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2016-03-16 06:12:55 

  
科学游戏读书会
一个游戏,一个世界。古老的围棋,就有10^172变化,比已知宇宙中的原子总数还要多。
我们所存在的世界是一个宇宙级的虚拟游戏吗?游戏是现实和虚拟之间的接口吗?
不只是思辨,我们更关注如何才能构建和实现一个如现实世界般的游戏(Matrix),用科学理论去想象,用工程技术去实现。
 
本读书会将会一起阅读讨论有关计算机游戏、元胞自动机、博弈论、游戏化、注意力科学、计算创造性、游戏AI等方面的相关文献、书籍和项目,旨在了解以上学科知识的基础原理、历史脉络和未来发展方向,结合实际体验游戏,希望通过大范围的读文活动、游戏体验和落地项目,沟通学界与产业界,并在人工智能、人机交互、游戏和游戏化领域将有可能形成一些合作项目和科研成果。
 
读书会内容和计划:
计算机游戏发展史及未来方向,游戏设计理论(体验经典游戏,讨论游戏背后的机制原理、工程技术、心理学、社会学、和艺术美学,展望未来的VR/AR游戏发展,计划4期)
游戏引擎原理、设计与实现(以Cocos2d-x、Unity3D为代表,计划2期)
元胞自动机和Wolfram的NKS(集中讨论元胞自动机,计划1期)
博弈论和经济行为(从2人零和博弈到N人零和博弈,计划1期)
游戏化(V2R——从虚拟到现实,平行实境、众包、可持续参与,计划2期)
注意力科学 (网络游戏的用户行为分析、虚拟社会经济学、人类计算、注意力量化等,计划3期)
计算创...
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一、问题背景
 
本文章尝试讨论从人工生命的视角,让一个复杂系统涌现出目的、控制与智能的可能性。
 
 
 
1、人工生命
 
诞生于20世纪90年代,复杂性研究的圣塔菲(SFI)学派开始兴起,并迅速将多主体建模、人工生命等研究理念与方法推广到了全世界。这套方法的基本出发点就是,利用一些简单的规则,在计算机生成一个复杂系统,从而模拟真实复杂系统中的各种现象。其中,人工生命研究尤为突出。人工生命,顾名思义,就是希望在计算机中生成一个复杂的生命体。
 
虽然人工生命取得了一定的进展,人们可以模拟出鸟群的飞行、蚂蚁觅食等生物现象,但是却不能模拟出像真实世界中的多层级复杂系统,例如从单细胞到多细胞、从细胞到组织再到器官;从个体到群体再到社会。我们并没有看到虚拟世界中的复杂性层级的不断生长。
 
第二个不足也就是我今天要谈论的重点:所有的人工生命仿真系统没有形成内部复杂性的增长!所谓的内部复杂性就是指在有限的空间下,系统产生内嵌复杂性层次的飞跃。大自然是存在这种内部复杂性层次飞跃的。比如大自然进化所造就的脑的出现,这对于生命体个体来说就是一种内部复杂性层次的跃迁。自然进化在反反复复的筛选之后才导致了另外一个完全不同的内嵌复杂系统的出现,这种现象至今仍然没有在任何计算机仿真中出现。比如数字生命模型,数字生命们的确会进化,的确会形成组织...
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  大家好,我跟东方和尚翻译的“冯诺依曼自复制自动机理论”的部分稿子已经得到了清华出版社的认可,清华的编辑们希望我们能把这本书发挥一下,做成一本畅销的科普书。但是原有的书名《冯诺依曼自复制自动机理论》比较吓人,所以他们建议我们另外起一个名字。
初步的名字定为:
《生命的核心逻辑——冯诺依曼的自动机理论》
但是仍然觉得自动机理论不普及,所以,想征求一下大家伙的意见,看看起个什么样的好听名字?
把目录贴出来,以便大家更好地参考一下内容:
第一部分:冯诺依曼生平简介
一、数学天才:冯诺伊曼
介绍作者冯诺伊曼的生平、历史,以及奇闻轶事。尤其着重介绍他生命晚期所作的对自复制自动机的研究工作。
 
