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智能機器如何思考

為了解決老虎機 大獎的問題，作者肖恩•格里什 這樣論述：

任何足夠先進的技術初看都與魔法無異。 自動駕駛汽車已經在很多國家上路，網飛的演算法能主動預測你喜歡的電影，DeepMind的計算機程式通關了雅達利遊戲，AlphaGo在古老的圍棋領域攻克了人類智慧的防線。 這一切是如何發生的？智慧型機器究竟如何思考？ 在這本書中，作者用幾乎人人都能讀懂的語言展示了人工智慧領域的前沿成果，深入解讀了感知演算法、強化學習、智慧體、卷積神經網路、深度語音辨識、圖片識別等科技巨頭紛紛擁抱的概念，正是它們讓當今的機器如此智慧。   DARPA和ImageNet的挑戰賽給未來播撒了怎樣的種子？ 網飛的電影推薦為什麼如此準確？ 人工智慧怎麼打DOTA？ AlphaGo

除了下圍棋還會做別的嗎？ 神經網路如何做到能聽、能說、能記憶？ 我們為什麼要不斷製造能複製人類智力和行為的機器？   這本書將為你打開機器學習與神經網路的黑匣子，讓你看懂“魔法”背後的機制。關於自動駕駛汽車、網飛演算法、會玩遊戲的人工智慧以及AlphaGo，這本書幾乎囊括了你想知道的一切。     肖恩•格里什（Sean Gerrish） 穀歌前工程專家，普林斯頓大學的機器學習博士，機器學習極客。 曾在高頻交易機構泰莎科技擔任工程師，並在穀歌擔任機器學習和資料科學團隊的工程專家。       推薦序 IX 前言 XIII   1 自動機的秘密 長笛演

奏者 003 今天的自動機 005 鐘擺的擺動007 這本書中的自動機 008   2 自動駕駛汽車：挑戰不可能 沙漠中的百萬美元競賽 015 如何打造自動駕駛汽車 017 規劃路徑 021 路徑搜索 022 導航025 無人車挑戰賽的獲勝者 028 一場失敗的比賽 031   3 保持在車道內行駛：自動駕駛汽車的感知 第二次無人車挑戰賽 035 自動駕駛汽車中的機器學習 037 斯坦利的架構 038 避開障礙物 040 尋找道路的邊緣 043 開眼看路 045 路徑規劃 047 斯坦利大腦的各個部分如何相互交流 049   4 在十字路口避讓：自動駕駛汽車的大腦 城市挑戰賽 055 感知抽象

057 比賽 059 老闆的高層次推理層 061 攻克交通堵塞 068 三層架構 071 對自動駕駛汽車看到的物體進行分類 076 自動駕駛汽車是複雜的系統 077 自動駕駛汽車的軌跡 078   5 網飛和推薦引擎的挑戰 百萬美元大獎 083 競爭者 084 如何訓練分類器 085 比賽的目標 089 龐大的評分矩陣 091 矩陣分解 096 第一年結束 102   6 團隊融合：網飛獎的贏家 縮小競爭者之間的差距 107 第一年末 108 隨時間變化的預測 111 過度擬合 114 模型混合 115 第二年 119 最後一年 120 賽後 124   7 用獎勵教導電腦 DeepMind

玩雅達利遊戲 129 強化學習 132 教導智能體 134 為智慧體編寫程式 36 智慧體如何觀察環境 140 經驗金塊 141 用強化學習玩雅達利遊戲 148   8 如何用神經網路攻克雅達利遊戲 神經資訊處理系統 153 近似，而非完美 153 用作數學函數的神經網路 155 雅達利遊戲神經網路的結構 161 深入研究神經網路 170   9 人工神經網路的世界觀 人工智慧的奧秘 175 國際象棋自動機“土耳其人” 177 神經網路中的誤導 179 識別圖像中的物體 180 過度擬合 183 ImageNet 185 卷積神經網路 188 為什麼是“深度”網路？ 194 資料瓶頸 197

  10 深入瞭解深度神經網路的內部秘密 電腦生成圖片 203 壓縮函數 204 ReLU啟動函數 207 機器人之夢 211   11 能聽、能說、能記憶的神經網路 對機器而言，“理解”意味著什麼？ 221 深度語音辨識 222 迴圈神經網路 223 為圖像生成字幕 230 長短時記憶網路 233 對抗數據 235   12 理解自然語言 宣傳噱頭還是人工智慧研究的福音? 239 IBM的沃森 240 攻克《危險邊緣》所遇到的挑戰 241 浩如煙海的知識 242 《危險邊緣》挑戰賽的誕生 245 DeepQA 247 問題分析 249 “沃森”如何解讀句子 252   13 挖掘《危險邊緣》

的最佳答案 地下室基準 261 生成候選答案 263 查找答案 266 羽量級篩檢程式 269 證據檢索 270 評分 274 匯總和排名 277 調整“沃森” 281 重新審視DeepQA 282 沃森有智能嗎？ 283   14 用蠻力搜索找到好策略 通過搜索玩遊戲 289 數獨 290 樹的大小 294 分支因數 297 遊戲中的不確定性 297 克勞德•香農與資訊理論 302 評價函數 303 “深藍” 308 加入IBM  310 搜索與神經網路 311 西洋雙陸棋程式 313 搜索的局限 315   15 職業水準的圍棋   電腦圍棋 319 圍棋 321 通過抽樣走子來建立直覺

