何为人工智能笔记（人工智能课程笔记）

人工智能安全笔记(8)人工智能可解释性

1、简单模型易于解释，但能力有限；复杂模型如神经网络虽然强大，但解释起来却显得捉摸不透。 面对人类认知局限、商业利益、数据异质性和算法复杂性，可解释性面临着严峻挑战。 解释性方法根据其实施时间（Ante-hoc vs POSt-hoc）和范围（Local、Semi-local、Global）被分类。

2、AI 可解释性不仅对于质疑、理解和信任 AI 系统至关重要，还反映了领域知识和社会价值观，帮助科学家和工程师设计、开发和调试模型时更加得心应手。它确保 AI 系统按预期工作，满足高可靠性和安全性要求。在历史上，如“聪明的汉斯”案例揭示了 AI 可解释性的重要性。

3、人工智能（AI）的可解释性成为了研究热点，因为建立用户信任、理解自动决策成为关键。WIRES DATA MIN KNOWL杂志2020年10月发表的文章《A historical perspective of explainable Artificial Intelligence》以历史视角探讨可解释性。

4、可解释性人工智能，简称XAI，成为解决决策过程透明度和可解释性挑战的关键技术。本文深入探讨了XAI的重要性、面临的挑战以及构建透明智能的关键因素，以期为人工智能系统更好地服务于人类社会提供指引。

学习笔记:《人工智能:一种现代方法》

学习笔记：《人工智能：一种现代方法》人工智能的核心概念：人工智能研究的是通过感知环境信息并执行相应行动的智能体。智能体的核心功能是将感知序列转化为行动的映射函数，这是人工智能的基石。

近期，我重新聚焦于人何为人这一深刻问题，以此为契机，重温了基础理论。选取了《人工智能：一种现代方法》一书作为参考，其因在视觉领域的深入讲解而给我留下深刻印象。人工智能的概念在于通过感知环境信息并执行相应行动的智能体（Agent）进行研究。

Chapter3笔记：1 问题求解Agent：在求解问题前，需要对问题进行形式化定义，明确目标、行动集合和状态集合。目标是找到从初始状态到目标状态的最优行动序列，解的质量通过路径耗散函数来衡量。1 问题与解的定义：问题由初始状态、行动和转移模型组成，状态空间通常表现为有向网络。

通过搜索求解 搜索算法核心是构建状态空间树，寻找从初始状态到目标状态的路径。搜索策略决定了如何选择扩展节点，如宽度优先、深度优先、一致代价搜索等，每种策略都有其优缺点和适用场景。

智能体（Agent）是通过传感器感知环境并通过执行器操作的实体，感知（percept）是其获取的信息。感知序列是智能体所有感知历史。数学上，智能体行为由代理函数定义，将感知映射到行动。智能体程序是实际运行的实体，区别于抽象的代理函数。以吸尘器为例，它在两个方格世界中工作，感知灰尘状态。

ai笔记本电脑有必要买吗

AI笔记本电脑对于特定用户群体是有必要买的。首先，对于需要执行复杂计算任务的用户来说，AI笔记本电脑是不可或缺的工具。这类电脑通常配备了高性能的处理器和大容量的内存，能够轻松应对数据分析、机器学习、图像识别等计算密集型任务。

当然，如果你只是用电脑来进行一些基本的操作，比如上网、写文档等，那么普通的笔记本电脑就可以满足你的需求，购买AI笔记本电脑可能就显得有些奢侈了。总的来说，是否购买AI笔记本电脑，主要取决于你的使用需求。如果你需要一款高性能、智能化的电脑来辅助你的工作和学习，那么购买AI笔记本电脑是值得考虑的。

总的来说，是否购买AI笔记本电脑取决于你的具体需求和预算。如果你需要高性能和智能化的电脑，那么AI笔记本电脑是一个不错的选择。

AI全能本是指在具备人工智能（AI）技术的平板电脑，既可以当作平板电脑使用，也具备笔记本电脑的功能。这种设备通常配备高分辨率的触控屏幕，支持多种手势和语音控制，同时也有着强大的处理器和大容量的内存，能够处理各种复杂的任务和应用程序。