和公平的关系问题。
一、问题 现有8升、5升、3升的容器各一个，均无任何度量标记，其中8升的容器装满啤酒，其他两个为空。要求用上述容器倒来倒去，分成两份4升的啤酒。...二、分析 此问题是个很典型的模型，涉及人工智能搜索策略最简单的实现方法。 用状态空间法，该问题求解的过程为： （1）定义状态空间。本文用三个有序整数（X，Y，Z）表示三个容器的啤酒量。...X表示8升容器的啤酒量，X＝0，……，8；Y表示5升容器的啤酒量，Y＝0，……，5；Z表示3升容器的啤酒量，Z＝0，……，3。...用来求解该问题的算子可以用如下6条规则描述。 ①由8升容器向3升容器倒啤酒（注意：要满足前提条件，即８升容器有啤酒、３升容器未满。...但显然，不能无限制的使用，否则，搜索树会趋向于无限的庞大，加入了很多明显可以排除的无用状态，丝毫无益于问题的解决。
基于搜索策略的八数码问题求解 大作业题目： 基于搜索策略的八数码问题求解 大作业目的： 加深对搜索策略的理解，尤其是对启发式搜索的基本原理的理解，使学生能够通过编程实现图搜索的基本方法和启发式搜索算法，...我准备采用A*算法来解决这个问题，拓展实验选的是2 作者水平有限，如有问题，欢迎留言交流 PS:笔者一开始觉得第一个太麻烦，要写三个算法。...2.1 根据要求解的问题特征、定义一个新的基础元素结构体 首先这个A*问题是一个比较复杂的算法实现问题，应该定义一个新的结构体来作为基础元素 基础元素应该包含一个3*3的矩阵...（这个问题类似于数据库中的候选码的定义问题）显然，parent是指向它的父的标识值，这个标识值如果是这四个元素组合值（3*3，G，H，pre)确实可以唯一确定，但显然有些复杂了。...，就是visuall c++的分区问题。
西班牙巴塞罗那 — Nutanix 的高管表示，其人工智能辅助流程和工具（面向开发人员、管理员和首席信息官）将为用户组织提供简化的平台和工具。...但现在，Nutanix 当然正在积极地利用人工智能扩展其 云原生 支持。...为了实现其历史目标，Nutanix 的工作需要涉及为开源采用和基于开源构建的服务构建势头，以便采用和提供 人工智能驱动的解决方案，用于基于 Kubernetes 构建的操作。...“Kubernetes 将继续变得越来越重要，并成为我们所做一切的关键。” 简化生活 Nutanix 的平台已经解决了与多个云供应商合作时的许多兼容性问题。...“很多时候，技能差距是一个真正的问题，”克瑙普告诉 The New Stack。
贪心算法从来不关注整体，而总是选择基于当前状态下的最优解，贪心可以看成A*的一种特殊情况 在上一篇博客中，已经知道A*算法的综合优先级为f(N)=g(N)+h(N)，这里的只需要令g(N)=0，f(N)...便是当前状态下的预计花费，只需要每次都选择h(N)最小的路径，便是当前状态下的最优解 迷宫问题 贪心算法从不关注g(N)，因此只需要每次都比较相邻节点里的h(N)即可 贪心算法得到的路径为: A-C-H-I-J-P...由于多了判断，因此遍历的节点比DFS更少，速度也更快 通常情况下，可以把问题的解转化成多叉树，当一个节点满足题意时，才会继续遍历它的子树，否则直接跳过当前节点 约束函数 约束函数用来排除不可能存在解的情况...例如四皇后问题中，分别在(0,0)和(2,1)位置放上皇后，此时整个棋盘只剩下(1,3)位置 显然这种情况不满足题意，因此跳过该情况对应的节点 限界函数 限界函数用来排除非最优解的情况。...例如在路径规划，已经找到了一条长度为10的通路，而当前节点的g(N)已经大于10，那么当前节点的子树中不可能存在比10更短的通路，因此跳过该节点 n皇后问题 问题描述 将n个皇后放在n×n的方格纸上，