 
第二部分:自复制自动机
二、自动机概览
1、元胞自动机
2、图灵机
3、逻辑电路
4、计算机程序
 
三、自打印、自指与自复制
1、一个自打印程序——蒯恩
2、蒯恩与哥德尔
3、冯诺依曼的自复制机器总览
 
四、冯诺伊曼的自复制自动机
概要介绍冯诺伊曼的设计,目的:让读者领会到冯诺伊曼作为一名伟大的工程师的一面。
 
五、人工生命
汇总其他人的自复制元胞自动机模型,以及更多的人工生命模型,可以放入一些源程序。
 
第三部分、不朽的五堂课
六、一般意义上的计算机
七、控制与信息理论...
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2005-1-21 2:22:09 
  P { margin-bottom: 0.21cm; }也许是长期思考的释放,我写下了这篇文章,首先是回顾并展望了人工智能的发展,其次对一些相关的哲学问题进行了探讨。 我们先来看看人工智能几十年来的发展历程。
首先,是符号学派大出风头,人们非常自信的相信假如把足够的知识输入给电脑,它就可以进行通用问题的求解。早期 的这类AI方法明显属于一种自上而下的思维方式。人们直接对头脑的搜索、求解行为进行模拟,并认为理性就是全部。然而这种Ai不如说是 AS(Artificial stupid),他们用数学模型的精确性换来的却是机器人的死板性。
20多年以后,另外两个学派开始占上风了。一类学派是连接学派,也就是现在已经热过头的ANN(人工神经网络),另一个是行为学派。这两种学派的思路其实 都是一种自下而上的建造人工智能的方法。ANN更强调对大脑结构的真实模拟,行为学派则干脆极端的否定智能需要知识的表达及其求解。这两种学派都认为,只 要给我足够的硬件资源,建造足够大的网络,让机器足够充分的进化,人类的智能特性就会一个接一个的从模型中“蹦”(涌现)出来。
之后,90~2000年代,人们开始考虑新的综合,也就是把早期的符号学派和后期的连接与行为学派相结合。并且,人们越来越发现,要让一个系统足够聪明, 我们需要赋予该系统足够充分的功能。ANN仅仅模拟学习功能,符号学派仅仅关心推理功能,然而单个儿的系统并不能解决所有问题,所以人们越来越关心构造一 个完整的模型,这就是Agent的概念。...
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2016-03-16 06:11:57 

  
科学游戏读书会
一个游戏,一个世界。古老的围棋,就有10^172变化,比已知宇宙中的原子总数还要多。
我们所存在的世界是一个宇宙级的虚拟游戏吗?游戏是现实和虚拟之间的接口吗?
不只是思辨,我们更关注如何才能构建和实现一个如现实世界般的游戏(Matrix),用科学理论去想象,用工程技术去实现。
 
本读书会将会一起阅读讨论有关计算机游戏、元胞自动机、博弈论、游戏化、注意力科学、计算创造性、游戏AI等方面的相关文献、书籍和项目,旨在了解以上学科知识的基础原理、历史脉络和未来发展方向,结合实际体验游戏,希望通过大范围的读文活动、游戏体验和落地项目,沟通学界与产业界,并在人工智能、人机交互、游戏和游戏化领域将有可能形成一些合作项目和科研成果。
 
读书会内容和计划:
计算机游戏发展史及未来方向,游戏设计理论(体验经典游戏,讨论游戏背后的机制原理、工程技术、心理学、社会学、和艺术美学,展望未来的VR/AR游戏发展,计划4期)
游戏引擎原理、设计与实现(以Cocos2d-x、Unity3D为代表,计划2期)
元胞自动机和Wolfram的NKS(集中讨论元胞自动机,计划1期)
博弈论和经济行为(从2人零和博弈到N人零和博弈,计划1期)
游戏化(V2R——从虚拟到现实,平行实境、众包、可持续参与,计划2期)
注意力科学 (网络游戏的用户行为分析、虚拟社会经济学、人类计算、注意力量化等,计划3期)
计算创...
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2016-02-22 21:40:08 

