创建一个单行动画，显示一组四个等号作为一个单元来回移动，类似于电视节目霹雳游侠中机器人车上的红色扫描灯或电视节目太空堡垒卡拉狄加中的赛昂机器人脸。 探索程序 试着找出下列问题的答案。...你可以选择石头、布或剪刀。石头打败剪刀，剪刀打败布，布打败石头。这个程序增加了一些短暂的停顿来制造悬念。 这个游戏的一个变种，见项目 60，“石头剪刀布（必胜版本）。”...蜥蜴毒死斯波克，吃纸，却被石头碾碎，被剪刀斩首。斯波克折断剪刀，蒸发岩石，但被蜥蜴毒死，被纸证明是错误的。 允许玩家每次胜利赢得一分，每次失败失去一分。...这是有意义的：当你不必为计算机随机生成一步棋并计算游戏的结果时，你可以从原始代码中删除相当多的代码。也没有变量来跟踪损失和平局的数量，因为无论如何这些都是零。...蜥蜴毒死斯波克，吃纸，却被石头碾碎，被剪刀斩首。斯波克折断剪刀，蒸发岩石，但被蜥蜴毒死，被纸证明是错误的。 允许玩家每赢一次就赢得一分。
1.题目一 实现一个猜数字游戏，首先使用 random 模块中的随机函数生成一个位于 [1, 100] 范围内的数字，然后让机器人玩家来猜，比较机器人玩家猜的数字和生成的随机数，如果随机数大于玩家猜的数字告诉玩家猜的数字过小...（3）第三步 接下来，我们需要生成一个随机数字，在这里我就随机生成一个1-100之间的整数了，大家也可根据情况自行更改。...2.题目二 实现一个剪刀、石头、布的游戏，首先使用 random 模块的函数从列表 ['剪刀', '石头', '布'] 中随机选择一个，然后机器人玩家也随机出一个，比较两个，判断玩家是输是赢。...注： 判断下输入：当输入的内容不是石头剪刀布时，电脑会提醒'输入有误，请重新出拳'。 判断的语句为：while a not in list1，即当元素 a 不在列表 list1。...终端显示： 请出拳：（石头、剪刀、布）布 ————战斗过程———— 电脑出了：布 你出了：布 —————结果————— 平局 4.加入循环 最终代码：在外部加了一个while……循环，这样你不让它结束
Seth Davies，职业扑克选手 “我很高兴能够与机器人对战，这是一种独特的学习体验。我认为机器人玩得非常稳。...当我的手牌不强时，AI总能逼我做艰难的决定，而且AI在拥有强手牌时总能赢到钱，AI做的很漂亮，这是一个有趣的挑战，我很高兴再次与它对战。”...我觉得它比大多数人更有效率。你和它对战总能感觉到很大压力，你知道它随时可能在bluff。” Jason Les，职业扑克选手 “每当和机器人玩牌时，我会选择一些新的策略。...（例如，“石头剪刀布”的纳什均衡策略是以相同的概率随机出石头、布或剪刀。） 尽管在任何有限制的对战中都会存在纳什均衡，但在三个或更多玩家参与的游戏中，纳什均衡难以有效计算。...Gagliano说：“和扑克机器人比赛，看到它选择的一些策略，真是令人难以置信的美妙。” ? 这张图显示了Pluribus在与职业选手竞争时的筹码数量。
但是之后的4、5个月他跟自己下了三千万盘棋，从中它的能力增加了很多，跟李世石下棋的时候，李世石几乎是一点机会没有。Alphago是这三千万盘棋不是白下的，它下完了能知道自己是输还是赢。...通过输和赢的反馈结果他就可以改进它的价值网络。知道走哪步容易输走哪步容易赢，这样训练它的神经网络。但是说话怎么办？...我先给大家定义一个别的东西：比如有两句话，我要定义这两句话之间的，任何两个实体之间的距离，只要有信息就会有，我们将它定义为“信息距离”。然后我拿信息距离来近似描述“语义距离”。 那么我们怎么做？...如果大家感兴趣可以看我们的书，这本书是我写的。转换X、Y所需要的最小的能量，我就定义为X、Y之间的信息距离：D（X、Y）。 上面是信息距离，我们之前说的叫语义距离，我们用信息距离去近似语义距离。...只有人工智能的理论不断发展，当我们真正探索出一种能够创造出智能的手段，才能赋予机器人真正的“智能”。