324 神之一手 330 蒙特卡洛樹搜索 333 單臂老虎機 337 AlphaGo是否需要如此複雜 339 AlphaGo的局限 341   16 即時人工智慧與《星際爭霸》 構建更好的遊戲機器人 345 《星際爭霸》與人工智慧 346 簡化遊戲 348 實用《星際爭霸》機器人 351 OpenAI與《DOTA 2》 354 《星際爭霸》機器人的未來 357   17  50年後或更遙遠的未來 人工智慧起起伏伏的發展過程 363 如何複製這本書中的成功 364 資料的普遍使用 368 下一步去向何方 369   致謝 373 注釋 375     10多年前，我遇見了肖恩

。當時我在谷歌領導團隊，負責開發為穀歌的搜索廣告業務提供支援的許多大型機器學習系統。肖恩是我們小組裡最頂尖的工程師之一，當時他正在研究機器學習前沿領域的一系列具有挑戰性的問題。我們一起工作以來，體現在統計機器學習技術中的各類人工智慧已經從相對難以觸及的神秘技術、研究人員和高科技公司的專屬領域，發展成為日益平易近人的、卓有成效的工具和技術，值得每一位軟體發展人員使用。 目前機器學習領域取得的快速進展，在一定程度上是由以下因素推動的：資料爆炸，高性能電腦體系結構的復興，雲提供商競相為開發人員和研究人員構建可擴展的人工智慧平臺，人們將即時智慧嵌入移動設備、汽車、其他消費電子產品和日益普遍的連接到雲

端的計算設備的熱潮。這種快速進步中包括一些驚世駭俗的成就，機器在許多狹窄的領域已經接近於或超過了人類的能力，例如在圖像中標記物體、識別語音、玩策略遊戲以及翻譯語言，但我們仍處於這些技術發展的初期，擺在我們面前的是長達幾十年的創新和發現之旅。 對開發人員和研究人員而言，理解機器學習的工作原理是一個明智的職業選擇。目前，全球的科技巨頭公司對這些技術的專業知識都有很高的需求。微軟、亞馬遜、穀歌、蘋果、百度等許多公司都提供應用程式介面、工具包和雲計算基礎設施，將機器學習的開發工作交給全世界數以千萬計的開發人員。未來幾年，隨著越來越多的應用套裝程式含智慧功能，大多數開發人員都需要掌握一些機器學習技術。

這正是這本書的寶貴價值所在。 這本書誕生自肖恩對瞭解現代機器學習成功之路的渴望。在用清晰易懂的方式描述這些系統的本質時，肖恩利用10多年的行業和學術經驗解決了機器學習帶來的一些最棘手的問題。鑒於機器學習系統能夠複製某些方面的人類智慧，等到某個突破點臨近，原本由人類特有的創造詩意詞句的能力或許也會被機器複製。肖恩對這些技術嚴謹實用的描述反映了他在科研戰壕中的歲月，不時令人感到痛苦的反復試驗讓戰壕中的人們瞭解到，機器學習並不是魔法。如果你知道如何應用它，瞭解它的局限所在，它就是強有力的前沿工具；如果你不知道，它就幾乎一文不值。 肖恩通過列舉現實世界的例子，回避不必要的術語，使現代機器學習的概念

變得通俗易懂。這本書假設讀者在機器學習或電腦科學領域的知識相對較少，因此對更廣泛的受眾而言非常友好。鑒於當前圍繞機器學習和人工智慧的對話頗為活躍，並且這些技術可能對我們的未來產生影響，任何想要參與這場對話的人都應該盡可能地學習。由於市場上缺乏對機器學習通俗易懂的專業介紹，這本書將成為引導你理解底層技術的理想方法，它可以幫助你更好地判斷哪些言論值得相信，哪些說得天花亂墜的謬論應該被拋棄。   微軟CTO（首席技術官） 凱文•斯科特（Kevin Scott）  

老虎機 大獎進入發燒排行的影片

自動化優化遊戲設計者期待的玩家體驗

為了解決老虎機 大獎的問題，作者古廸耀 這樣論述：

吃角子老虎機的設計師在進行遊戲設計階段需要經過繁複的機率調整，因此研究如何可以簡單地控制遊戲中的機率配置。我們的研究目標為讓遊戲設計師在進行遊戲設計階段時，能夠利用圖形化直覺地表示遊戲過程將帶給玩家的體驗。然後，我們可以依據圖自動化地估算各獎項的中獎機率和報酬金額之分配。有效率地達到設計出符合期待之吃角子老虎機(Video Slot Machine)。在本篇論文中，我們提出了一套流程；先讓遊戲設計師畫出期待玩家遊戲時的心情曲線，然後我們將曲線微分後，取得獎項大致的項目與機率比率，進而我們估算相似的 symbols 數配置。接著提出一個盡可能最佳化演算法，使相似的symbols 數配置更加接近

遊戲設計師畫出的 Credits 變化曲線。最後，我們將逼近得來的 symbols 數配置利用 GPU 的計算來模擬，比較是否與遊戲設計師的期待相符。由實驗結果得知，我們所提出的方法所得到 Video Slot Machine 的玩家體驗與原先設計師繪製的 Credits 變化曲線比較，有多個相似的特徵。

博奕管理與賭場遊戲

為了解決老虎機 大獎的問題，作者洪揚,洪鷹 這樣論述：

　　各國摩拳擦掌，爭相投入博奕產業，這個結合了賭場、觀光、度假村等鑽石產業有何魅力？賭場如何賺錢，又要贏得剛剛好？玩家如何在賭場賺錢，不只玩得開心也玩得安心？除了加入賭局，玩家還有機會設計遊戲、投資博奕股、晉升為賭場的供應商。 　　本書詳盡介紹目前時下最流行的牌桌遊戲，以及莊家與玩家如何充分運用每個牌桌遊戲的規則和數學基礎互相較勁，並提供了牌桌遊戲的設計方法、步驟和實例，讓讀者能更快速地抓住現今賭場運作的趨勢。