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统计学与概率
?ai
需要处理不确定性,统计学和概率论成为核心工具:
?贝叶斯定理(bayes’
theorem):用于机器学习中的概率推理(如垃圾邮件分类)。
?信息论(information
theory):香农(shannon)提出信息熵,影响神经网络、自然语言处理。
3.
神经科学:仿生智能的启发
(1)
人脑
vs.
ai
?ai
的一个重要目标是模仿人类大脑的学习和思考过程:
?冯·诺依曼(von
neumann):研究神经系统如何计算,提出计算机架构。
?麦卡洛克与皮茨(mulloch
&
pitts,
1943):提出**人工神经网络(ann)**的最早模型。
(2)
深度学习的神经科学基础
?hebb
规则(hebbian
learning):大脑的学习机制——“用进废退”,启发神经网络的学习算法。
?脑科学的进展促进了神经网络和强化学习的发展,如
alphago
通过“自我博弈”模拟人类的学习过程。
4.
计算机科学:ai
的技术落地
(1)
计算机诞生与符号主义
ai
?1956
年达特茅斯会议:
?约翰·麦卡锡(john
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...
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