---- 新智元报道 来源：reddit 编辑：大明 来和机器人玩“石头剪刀布”，体验被支配的快感！...Reddit上一位大神用3层简单RNN训练出一个“石头剪刀布”大师，你下一把想出什么，它都能猜个差不多。采用3D打印的漂亮外壳，纽扣电池即可供电，不服来战！...终于，在你连输N次5局3胜的比试，被弹了一头包之后，你硬着头皮问对面那个满脸得意的人：“哥，你咋怎么厉害呢？” 对面一般会一脸神秘又略带不屑地对你说一句：“你要出啥，我早都预料到了。”...近日Reddit上热议的一个话题就是，如何用机器学习练出一个玩“石头剪刀布”的大师出来。 ? 也许这篇文章的作者小时候也被大神蹂躏过。...他利用机器学习训练模型，造出了一台会玩“石头剪刀布”的微型机器人，它的本事就是预测对面下一次出啥。
---- 新智元报道 来源：reddit 编辑：大明 【新智元导读】来和机器人玩“石头剪刀布”，体验被支配的快感！...Reddit上一位大神用3层简单RNN训练出一个“石头剪刀布”大师，你下一把想出什么，它都能猜个差不多。采用3D打印的漂亮外壳，纽扣电池即可供电，不服来战！关注新智元和群，了解更多前沿AI资讯！...终于，在你连输N次5局3胜的比试，被弹了一头包之后，你硬着头皮问对面那个满脸得意的人：“哥，你咋怎么厉害呢？” 对面一般会一脸神秘又略带不屑地对你说一句：“你要出啥，我早都预料到了。”...近日Reddit上热议的一个话题就是，如何用机器学习练出一个玩“石头剪刀布”的大师出来。 也许这篇文章的作者小时候也被大神蹂躏过。...他利用机器学习训练模型，造出了一台会玩“石头剪刀布”的微型机器人，它的本事就是预测对面下一次出啥。
“有次亚当和夏娃在吃苹果的时候，第一个BUG悄然而至：饱腹感来得比平常晚了一些，所以这俩货就把苹果都吃完了，然后就开展了联想式学习:如果看到狗的时候它俩恰好在经历疼痛，那么它俩就会把狗和疼痛联系起来。...然后微软爸爸不得不立马让Tay妹纸断网下线，她也算得上是‘青史留名’的传奇AI了。 不过仅仅一周之后Tay就复出了。 令人大跌眼镜的是她发布了不少关于毒品的推文，显然妹纸依然处在黑化状态。...“这货的策略是要赢的话好好赶羊完全没必要，把其他竞争对手都干掉就妥妥的了。” 我觉得有些人在无法凭借自身实力实现目标的情况下，也会这么做。...他的做法是把游戏视作另一种数学题，该程序会去完成能够得分的任务，然后学习如何不断重复这一过程，最终高分通关。...聊天机器人发展出了一套它们专有的语言，彼此交流也变得更加有效。鉴于研究人员想要开发的是能够说人话的机器人所以他们决定放弃这个项目。 AI恐怖故事还会有续篇的！欢迎分享你的故事！
在理解 以太坊 之前，我们必须要理解区块链是如何工作的。如果你已经了解了区块链，或者读过 理解区块链终极指南，可以直接进入下一节。 什么是区块链？ 简单点说，区块链就是一个数据库。...不夸张的说，以太坊正在席卷整个世界，因为它是一个完全去中心化的电脑，分布在世界各地。理解以太坊区块链是如何工作的，就会看出它是如何承担了一个世界电脑的角色。 以太坊是如何工作的？...为了感受一下智能合约的威力，让我们来考虑一个例子： 智能合约的威力 假设你和我对明天的天气进行打赌，我打赌明天是晴天，但是你打赌是雨天。双方同意输的一方必须给赢的一方 100 美元。...那么，我们如何才能够做到这一点，并且确保输的一方不会耍赖呢？我可以想到三种不同的方式： 1. 信任对方 最简单的方式是信任对方。如果我们是老朋友了，那么信任对方是非常容易的。...我们可以在以太坊上写一个合约，这个合约从我们双方获得 100 美元的输入，然后在第二天，通过开放的天气 API 来检查天气，并将所有的以太转给赢的一方。 ?
