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Questions and Answers
人工智能的研究可以追溯到哪一年举办的达特茅斯学院研讨会?
早期的人工智能项目主要集中在什么领域?
深度学习兴起的重要里程碑是哪个项目在ImageNet基准测试中取得成功?
在偏见研究中，Northpointe公司开发了什么软件?
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人工智能的两个视角是智能体与工具，工具的主要关注点是什么?
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机器学习的有效性主要取决于哪个关键因素?
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深度学习通常通过什么方法提高模型的性能?
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反射模型主要适用于什么类型的任务?
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人工智能的未来挑战中，研究者面临的主要问题是什么?
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Study Notes
人工智能概述
- 课程名称为CS221，教授对象为斯坦福大学的学生，涉及人工智能领域。
- 讲师Percy和Dorsa共同授课，Dorsa教授机器人学与机器人交互。
- 辅导团队异彩纷呈，包含多位对自然语言处理、机器学习和计算机视觉感兴趣的研究生。
课程结构与任务
- 每周会有辅导环节，涵盖复习与进阶主题。
- 首次作业已在网站上发布，截止日期为下周二晚上11点，提交将在Gradescope上进行。
人工智能的起源与发展
- 1956年，达特茅斯学院首次举行人工智能研讨会，标志着人工智能研究的开始，参与者包括约翰·麦卡锡和马文·明斯基。
- 早期人工智能项目取得了一些结果，如能玩跳棋和证明定理，但并未达到预期的目标。
人工智能的两轮寒冬
- 初期技术与计算能力不足，导致人工智能未能快速发展，进入第一轮寒冬。
- 70年代和80年代推出的专家系统期望通过编码专家知识来实现突破，但规则系统对世界的复杂性建模不足，导致再次陷入寒冬。
神经网络的起源与复兴
- 1943年，神经科学家麦卡洛克与逻辑学家皮茨提出人工神经网络的理论。
- 1969年，明斯基与帕珀特的书籍《感知器》指出线性分类器无法解决异或问题，抑制了神经网络的研究。
- 80年代，通过重新发现反向传播算法，神经网络再次焕发活力，特别是Yann LeCun应用卷积神经网络识别手写数字成功。
深度学习的崛起
- 2012年，AlexNet在ImageNet基准测试中取得了巨大成功，引发深度学习的热潮，改变计算机视觉领域。
- AlphaGo的成功展示了深度学习在复杂决策游戏中的优越性。
人工智能的哲学视角
- 人工智能可以理解为“智能体”与“工具”两个视角。
- 智能体关注如何创造或再现智能，而工具则关注如何利用技术造福社会。
- 人类与机器在处理任务的方式上存在显著差异，人类能够从更少的实例中学习。
人工智能的现实应用
- 现代人工智能技术正在用于卫星图像分析，预测GDP，以及能源消耗优化。
- 在自动驾驶与身份认证等关键任务中，出现了对抗性实例和模型偏见等问题。
未来挑战与社会影响
- 随着人工智能技术的广泛应用，社会生成的数据变得至关重要，可能引发预测不准确和潜在的偏见等问题。
- 如何平衡技术的发展与社会的期望是研究者面临的重要挑战。### 人工智能中的偏见与公平
- 当前的研究着重于AI系统中的偏见问题，这些系统会影响人们的生活和生计。
- Northpointe公司开发的COMPAS软件旨在预测犯罪风险，但其对不同种族的分类存在明显偏差。
- ProPublica发现该系统在不重犯的个体中，错误地将黑人的风险评估为比非黑人的风险高出两倍。
- Northpointe辩称其评估是公平的，因为白人与黑人都具有60%的重犯率，但这一论点并未解决系统内在的偏见问题。
建模推理与学习框架
- 课程将介绍一个解决复杂问题的结构，即建模、推理和学习的范式。
- 建模：将复杂的现实世界简化为可在计算机上操作的数学模型，识别重要信息并舍弃非必要信息。
- 推理：通过询问模型进行计算，解决与模型相关的问题，例如在图中寻找最短路径。
- 学习：模型可以通过数据自动调整参数，学习过程是把数据转化为模型的一个关键步骤。
机器学习的核心理念
- 机器学习的核心在于利用数据驱动模型生成，相比庞大的代码量，依赖少量代码与大量数据来实现复杂功能。
- 机器学习的有效性在于模型的泛化能力，即它在新数据上的表现。
不同模型的类型
- 反射模型：快速反应，适用于无需复杂计算的任务，如线性分类器和深度神经网络。
- 状态模型：通过状态和动作描述更复杂的系统，适用于机器人、导航等应用；包括搜索问题和具有不确定性的随机问题。
- 变量模型：解决约束满足问题，适用于数独等情况，任务是满足所有约束条件。
高级智能与逻辑系统
- 高级智能涉及逻辑推理，能通过自然语言与系统进行互动，能够处理多种信息并深入分析。
- 逻辑系统要求能在不同情境中推导结论，尽管其灵活性强，它也存在一定的脆弱性。
课程概述