  
最受欢迎的科学探索群体——集智俱乐部首部科普著作全面涵盖人机交互、脑科学、计算心理学、系统科学、社会科学等前沿知识生动的文笔,精美的插图,数十位科学爱好者带你展开一场人工智能探索之旅。
制造出能够像人类一样思考的机器是人们长期以来的伟大梦想,也是当今科学发展的极致。从《终结者》《黑客帝国》《机器人瓦利》再到《超验骇客》,我们多数人对人工智能的认识还停留在好莱坞电影阶段,然而,人工智能作为一门计算机科学的分支究竟是什么样的?目前发展到了什么阶段?能够战胜人类的终极AI机器真的会存在吗?
 
 
本书全面介绍了人工智能的历史及其在各个领域的发展及应用,不仅涵盖了人机交互、脑科学、计算心理学、系统科学、社会科学等各个学科的基础理论,而且广泛讲述了人工智能在算法、软件、硬件等方面的应用以及跨学科应用。本书既有科学的严谨性,又不乏趣味性,以通俗的语言和生动的示例将科学之美展现得淋漓尽致,有助于读者开阔视野,培养创造性思维和批判性思维,激发进一步探索科学的兴趣。
如今,电子版来了!
 
2016年初,《科学的极致》电子书在图灵社区、豆瓣阅读和亚马逊相继上架。
而且定价仅14.99元!
 
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  目前,本人研究兴趣已经完全转入了计算社会科学,利用social media数据来挖掘、预测人类行为pattern。
最近读了一篇arXiv上的文章,是清华大学和腾讯公司的一批人运用微信群组数据做的研究。刚好,我目前对社群这块兴趣异常浓厚,所以就认真读了一下这篇文章,于是做笔记如下。先说说我看到的这篇文章的亮点吧:
据作者说,这是第一篇用腾讯微信数据来做分析的学界文章,这个理由绝对牛,太霸气了。要做研究就得这样,找别人没有分析过的牛数据。微信,大家都知道了,目前是全球第二大即时通讯软件,月活用户已经6亿了,分析这个数据绝对牛。我们学界一直鼓励腾讯的哥哥姐姐们开放这块数据呀,能出不少有意思的研究;这大概也是第一个(至少为数不多)研究由即时通讯组成群组的文章。在中国,社群这个概念方兴未艾,但是查遍各类英文文献,似乎没有对应英文词。对社群划分的一种特征就是由即时通讯(手机移动互联网)构成的群,它会比社交网络、传统的论坛、网络社区具有更高的黏性;用群的结构特征预测群组发展动态。这个好像已经是目前机器学习研究社交媒体、群组一种很常规、标准的范式了,但个人接触这样的研究不多,所以觉得很有意思。0、文章基本信息作者:Jiezhong Qiu†, Yixuan Li♯, Jie Tang†, Zheng Lu‡, Hao Ye‡, Bo Chen‡, Qiang Yang⋆, and John E. Hopcroft♯
单位:†Department of Computer Science...
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2016-01-20 05:01:15 

  题目:the power of crowds - combining humans and machines can help tackle increasingly hard prolems
作者:Pietro Michelucci1 and Janis L. Dickinson 
引用:Science  01 Jan 2016: Vol. 351, Issue 6268, pp. 32-33
亮点:
1、这是一篇介绍人类计算的综述性文章
2、这篇文章总结了几种适合不同问题的人类计算方法
3、文章总结了最新的众包、人类计算的案例
介绍:
首先,作者将众包、人类计算分成了三种模式,如下图介绍:
第一种是通常的众包模式,将一个大任务划分成一系列微任务,以至于这些微任务可以让每个人都能轻松求解,例如点击图片,或者简单的翻译工作等,然后再把它们合成起来。
 