但是，当您可以搜索具有一系列不同历史长度的数据的三个切片，并且他们不一致时，您如何组合这些预测？...我把它放在我的“要写的博客项目”文件夹中，直到几周后，当我们讨论如何涵盖基于计算机的数学™ 课程的“重要性”概念时才想起。 我意识到问题不一定是“我如何结合预测？” 可以将其视为“哪个预测最重要？”...也就是说，用于此预测的数据偏离DiscreteUniformDistribution[{1,3}] 的概率仅为 17%纯粹是偶然的（而不是因为人为偏见或其他一些改变了分布的解释）。...智能播放器 当它的数据太少时，它会随机选择，所以开始时应该是相等的。最初，当它开始学习时，它会做出一些愚蠢的选择，而您可能领先。...石头打败剪刀（石头让剪刀变钝），剪刀打败布（剪刀剪掉布），布打败石头（布包裹石头——是的，我从来不觉得这个解释令人满意！）。赢一分，平局一分，然后重复直到您觉得无聊。
所以，理想情况下，机器人实际上会产生利润，而且在经过风险调整后的情况下，利润要比你刚买了同样的货币并一直持有时的利润更高。 当我说风险调整时，我的意思是，相对于投资时所遭受的负收益，你的正收益更好。...加密交易机器人如何工作？...会有一些数据进入信号发生器，然后从另一边跳出一个买进或卖出的信号。 如果你看到任何使用“技术指标”的机器人，那么最好不要进行眼神交流，慢慢后退。...当一个特定的信息没有特定的结果，需要横向或二度的思考来理解其中的含义时，你最好和人类在一起。 我不会太担心这个，因为当一个机器人达到一个相当主观的状态时，它可以选择不投资。...相反，大多数均值回归策略赢的比输的多，但损益比较小。赢:损失率约70%，收益:损失约55%也是相当常见的盈利算法。 是的，就是这么简单。 一个经常被忽视的影响你盈利能力的因素是你的费用。
不过，纳什平衡并不是总能找到： 首先，如果是观察对手的弱点来获得纳什平衡，比如对手常常出剪刀，AI就可以一直出石头，但对手也能根据AI的选择来调整自己的策略。这种方法需要的数据量也比较大。...比如说，如果AI拿到的是一手非常强的牌，AIVAT将从它赢的钱总中减去一个基线估计值来抵消运气成分。 5个人类和一个AI 这种牌局一共打了12天，玩了10000手。 每天，都会从高手中选出五名参加。...下面这张图，呈现了Pluribus在10000手牌实验中对职业扑克玩家的平均赢率。直线表示实际结果，虚线表示标准偏差。 ? “它的主要优势在于运用混合策略的能力，”Elias说。...”在于扑克机器人的比赛中，看到它选择的一些策略，非常令人难以置信，也令人着迷。”Gagliano表示，“有几个策略是人类根本想不到的，特别是与赌注大小有关的。...毕竟，现实世界很复杂，也不是只有两方对战，也不是非输既赢。走向通用的人工智能，学习多人复杂游戏是非常重要的一步。
这款游戏根据玩家在比赛中的沟通情况来确定每个人是赢还是输。...到目前为止人工智能程序已经可以在玩Hanabi花火游戏时赢得很高分数，但只限于与其他类似的智能机器人一起玩。...例如，智能机器人可以学习并理解对话中的语境，以便推断说话者的想法。 为了阐明人工智能目前还缺乏这种能力，Bard博士使用一台已经训练好的计算机来玩石头剪刀布游戏。...Bard说，计算机要在玩了10回后才会意识到人类总是出石头而它应该出布。 在其他游戏方面，人工智能程序在桥牌游戏中已经取得了进展，但还不是玩得很好，部分原因在于人工智能还需要沟通技能。...“在玩猜帽子时，机器人没有认知能力，它们心中只有自我以及其副本的概念，如果你只是自己跟自己玩，这是可以的，”Wu说。
