6、黑客世界:赢家与输家的较量

黑客世界:赢家与输家的较量

在 1966 年,当 14 岁的大卫·西尔弗(David Silver)第一次乘坐电梯来到科技广场九楼的人工智能实验室时,这里是一个践行黑客伦理神圣准则的典范社区。黑客们在一顿丰盛的中餐后,会一直工作到黎明,聚集在 PDP - 6 计算机周围,做着他们认为世界上最重要的事情。他们拿着打印输出和手册来回走动,围在使用终端的人旁边闲聊,欣赏程序员编写代码的技巧。显然,这个实验室的关键在于合作以及对黑客使命的共同信念。

大卫·西尔弗的黑客之旅

大卫·西尔弗当时上六年级,留过两次级,几乎读不懂书,还常遭同学嘲笑。后来人们认为他患有阅读障碍症,而他只是说对学校的老师、同学和一切活动都“不感兴趣”,他热衷于构建系统。

从六岁左右起,他就经常去剑桥的伊莱·赫夫伦(Eli Heffron)废品场,那里也是 TMRC 黑客们寻宝的地方。十岁左右时,他带回一个雷达天线,将其拆开后重新组装,使其能接收声音,像一个抛物面反射器,接上麦克风后能听到数千英尺外的对话,他还常听远处汽车、鸟类或昆虫的声音。此外,他制作了很多音频设备,还涉足延时摄影,后来对计算机产生了兴趣。

大卫的父亲是科学家、明斯基(Minsky)的朋友,也是麻省理工学院的老师,办公室里有一个连接到 IBM 7094 兼容分时系统(CTSS)的终端。大卫开始使用它,他的第一个程序用 LISP 语言编写,能将英语短语翻译成猪拉丁语。之后,他开始编写一个控制小机器人的程序,他把这个用从伊莱废品场找来的旧电话继电器在家组装的机器人称为“虫子”。他把“虫子”连接到终端,用机器语言编写程序让这个两轮“虫子”爬行。他认为机器人技术是最棒的追求,因为能制造出能自主移动、自主观察甚至自主思考的机器。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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