Tag: 人工智能

一题简单的数学逻辑题: 一口井10米深, 一只青蛙在井底, 它白天往上爬3米, 晚上往下掉2米, 请问青蛙几天能爬出去? ChatGPT 不在行这种题, 简直就是糊说八道 睁眼睛说瞎话. 现在的人工智能基本上是基于大数据+机器学习也就是模式识别 Pattern Matching, 海量的数据进行训练, 如果数据本身就有问题(比如错误或者有偏好Bias), 那么通过学习得到的答案就有可能有问题. 这题的正确答案是8天, 青蛙7天爬7米, 第8天的时候往上3米就上了10米了. **ChatGPT: 这道题可以用数学模型来解决. 设青蛙爬出井口需要x天, 则: 第一天: 青蛙爬了3米, 距离井口还有 10 – 3 …

未来10 年的下一个技术趋势是什么? The next trend in technology in the next 10 years will likely be the continued development of artificial intelligence (AI), the Internet of Things (IoT), and 5G …

用户生成内容 (UGC) 是数字营销的关键组成部分之一, 其重要性在数字时代不断上升. 它是由在线平台的用户创建的一种内容, 例如博客, 网站或社交媒体帐户, 而不是平台本身创建的内容. UGC 可以采用多种形式, 例如文本, 图像, 音频或视频. UGC(User Generated Content), 也称用户生成内容, 是用户在网络上发布的原创内容, 例如文章, 图片, 视频, 评论等. 在过去几年里, UGC在商业, 媒体和其他行业发挥着越来越重要的作用. 近年来, ChatGPT(Conversational Generative Pretrained …

上周, 我们介绍了简单的人工智能, 让Microbit玩接苹果游戏 (Microbit 编程: 简易人工智能让电脑玩游戏). 这周, 我们将设计一个简易的贪食蛇游戏, 并且让电脑有AI自己能玩(对的, 让我们看它玩). 经典的贪食蛇游戏在手机洛基亚时代得到了推广, 当时还不是智能手机, 在黑白的像素点的小屏幕上贪食蛇游戏是最适合不过的了. 不过, 贪食蛇游戏一般会让你能按4个方向键, 很直觉的操作, 而这周, 我们将设计一个简易的贪食蛇游戏, 主要有下面两点: 我们这次的贪食蛇光吃不长胖, 也就是身体不会变长. 由于Microbit只有两个键 A 和 B, 我们需要将操作改成 A 向左, B向右. …

@justyy 上周五的 STEEM中文区剪刀石头布大赛 – 第一期 (奖金30 SBD + 帖子SBD收益) – Rock-Paper-Scissors Gaming Contest for SteemIt CN Community 看来很受欢迎, 才过一半, 前6名已经竞争的不要不要的了. 但是, 我这里要很负责的告诉大家, 现在的算法就是随机, 所以可以不用揣测机器人的智商, 因为根本就没有. 至于头几名怎么玩到几千分的, 我只能说, 我也不知道技巧是啥, 也许真的是闲得蛋疼, …

机器学习这几年越来越火, 特别是相关算法五花八门, 但最有名的就那么几种, 而在这几种中, 要数KNN算法最为简单, 高效并且有鲁棒性 (Robustness). 我们先来看一问题: 已知正方形和三角形的归类, 请问绿色的圆是属于三角还是属于正方形? 这里的KNN 指的是 K-nearest neighbour 翻译过来就是 K个最近的邻居, 如果我们指定K=3, 那么和绿色圆最近的是2个三角形和1个正方形, 所以按多数为主的标准, 我们预测这个圆属于三角, 相反, 如果K=5的情况, 和圆最近的有3个正方形和2个三角形, 这时候我们就按多数投正方形. 用 MySQL 来演示 KNN算法 我们先创建一个表含有两个字段x和y, …

在之前发的贴: 软件分享 – 智慧中国象棋 (Chinese Chess) 有朋友就问我, 你这到底是怎么实现的呀? 在我看来, 有两种算法来实现棋类博弃(中国象棋, 国际象棋, 五子棋等等). 这些棋类博弃的游戏一般有以下特点: 两人轮流玩 棋盘上的信息都是公开的 棋手的目标是相反的, 一个取最大, 另一个取最小. 比如象棋中对棋盘的估值无穷大为对黑方执子有利(黑方胜)而无穷小则为对红方有利(红方胜). 模式化的棋类算法 第一种实现方式(就是我12年前的实现方式), 也是最为传统的实现方式, 就是搜索+剪枝. 搜索是在搜索树上(最大最小数 min-max tree), 树的根节点是棋盘的初始状态, 然后比如红方走一步(目标取最小), 搜索树就往下走一层, …