人工智能世界中有哪些令人印象深刻的算法或软件？

Question

我一直很喜欢AI和进化算法的想法。不幸的是，众所周知，该领域的发展几乎没有早期预期的那么快。

我正在寻找的是一些具有“哇”因素的例子：

• 以意想不到的方式适应的自主学习系统。

• 特别有活力并产生意外策略的游戏代理

• 符号表示系统实际上产生了一些有意义且富有洞察力的输出

• 多个代理系统中有趣的紧急行为。

让我们不要进入定义AI的语义。 如果它看起来或听起来像AI，让我们听听它。

我先找story from 1997。

博士。 Adrian Thompson正在尝试使用遗传算法在FPGA中创建语音识别电路。几千代之后，他成功地让设备区分“停止”和“去”语音命令。他检查了器件的结构，发现一些有源逻辑门与电路的其余部分断开连接。当他禁用这些据说无用的大门时，电路停止工作......

---

修改

我们可以尝试将讨论与技术/算法保持一致吗？如果我想了解成千上万在早期阶段但显示出承诺的人工智能技术，我可以google。

Answer 1

我为针对大型苗圃的产品建立了零售库存补充的进化算法（并且有一些非常大的，聪明的 - 2亿美元的公司）。

这可能是我曾经做过的最酷的事情。使用了三年的历史数据，在我度假的过程中，它连续一周发生了变化。

最终结果既积极又奇怪。实际上，我很确定它最初被打破了。

该算法忽略了前几​​周的销售额，所有指标的权重均为0（这与这些人目前的工作方式不一致 - 现在他们考虑的是上一年的同一周，也是因素最近的趋势）。

最终我意识到发生了什么。根据有机体必须使用的指标，随着时间的推移，查看上个月的同一部分并忽略最近的趋势会更有效。

所以不是看过去几天，而是看了上个月的同一周，因为有一些微妙但稳定的趋势，每30天重复一次。而且它们比日益变化的日常趋势更可靠。

结果是效率的显着和可重复的改进。

不幸的是，我对此感到非常兴奋，因此我告诉了客户，他们取消了这个项目。第一次运行是非常有希望的，但即使您可以处理过去三年几乎所有数据，并且看到该算法神奇地提高了效率，但很难作为证据出售。 EA并不难，但人们一开始觉得它们很复杂，而且做一些如此神秘的事情只是有点太难以接受了。

对我而言，最重要的一点是，如果我创作的东西看起来有点过于神奇，那么我应该暂时谈论它，直到我能整理出一个好的演示文稿。 ：）

Answer 2

很久以前，我发现了这一系列文章：Designing Emergent AI。

这些文章的作者创造了游戏“AI War：Fleet command”，其中包含一个新兴的AI。也许你会发现这很有趣。

Answer 3

在传统的AI领域之外，HTM（Hierachical Temporal Memory）是在Numenta开发的。这项技术仍处于早期阶段，但在目标“WOW因子”领域显示了承诺。

Answer 4

到目前为止，人工智能最令人印象深刻的方面是承诺与交付的比例。在我看来，基于计算机的智能唯一真正可行的方法是模拟神经网络，因为现实世界中我们认为是“智能”的所有东西（人类，黑猩猩，狗，蟑螂等）都具有变体相同的基本控制系统：一大堆神经元连接到输入和输出设备。

令人惊讶的是，尽管有这个明显的事实，称为“神经网络”的计算机科学领域几乎放弃了模拟实际生物神经元和神经元结构的尝试。我无法开始告诉你为什么会这样，虽然我怀疑这是因为程序员一般不喜欢走出他们的舒适区并学习计算机科学以外的主题。

唯一的优点是终结者仍然只是一部电影。

Answer 5

对于我来说，人工智能中最有趣的事情之一是罗德尼布鲁克斯关于他的行为架构subsumption architecture开始的一个非常古老的讨论。

他完全放弃了各种各样的象征性表征，并且总是说：以世界为榜样。这样可以避免机器人生成错误的世界视图以及纠正模型时出现的所有复杂问题。

他出版了许多有趣的书籍，并且是目前在研究中大量使用的具体认知方法中的第一批人物之一。

有趣的阅读材料可以在http://people.csail.mit.edu/brooks/index.html找到。他后来的一些出版物非常具有哲学性，但早期对机器人的描述以及他们的行为是如何从一套简单的规则和行动中产生的，值得一读。

Answer 6

查看http://www.wolframalpha.com/（可能更多地依赖于计算知识）

Answer 7

我发现最近对机器人之间的进化和合作的研究非常有趣。 This blog entry对实验及其结果进行了总结。我最感兴趣的是观察到的烈士AI和“邪恶”AI的行为。

Answer 8

我认为你的问题没有明确，客观的答案，所以这是我个人的最爱。

learnfun＆amp; playfun

"learnfun & playfun: A general technique for automating NES games"（包含源代码和其他信息）

Here is a youtube link如果前一个人死了。这也是Vsauce上的特色。

＆＃34;而不是松散，并且在＃39;上游戏，它只是暂停了游戏。永远。 [...]唯一获胜的举动是不参加比赛。＆＃34;

Answer 9

有一个名为CIlib的雄心勃勃的开源Java库，它提供了许多计算智能方法。目前，研究小组正在大学一级使用它来推进自己的研究。

Answer 10

你可能会问一个不完整的问题。你说＆＃34;什么是伟大的答案＆＃34;，但就像 Hitchhikers银河系指南，当最好的电脑给出＆＃34; 42＆＃34;作为答案，你想知道什么是问题。

有一些＆＃34;最好的问题＆＃34;这会带来一些很好的答案。一些非常有用的答案是看起来平凡的事情。 ＆＃34; traveling salesman problem＆＃34;对联邦快递来说意味着很多成本或金钱。 Dijkstra's algorithm驱动互联网上的数据包实际跟随。

De'Morgans laws也很酷 - 他们允许最小化计算机芯片中的门来做同样的工作。它们是自动化的，可以在计算机芯片的数十亿门上工作。它可能每年触及高达三亿亿美元的基于计算机硬件的价值创造。我不是在谈论人们对他们做了什么，我只是在说＃34;他们＆＃34;。

这些可能看起来很平凡，但它们对我来说很整洁。

我也喜欢evolutionary antenna。我很确定当马斯克说人工智能存在生存威胁时，他指的是进化算法的力量。在其中一个火星探测器上有一个更现代的版本 - 人类无法发明它（单独），但他们可以设置可以的计算机。