- 本课程需要编程、离散数学和概率基础，学员需要掌握基本的数学与编程技能。
- 课程目标是通过建模推理学习的框架，培养解决实际问题的能力，同时提高学员在数学和编程方面的熟练度。### 课程结构
- 课程作业包括八次家庭作业、一次考试和一个项目。
- 家庭作业结合写作和编程问题，围绕特定应用和模型类型展开。
- 提供额外学分的竞赛以及在家庭作业中的额外加分问题。
考试内容
- 考试测试应用所学知识解决新问题的能力。
- 考试形式为书面，闭卷，允许携带一页笔记。
- 考题不包括选择题，而是针对真实问题要求建模及解答。
项目要求
- 项目为团队合作，建议三人小组，早期组队。
- 项目有多个里程碑，包括提案、进度报告和海报会议，以防止拖延。
- 项目内容广泛，可选择自己感兴趣的主题。
提交与沟通
- 所有作业通过Gradescope提交，最多可使用七天迟交日。
- 所有沟通通过Piazza进行，提倡公开问题以便互相帮助。
学术诚信
- 鼓励讨论与合作，但作业和代码需独立完成。
- 禁止抄袭他人的作业，禁止在GitHub上发布家庭作业内容。
- 通过MOSS检测软件防止代码重复行为。
优化与算法
- 本课程涵盖离散优化和连续优化两种优化形式。
- 离散优化中寻找最佳路径，需使用动态规划解决复杂问题。
- 连续优化通常涉及定义目标函数，如训练误差，利用梯度下降法求解。
编辑距离计算
- 编辑距离是用于衡量两个字符串之间转换所需的最小编辑步骤。
- 允许的编辑操作包括插入、删除和替换字符。
- 动态规划是一种有效解决编辑距离问题的方法，通过减小复杂问题为更简单的子问题来实现。
动态规划技巧
- 定义递归关系处理问题，确定如何简化问题以找到解决方案。
- 计算方法包括判断字符是否相等并根据不同操作计算成本。
- 最终取所有操作成本的最小值，为编辑距离的结果。
人工智能概述
- 课程名为CS221，针对斯坦福大学的学生，涵盖人工智能领域。
- 授课教师Percy与Dorsa，后者专注于机器人学与机器人交互。
- 辅导团队由对自然语言处理、机器学习和计算机视觉感兴趣的研究生组成，具备多样化背景。
课程结构与任务
- 每周设有辅导环节，内容包括复习及进阶主题。
- 首次作业发布于网站，截止日期为下周二晚上11点，作业提交平台为Gradescope。
人工智能的起源与发展
- 1956年达特茅斯学院首次举办人工智能研讨会，标志人工智能研究起步，参与者包括约翰·麦卡锡和马文·明斯基。
- 早期项目实现有限成果，如玩跳棋和定理证明，但未满足预期发展。
人工智能的两轮寒冬
- 初期技术与计算能力不足，导致首次人工智能寒冬。
- 70年代和80年代专家系统的推出未能有效建模世界复杂性，导致第二轮寒冬。
神经网络的起源与复兴
- 1943年，麦卡洛克与皮茨提出人工神经网络理论。
- 1969年《感知器》一书强调线性分类器的局限性，抑制神经网络研究。
- 80年代，反向传播算法的重发现使神经网络重获活力，特别是卷积神经网络在手写数字识别中的成功应用。
深度学习的崛起
- 2012年，AlexNet在ImageNet基准测试中获巨大成功，推动深度学习热潮，变革计算机视觉领域。
- AlphaGo的胜利展示了深度学习在复杂决策游戏的优势。
人工智能的哲学视角
- 人工智能可从“智能体”和“工具”两个视角进行理解。
- 智能体关注如何创造或再现智能，工具则聚焦于如何利用技术推动社会福祉。
- 人类与机器处理任务的方式存在显著差异，前者能从较少实例中学习。
人工智能的现实应用
- 现代技术在卫星图像分析、GDP预测及能源消耗优化等方面广泛应用。
- 自动驾驶和身份认证等领域面临对抗性实例和模型偏见等挑战。
未来挑战与社会影响
- 随着技术普及，社会数据的生成变得至关重要，可能导致预测不准确和潜在偏见。
- 研究者需面对平衡技术发展与社会期望的重要挑战。
人工智能中的偏见与公平
- 当前研究聚焦于AI系统中的偏见，这对个人生活和生计产生影响。
- Northpointe开发的COMPAS软件在犯罪风险预测中，对不同种族存在明显偏见。
- ProPublica的调查发现该系统对黑人的重犯风险评估过高，而Northpointe辩称评估公平，但未消除系统偏见。
建模推理与学习框架
- 课程介绍建模、推理和学习的结构，用于解决复杂问题。
- 建模：将现实世界简化为数学模型，识别重要信息。
- 推理：运用模型求解相关问题，如在图中寻找最短路径。
- 学习：模型能通过数据自动调整参数，实现数据向模型的转换。
机器学习的核心理念
- 机器学习依赖数据驱动的模型生成，仅需少量代码与大量数据。
- 模型的泛化能力是评估机器学习有效性的关键，指其在新数据上的表现。
不同模型的类型
- 反射模型：快速响应，适用于简单任务，如线性分类器与深度神经网络。
- 状态模型：通过状态与动作描述复杂系统，应用于机器人及导航；适用于搜索及随机问题。
- 变量模型：处理约束满足问题，适合数独等任务，实现所有约束条件。
高级智能与逻辑系统
- 高级智能涉及逻辑推理，通过自然语言与系统互动，深入分析多种信息。
- 逻辑系统能在不同情境中推导结论，尽管灵活性强，仍存在脆弱性。
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Description
本测验涵盖了斯坦福大学CS221课程的内容，包括人工智能的起源与发展、神经网络的复兴等重要主题。学生将通过此测验加深对人工智能领域的理解，并掌握重要的历史和技术背景。