AlphaZero使用蒙特卡罗树定义围棋规则，例如机器人不知道我已经下子的地方不能再下，这是在写代码的时候写死的。 AlphaZero是有监督的学习，并不是无师自通，或者自我博弈。...它这个学习相当于模仿前面的棋局，用神经网络很容易做，把AlphaGo以前训练好的棋局，然后写一个DNN，得到一个跟以前棋局下法拟合地最好的模型。...假设计算能力足够，我们知道最后一个回合是输还是赢，我们假设对方让我输，就不选择这种方法了，每次都选择自己最优的，假设对手也让我选择输的，理论上可以用MinMax算法解决AlphaGo的问题。...Exploitation就是当我发现走这边可以赢，我尽可能前面都走这边，下面不断的稍微调整一下，把这一块都搞清楚了，以后如果继续都这样下，后面就会赢，探索空间很小，有些是没有探索过的。...我们这里用的是快速走子网络，下到这儿以后，我用一些专家规则让它跑，最后发现很可能到这儿是输的 反馈（Backpropagation）反馈到上面，这条路多访问一次，赢棋的次数并没有增加。
人工智能、机器人普及又会如何影响新媒体的发展？几年前，我们还在讨论着“新媒体如何颠覆传统媒体”，如今随着人工智能时代的来临，媒体人开始担忧：“人工智能会不会抢了媒体人的饭碗？”...我希望机器能够战胜人，这样的话好多人就可以不用上班了。”...、 微软小冰之父李笛认为，机器赢不了人，因为某种程度上来讲，人类在创造一个人工智能的未来，但是在创造这个未来的时，人类更应该去想清楚究竟为什么来创造它？...机器人有能力模拟一些人的创作，但是只有人拉高创作的标准，所以机器人不能取代下一个创作的高峰，但是机器人模拟现在的高峰是有可能的，所以未来人应该是写机器人写不出来新的作品，新的媒体内容，提供给人新的观点，...纸贵科技唐凌认为机器人可以战胜人，人工智能的时代来临，很多行业都会被淘汰，新媒体行业很有可能被淘汰。
人类选手也在第一周对Libratus会如何调整打法、它的强项在哪里等做出了一系列推测。...AI微调不是说我们让它再再加注（four-bet）的次数增多，或提高加注倍数，而是因为对手在翻牌前和翻牌时总是下不同大小的注。AI程序知道如何回应2倍，2.5倍或3倍的开局下注。...你是否认为AI在这方面已经达到了完美水平，或说在如何平衡下注上仍有改善空间？ Brown：它能在比赛时超额下注，我们也很意外。...但很显然，其他人会把我们公开的技术应用在机器人中，并让它们参与线上游戏。关于机器人会如何影响线上扑克玩家，我不去做太多推测，因为我也确实不清楚。...但我知道现在已经有机器人被应用在线上了，有些扑克牌游戏网站费很大力气想要在线上安置这样的机器人。我不知道在这场博弈中哪方会赢。
带来这一超人性能的关键突破在于嵌套求解（nested solving），随着在博弈树的位置不断下移，智能体实时重复计算更加精细调整的策略（只属于完整博弈的一部分）。...RPS+ 和传统的 RPS 相同，除了玩家出剪刀，赢者得 2 分而不是 1 分（输者也输 2 分）。...该游戏中对于两个玩家来说，最优策略（Minmax 策略，即双人零和博弈中的纳什均衡）就是每一方以 40% 的概率选择石头或布，20% 的概率选择剪刀。...在该均衡中，P_1 选择石头的期望值为 0，选择剪刀或布的值也为 0。也就是说，图 1a 中所有的红色状态在该均衡中的值都为 0。...mbb/g 即 milli-big blinds per game，代表玩家在每一手牌中平均能赢多少个大盲注（玩家在开始时必须承诺的赌注）的千分之一。 ?
