打工人日报#20250827
今天五点下班，有事幸福打工人的一天！
知识点
机器学习
- 学习的含义：学习意味着改变。
- 监督学习：输入 - 输出关系为 y = f (x) 。
- 无监督学习：针对输入进行聚类、关联规则挖掘。
- 强化学习：输入 - 奖励关系为 a = π(s) 。
人工神经网络
- 神经元：包含组合与激活过程。
- 前馈架构：包括感知器、多层感知器、深度网络。
- 反馈（循环）架构：稳定型（霍普菲尔德网络）、序列型（长短期记忆网络，LSTM）。
- 人工神经网络学习 。
符号人工智能
- 物理符号系统假设 。
- 问题解决：如深蓝（Deep Blue） - 阿尔法围棋（AlphaGo）。
- 知识与推理：专家系统 - 知识工程。
进化计算
- 模拟生物进化 。
- 解决搜索问题 。
- 选择：涉及亲本选择、生存者选择。
- 遗传操作：重组（交叉）、变异 。
-- DNA 计算
-- 遗传算法、遗传编程
群体智能
- 智能体 + 通信
- 通信方式：直接通信、间接通信 。
- 多智能体系统
- 解决搜索问题：如蚁群优化算法、粒子群优化算法 。
- 量子计算
新型人工智能
- 从感知到行动
- 情境性、具身性
- 自主智能体
- 架构：慎思式、反应式、混合式 。
- 强化学习
综合六种解决实际问题的方法
- 阿尔法围棋（AlphaGo）：符号人工智能（问题解决） + 人工神经网络 + 机器学习。
- 微软小冰：符号人工智能（自然语言理解） + 人工神经网络 + 机器学习。
- IARA 自动驾驶汽车：新型人工智能 + 符号人工智能（问题解决） + 人工神经网络 + 机器学习。
阅读
《学会提问》
第八章：证据的效力：个人观察和调查研究
好句：
我们所"见"、所说的都是经过一系列价值观、偏见、态度、以往经历、过去接受过的训练以及期待过滤后剩下的东西。我们看到和听到的都是我们愿意看到和听到的东西，对于一次经历，我们挑选和记住的，都是和以往的经历和背景最一致的那些侧面。
调查问卷可以作为有效力的证据吗，我们需要好好检查其中的问题质量，一个带着偏见的问题是不会得到一个公证答案的！
感恩
今天点的外卖，非常好吃，虽然只是一份普普通通的麻辣烫，我竟然觉得特别满足！
最后
不知不觉今天已经是我成为创作者的 第1825天（5年） 啦，真的时间飞快，希望我写的东西对大家有所帮助！