每个人都怀揣着一个游戏梦。有趣的是，游戏曾经是人工智能发展的“第一推动力”。 早在人工智能的萌芽之初，让机器下棋就成了AI先驱者们的执念。1928年，计算机体系的奠基人，美国物理学家、数学家、经济学家冯·诺依曼就提出了极小极大值定理 (MiniMax Theorem)，即在双人对弈中，我方应在对方给
艾伦·图灵 (1912年6月23日~1954年6月7日) 在24岁时提出了被后人称为“图灵机”的通用计算模型，奠定了现代计算机诞生的理论基础。正因为这一伟大贡献，图灵被誉为“计算机科学之父”，同时为人工智能的发展准备
无论是研发新药还是探索新材料，都需要进行大量的实验。完成这些实验不仅需要高超的技能，还需要极其细致和专注的操作。因此，培养一名合格的实验人员往往需要极高的成本。此外，人类在进行实验时存在一些固有劣势，例如精力有限、不能长时间工作、无法从事过于危险的实验，以及可能发生操作失误或遗漏记录等问题。 202
当我们提到同卵双胞胎时，我们通常会想到他们在外貌上的惊人相似。然而，他们的相似性不仅仅局限于外表，他们的声音通常也极为相近。这种现象背后的原因在于，人类的发声特征受到遗传因素和生理结构的影响，而这些在同卵双胞胎中都是极为相似的。 图1. AI生成的
纳米孔材料是一类具有纳米尺度孔隙的特殊材料，其显著特点包括高比表面积、高孔隙率和可定制的孔径分布等。纳米孔材料可分为两大类：纳米孔阵列材料和纳米多孔材料。 纳米孔阵列材料具有规则的结构，例如铝阳极氧化膜、硅纳米孔阵列和氧化锌纳米孔阵列等。这些材料具有独特的光学、电学和传感性能，广泛应用于光学器件、电
大模型的火爆始于OpenAI推出的ChatGPT，自此之后，众多公司相继推出了自己的大模型。所谓大模型，就是那些通过海量数据训练出来的巨型语言模型。这些模型得益于深度神经网络强大的数据处理和建模能力，能够处理上百个TB的文本数据——相当于家用电脑硬盘容量的上百倍，基本上把人类的主要知识领域都学了个遍
身处现代社会，天气预报的重要性显而易见。出门上班前查看天气，判断是否需要带伞；旅行前了解目的地的天气，来决定带什么衣物。传统上，人们大多是依据一些直观经验来预测天气。比如，“日晕三更雨，月晕午时风”，是说日晕预示着夜晚会下雨，月晕则预示着午后会刮风；“雨后东风大，来日雨还下”，表示东风在雨后增强预示
首先，人工智能是一门应用科学，是用来解决某一方面事情的。具体来说，它旨在让机器拥有人的某些能力，从而帮助我们做事，比如查资料、做翻译，甚至化身机器人参与火场救人、地震救灾等等。从这个角度看，人工智能似乎只是少数人工智能专家的事：他们去研究这些技术，我们等着用就好了。
随着人工智能技术的不断进步，“语音安防”逐渐走进了公众视野。所谓语音安防，是指利用人的声音进行智能预警的技术。举例来说，独居在家的老人在摔倒时往往面临极大的风险。如果机器能够通过识别老人的声音来触发呼救，这将挽救老人的生命。此外，中小学霸凌现象会给孩子的成长带来心理和身体上的巨大伤害，如果在霸凌现场
最近，AI生成技术引起热议。例如，我们向人工智能系统（例如，DALL-E）描述希望看到的景象，比如“在土星上穿着太空服的海豚”，系统可以生成出极具科幻感的图片。 图1. DALL-E 生成的“在土星上穿着太空服的海豚” 这些神奇图片的背后是一种称为扩散模型（diffusion model）<
很多人工智能算法可以被归结为一个优化任务。以识别红绿灯为例，我们可以设计一个识别器，在看到红灯时输出较小的分数，而在看到绿灯时输出较大的分数。基于这样的设计，我们可以根据识别器输出的分数来判断是红灯还是绿灯了。