最好的解决方式 妥协/调解 各让一步，不输不赢 为了暂时或部分解决冲突，寻找能让各方都在一定程度上满意的方案，但这种方法有时会导致“双输”的局面 冲突各方都有一定程度上满意，但冲突各方没有任何一方完全满意...撤退/回避 双输，矛盾被搁置“离他远点” 从实际或潜在冲突中退出，将问题推迟到准备充分的时候，或者将问题推给其他人员解决 短期可以，长期不好，降温，或解决问题条件不成熟。...强制/命令 赢-输 单赢-“我就要赢!” 以牺牲其他方为代价，推行某一方的观点；只提供赢-输解决方案 通常利用权力来强行解决紧急问题，会破坏团队气氛。...我：“总监，工作实在是多，我这期上线5个功能，这个报表实在写不完啊，能不能晚点上线”。 总监：“这个是董事长必须要的，不能晚点上线。...，我期待着，它开花结果。
最好的解决方式 妥协/调解 各让一步，不输不赢 为了暂时或部分解决冲突，寻找能让各方都在一定程度上满意的方案，但这种方法有时会导致“双输”的局面 冲突各方都有一定程度上满意，但冲突各方没有任何一方完全满意...撤退/回避 双输，矛盾被搁置“离他远点” 从实际或潜在冲突中退出，将问题推迟到准备充分的时候，或者将问题推给其他人员解决 短期可以，长期不好，降温，或解决问题条件不成熟。...强制/命令 赢-输单赢-“我就要赢!” 以牺牲其他方为代价，推行某一方的观点；只提供赢-输解决方案 通常利用权力来强行解决紧急问题，会破坏团队气氛。...我：“总监，工作实在是多，我这期上线5个功能，这个报表实在写不完啊，能不能晚点上线”。 总监：“这个是董事长必须要的，不能晚点上线。...我期待着，它开花结果。
如果一个筹码值 1 美元，Pluribus 平均每局能赢 5 美元，与 5 个人类玩家对战一小时就能赢 1000 美元。职业扑克玩家认为这些结果是决定性的胜利优势。...这些创新的意义远不止在扑克游戏中，因为双玩家零和交互（一输一赢）在娱乐游戏中非常常见，但在实际生活中却非常罕见。...（例如，石头剪刀布的纳什均衡策略是以相同的概率随机选择石头、布或剪刀。） 尽管在任何有限制游戏中都存在纳什均衡，但通常在具有三个或更多玩家的游戏中，难以有效地计算纳什均衡。...例如玩石头剪刀布，我只出石头，那么对手肯定能学习到只出布的策略。 正如研究者所指出的，搜索不完全信息博弈的另一个挑战是，参与者针对特定情况的最佳策略取决于对手对其玩法的看法。...Pluribus 并没有根据对手的情况调整策略，因此机器人之间的故意勾结不是问题。总的来说，人类每 100 手损失 2.3 bb。
它拥有一双灵巧手，就比如泡茶，先是拧开瓶盖，再拿茶镊将茶叶挑进杯中，并放回原位。 快看，它能一手拿着剪刀，一手拿着便利签纸，执行人类剪纸这一动作。...（不过剪断的这个过程好难） 它还可以将胶带纸，放到收纳的纸盒中，一手拿胶带摆放，一手将盒子推近。 而且不管这个物体是什么，它都能照样完成。...从人类行为模仿学习 研究人员的目标是利用DC记录的人手动作捕捉数据，来训练灵巧机器人策略，这个过程中会面临3个问题： （1）如何将人手的运动重新定位到机器人手？...用DexCap进行RLHF DexCap系统在执行任务时提供了两种便捷的人在回路纠正，让用户能够根据需要灵活调整机器人的动作： 1....微调后：泡茶 通过分析1小时人类动捕数据并进行30次人在回路纠正后学到的策略： 微调后：使用剪刀 通过分析1小时人类动捕数据并进行30次人在回路纠正后学到的策略： 硬件教程 地址：https://docs.google.com
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