无论是当下人工智能研究和发展所重点关注的可信赖性问题、鲁棒性问题还是黑箱（非透明性）问题，它们都与人工智能的可解释性密切相关，甚至可以说，可解释性问题是解决鲁棒性问题，从而解决可信赖性问题的前提和基础。...因此，人工智能的可解释性问题，或者说，可解释性人工智能（explainable artificial intelligence，通常简写为 XAI）问题成为目前人工智能领域的核心关切。...[8](P89) 人工智能的可解释问题实际上是人机关系问题，它的重要性可以从解释对人与人之间信赖的重要性得到启发。以教育为例。...更具体地说，可解释性人工智能问题实际是一个人机交互关系问题，因此，作为解释受众的人类主体在澄清人工智能的可解释性具有不可或缺的地位。...五、余论： 实现可解释人工智能的途径 要真正实现可解释人工智能，必须首先清楚当代人工智能最根本的缺陷，即黑箱问题、鲁棒性问题等背后的更深层问题。
但在沃森部门上一轮裁员中被扫地出门的工程师却表示，该公司针对“认知计算”平台的推广，掩盖了他们在利用人工智能盈利的过程中遇到的真正困境。 “IBM沃森拥有了不起的人工智能技术。”一位工程师说道。...IBM发言人伊恩·考利（Ian Colley）拒绝回应IEEE Spectrum提出的关于Phytel的问题，而且拒绝对上述工程师的指控作出回应。...他们表示，IBM的领导层在完成收购后采用的管理方式有误，而Phytel的很多问题也都体现出IBM难以让沃森实现盈利。另外几名Phytel员工也证实了一些基本事实。...寻找“不合规”的病人是预防性治疗的关键，通过定期检查可以提早发现问题，避免延误治疗时机。 Phytel被IBM收购之前是一家成功的企业，拥有良好的声誉。...之所以实现这一创举是因为这套系统具备强大的自然语言处理能力，因而可以理解现场的复杂问题，然后对庞大的数据库进行扫描，最终给出答案。 两年之后，IBM宣布沃森将在医疗领域找到第一个杀手级应用。
麦肯锡公司在2017年9月发布的《麦肯锡季刊》（McKinsey Quarterly）中邀请专家讨论人工智能与未来就业问题。 工作正在发生变化。数字通信让远程工作成为寻常之事。...人工智能（AI）和机器人领域的进步可颠覆传统工作场所。...或者说，工作是不是在本质上会变成一种精英特权，让那些受到眷顾的、享有特权的、技能多元的人士得以过上有意义的生活？这是一个令人不安的问题。我难以想象，我们的社会中将有一半的人不工作。...我们现在没有和他们讨论这些问题。我们也没有教导他们如何领导管理承包人才或负责工作流动性的组织。但我们应该这么做。...我在马里兰州遇到了这个问题。”这不仅对于知识型工作而言是个问题，对于制造业而言，这也是个问题。不在实际工作环境中一起工作总会失去点什么，而我不知道应该如何弥补这一部分损失。
人工智能的安全问题 Part 2 AI的威胁 分享专家： 电子科技大学 佘堃教授 内容简介： 人工智能对我们生活的帮助有目共睹，但科技往往是把双刃剑，其背后所存在的安全问题我们也不容忽视。...本期佘堃教授将为我们讲述生活中AI所可能带来的威胁。 内容难度：★★☆（计算机专业或有一定计算机知识储备的大学生） ?...点击下方程序小卡片 也可点击“阅读原文”或打开“哔哩哔哩” 搜索关注“Wiztalk”， 一起开启科普知识分享“新视界”~ ---- — 关于Wiztalk — Wiztalk是腾讯高校合作团队打造的一个短视频知识分享系列...，每集10分钟左右，致力于跟随科技的发展以及时代的步伐，使用更为科普化的方式传播最新、最热门、最通用的知识。
现在人工智能正在迅速发展，在不久的将来，我们仍然有可能发现我们制造的智能机器人拥有类似于人类的思想和情感。当这种情况发生时，我们如何对待我们的机器将变得至关重要。...我们应该如何对待有一定意识程度的机器人呢？如果我们确信人工智能有能力去承担情感上的痛苦，或者真实地感到痛苦，那我们该怎么看待它？那么把它关起来就等同于所谓的谋杀吗？...半个世纪前，计算机科学的先驱者阿兰·图灵思考过这个问题。...但西雅图华盛顿大学的机器人技术和网络法律专家瑞安·卡罗表示，我们的法律不太可能改变这种状况。“我们的法律体系反映了我们对于这类问题都是通过基本生物学决定的，”他说。...如果有一天我们发明了某种人工智能，“它将打破一切传统的法律，就像我们今天所理解的那样。” 对于安德鲁来说，关键问题在于如何让该实体赋予权力来让自己的利益得到认可。