第二种模式属于这种工作流式,每一个人都会在上一个人完成的任务基础上继续下一个工作,整个过程都是流水作业,串联排列。这种工作就像是传统的数学定理证明。
最后一种方法是构造了一个问题求解的生态系统,这些系统会提供一个在线的工作空间,然后将各种不同的想法、数据整合在一起,然后采取行动。这类生态系统方法适合解决一些灾害处理问题,包括应对全球气候变化以及地缘政治。
在通常的人类计算项目中,经常会出现少数人贡献了大部分力量,而大多数人仅仅贡献一点,因此,如何调动参与者的积极性,以及将高质量的人留住就成了一个非常重要的问题。
人类计算的出现使得人们看到它与传统计算系统...
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  这是一篇很有意思的文章,文章讲座interest dynamics,实质上就是我们研究的点击流,或者叫注意力流。不过大家关注的点不一样。文章中的作者都认识,是来老师带的团队。
文章基本信息:
题目:Emergence of scaling in human-interest dynamics 
作者:Zhi-Dan Zhao1,2, Zimo Yang1, Zike Zhang1,3, Tao Zhou1, Zi-Gang Huang2,4 & Ying-Cheng Lai2 
引用信息:Scientific Reports 3, Article number: 3472 (2013) doi:10.1038/srep03472
文章亮点:
1、立意新颖。虽然研究的本质是点击流数据,但是作者们把它称为兴趣动力学(Interest dynamics),并且声称是第一次研究人们兴趣的转移,这一下就拉高了整个文章的立意档次;
2、模型做的很精致、简单,最关键的是是可以解析,并与实证符合的很好。
内容:
这篇文章研究的是用户在网上流览不同的商品、不同的APP构成的点击流跳转行为。这些跳转构成了一个点击流网络如下图所示:
其中每一个节点表示一个网页(商品),连边表示跳转。a、b、c三个网络分别是一个示例网络、一个是淘宝部分商品网络,另一个是豆瓣网页的网络。
然后在实证上发现了三个幂律,分别是在某一个兴趣商品上停留的时间长度的幂律,访问一个商品之后又经过n久再访问这个商品,这中间有一个时间间隔,这个时间间隔也遵从幂律分布,最后,一个人在不同的产品之间跳转,那么每个产品被访问的次数(也就是点击数)也遵从幂律分布。然...
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这两天又读到了一篇非常好的文章,Modeling and Predicting the Growth and Death of Membership-based Websites,作者是卡耐基梅隆大学计算机学院的:Bruno Ribeiro 
下载地址:arxiv.org/pdf/1307.1354.pdf
引用:Bruno Ribeiro:Modeling and Predicting the Growth and Death of Membership-based Websites,  WWW '14 Proceedings of the 23rd international conference on World wide web Pages 653-664 ,2014
看点:1、作者提出了一个描述网站活跃用户增长的反应、扩散、衰减模型,这个模型只有4个参数,却能拟合很多网站的发展数据
2、用模型拟合了21个网站6年的月活跃用户数据,这些网站既有诸如facebook这样知名的、增长势头非常好的网站,同时也有一些衰败的小网站,而且这些网络战的类型异常丰富
3、对网站未来的发展情况作出了准确的预测
4、通过拟合得到的参数可以给所有的网站做分类,至少可以分成可以持续发展的和不可以持续发展的这两种,这为网站的估值提供了重要的依据。
内容:模型:
这是一个简单的模型,用于模拟用户上某一个固定网站的过程。假设所有可能上一个网站(比如Facebook)的用户总数是一个固定的常数C。那么这些人中可以分为三类:1、活跃用户,他们天天在Facebook上发帖;2、不活跃用户,这些人虽然在网站上注册了,但是却并不活跃;3、未注册的人,它们从来没到Facebook注册过。
然后...
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