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如何創造可信的AI

關于人工智能的炒作總是甚囂塵上,但要得到真正可信的AI,卻遠比想象的要復雜得多,超級智能的時代還遠沒有到來。創造真正可信的AI需要賦予機器常識和深度理解,而不是簡單地統計分析數據。本書勾勒了未來人工智能發展的最佳路線圖,對當前人工智能的現狀進行了清晰且客觀的評估。作者蓋瑞·馬庫斯是人工智能領域的專家,同時還是心理學和神經科學教授,在計算機科學、認知科學、語言學、人工智能等領域都練就了相當深厚的學術功底,并敢于挑戰學術界的主流觀點。當整個人工智能學術界都在過分樂觀地高歌猛進時,他不斷撰文和發表演講來指出以深度學習為代表的當下AI的弊端和局限性,《如何創造可信的AI》這本書正是馬庫斯對他關于人工智能觀點的最佳總結。蓋瑞·馬庫斯和歐內斯特·戴維斯從深度學習算法固有的缺陷出發,闡述了當下AI技術發展的桎梏,對當前AI的場景應用和研究范式中的問題進行了分析,他指出AI真正的問題在于信任,常識才是深度理解的關鍵。最終從認知科學中提煉出了11條對人工智能發展方面的啟示,以通用人工智能為發展目標,給出了未來AI技術的一種發展方向。

(美)蓋瑞·馬庫斯 歐內斯特·戴維斯 ·人工智能 ·15.1萬字

Unity人工智能實戰(原書第2版)
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第1章探究幾個有趣的移動算法,這些算法基于CraigReynolds與IanMillington開發的轉向行為(steeringbehavior)原則,是絕大多數高級游戲和其他一些依賴于移動的算法(比如尋路算法家族)的基礎。第2章涵蓋了用于導航復雜場景的尋路算法。該章包含一些使用不同的圖結構來表示游戲世界的方法,以及幾個用于尋路的算法,每種算法針對的場景有所不同。第3章解釋不同的決策制定技術,這些技術能夠靈活地適應不同類型的游戲,并且足夠健壯地讓我們構建模塊化的決策制定系統。第4章揭示Unity5.6中引入的NavMeshAPI的內部原理,解釋如何掌握NavMesh的強大之處,以及實時優化。第5章涉及幾篇不同的教程,把不同的agent協調成一個整體,比如基于圖表(如路徑點和勢力圖)制定戰術策略的編隊技巧。第6章探究了幾種在agent上模擬感官刺激的不同方式。我們將學習如何使用已知的工具來創建這些模擬器:碰撞器和圖。第7章涵蓋了用于開發棋類游戲的一個算法家族,以及創建AI的基于回合的游戲技術。第8章探索機器學習領域,該章是我們學習并將機器學習技術應用到游戲中的極好開端。第9章探究使用程序化內容生成來實現游戲可重玩性的幾種不同技術。該章是生成不同類型的內容的指南。第10章介紹一些新技術,以及使用前幾章中學過的算法創建不完全符合特定類別的新行為。

(智利)豪爾赫·帕拉西奧斯 ·人工智能 ·5.1萬字

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