人工智能的安全问题 Part 3 AI的安全问题及解决方案 分享专家： 电子科技大学 佘堃教授 内容简介： 人工智能客观上导致了一系列可能存在的安全问题，面对这些问题我们又能有什么样的解决方案呢？...本期佘堃教授将为我们讲述AI所存在的安全问题以及可能的解决办法。 内容难度：★★☆（计算机专业或有一定计算机知识储备的大学生） ?...点击下方程序小卡片 也可点击“阅读原文”或打开“哔哩哔哩” 搜索关注“Wiztalk”， 一起开启科普知识分享“新视界”~ ---- — 关于Wiztalk — Wiztalk是腾讯高校合作团队打造的一个短视频知识分享系列...，每集10分钟左右，致力于跟随科技的发展以及时代的步伐，使用更为科普化的方式传播最新、最热门、最通用的知识。
当下，随着人工智能界对该问题的日益重视和研究上的不断精进，现在是否迎来“破局”了呢？ 大家可能最先想到的就是OpenAI 于去年初发布的GPT-2，但很遗憾，它在常识上的表现尚且比较“生涩”。...在一篇题为《常识程序》的论文中，就提到，在人工智能于1958年诞生后不久，常识推理便成为了人工智能研究的首要问题。...纽约大学计算机科学家 Ernest Davis 自上世纪80年代便开始研究人工智能的常识问题，他表示，一般而言，没有常识，计算机就无法完全理解自然语言，也无法进行视觉和规划任务。...《常识程序》论文地址：http://www-formal.stanford.edu/jmc/mcc59.html 尽管人工智能领域开始研究常识问题已久，然而进展还是慢得出奇。...这种符号推理方法，后来被称作“有效的老式人工智能（Good Old-Fashioned Artificial Intelligence，GOFAI ） ”，这是通往常识的第一条道路，它让人工智能早期在常识问题上取得的进展成为了可能
今天跟大家聊聊人工智能领域的创业和创新，包括如何选择赛道、团队的搭配、以及如何应对巨头的挑战。 [image.jpg] 为此我从投资人的视角，给大家总结了人工智能创业的6大核心问题。...第一个问题互联网 vs 人工智能 [image.png] 如果今天大家选择创业，我建议更应该关注人工智能，而非互联网。 为什么这么讲？ 1....我建议现在的创业者更应该关注人工智能领域的创业机会。 第二个问题人工智能 vs 人工智能+ 人工智能主要分三层。...第三个问题人工智能+ vs +人工智能 深入垂直行业的人工智能+，又可细分为两类情况：即“人工智能+行业”和“行业+人工智能”，他们间有明显的区别。...第四个问题关键性应用 vs 非关键性应用 谈到人工智能领域的创业，很多人都会有个误解，就是如果我团队没有个大牛的科学家，比如斯坦福、MIT的博士坐镇，我都不好意思讲在人工智能方面创业。
人工智能（AI）的发展带来了巨大的变革，但也引发了一系列的伦理和社会问题。在人工智能应用的过程中，我们需要思考如何确保其责任、公平性和可解释性，以保障社会的发展和稳定。...本文将深入探讨这些问题，并提出解决方案。1.人工智能的责任人工智能系统的决策可能会影响到个人和社会的利益，因此人工智能的责任问题变得尤为重要。...解决这一问题的关键在于：数据收集和处理：确保数据的收集和处理过程公平、透明，避免对特定群体的偏见和歧视。算法设计和优化：优化人工智能算法，减少对特定群体的不公平影响，确保决策结果公正合理。...因此，提高人工智能系统的可解释性是解决这一问题的关键。具体做法包括：透明度和可追溯性：确保人工智能系统的决策过程透明、可追溯，用户和相关利益方能够理解其决策原因和依据。...通过认真思考和合理应对这些问题，我们能够建立起一个更加公正和可持续的人工智能社会。希望本文能够引起人们对人工智能伦理和社会问题的重视，推动社会对人工智能的合理应用和发展。
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