人工智能科普up（人工智能科普实践活动证书）

ai基本常识

人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。

需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。

ROGER SCHANK 描述他们的“反逻辑”方法为 SCRUFFY .常识知识库 （如DOUG LENAT的cyc）就是SCRUFFYAI的例子，因为他们必须人工一次编写一个复杂的概念。基于知识大约在1970年出现大容量内存计算机，研究者分别以三个方法开始把知识构造成应用软件。

人工智能的发展简史

人工智能的发展简史如下：起源与早期发展：1956年达特茅斯会议：标志着人工智能领域的正式诞生，会议探讨了如何让机器使用语言、形成抽象和概念，并解决人类面临的问题。早期研究方法：研究人员采用不同的方法，如将世界事实与几何学和符号逻辑相结合，或构建概率系统，但这些系统在面对现实世界的复杂性时显得过于僵硬。

人工智能发展简史如下：起源与基础：古埃及至1941年：人工智能的历史思想可以追溯至古埃及，但真正的技术基础始于1941年电子计算机的诞生，这一发明为人工智能提供了信息处理的技术基础。1949年：改进的计算机存储程序技术推动了计算机科学的发展，为人工智能的诞生进一步奠定了基础。

AI发展简史可以概括为以下几个阶段：萌芽与概念提出：古埃及至1941年：人工智能的历史思想可以回溯至古埃及等古代文明，但真正的技术进步始于电子计算机的诞生。1955年：Newell和SIMon开发的“逻辑专家”被认为是第一个AI程序，展示了人工智能的初步可能性。

人工智能强弱对比

相比之下，弱人工智能（top-down AI）侧重于制造出看起来智能但缺乏真正智能的机器，它们主要在解决特定问题上表现出智能，但不具备自主意识。目前，科研主要集中在弱人工智能领域，取得了显著成果，而强人工智能的研究相对滞后。对于强人工智能，哲学上的讨论围绕着机器是否能真正具备思维和意识。

强人工智能：由于尚未实现，因此在实际应用方面受到限制。弱人工智能：已广泛应用于各个领域，如机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。综上所述，强人工智能与弱人工智能在定义、实现程度、哲学争议和实际应用等方面存在显著差异。

尽管强人工智能与弱人工智能之间存在分歧，但两者并非绝对对立。现今的计算机在进行算术运算等任务上，过去曾被视为需要智能，表明弱人工智能的价值。因此，强人工智能的可能性并未完全排除，尽管它仍处于探索阶段。

头条的up是什么意思?

1、头条中的“UP”主要指的是用户所关注的内容或者账号。具体来说：内容发布者：在头条平台上，UP可以指发布原创内容或分享有价值信息的个人或团队。这些UP通过发布高质量的内容吸引用户关注。账号标识：UP也常被用作对受关注账号的一种称呼。无论是个人还是机构，只要他们的账号内容受到用户的欢迎和关注，就可以被称为UP。

2、UP是B站中主要指代UP主（Uploader）。这一术语来源于日本，并逐渐流行开来。在B站上，UP主是指发布视频或直播内容的用户。UP主可以是任何人，无论是个人或团队，只要他们的内容受到B站用户的欢迎和关注，就能成为一个备受追捧的UP主。在头条或社交媒体中，UP的意思更倾向于表示用户所关注的内容或者账号。

3、up是一个简称词，即upload，意思为上传。up主就是指上传视频的人，该词经常被哔哩哔哩视频网站使用，我们在B站上看到的视频的上传者就是up主。为了让UP们能更好的创作，2016年1月，B站就推出了充电计划，即用户打赏功能。

4、和粉丝交流，组织粉丝一起玩游戏，也能提高UP主和粉丝们的粘性，不要想着直播赚钱，直播的目的是为了更好的和粉丝们互动！粉丝勋章，勋章也叫牌子，UP主等级达到一定等级后开启，也可以开启粉丝应援团，相当于QQ群的作用。

混合动作空间|揭秘创造人工智能的黑魔法(2)

在《星际争霸2》的环境中，除了测试Full和Minimal两种动作空间，还额外测试了Masked和AR两种动作空间：Masked：在星际争霸游戏中，任何时刻，整个动作空间中只有一小部分子集的动作可以执行。为了防止AI在某些时刻选取当前时刻无法执行的动作，需要对动作空间进行mask。

动作空间分为离散、连续和混合三种类型。离散动作空间指动作取值为有限个离散数值，如 DQN 和 A2C 等算法。连续动作空间指动作取值为无限个连续数值，如 DDPG 和 ACER 等算法。混合动作空间则结合了两者特性，常见于游戏场景。

动作空间的分类 离散动作空间：动作是有限的离散值，如DQN与A2C算法常用于解决此类问题。 连续动作空间：动作是无限连续值，DDPG与ACER算法适用于连续动作空间环境。 混合动作空间：结合了离散与连续动作空间的特点，如王者荣耀的技能施放即是离散与连续动作的结合。