第490章 人工智能的本源[第1页/共6页]

3. AI + 博弈论的将来生长

结论

?AI 在多智能系十足（如主动驾驶、金融市场、供应链优化）中，必须考虑多个智能体的相互影响，这与博弈论密切相干。

?应战：高频买卖（HFT）AI 需求在不肯定市场中合作，瞻望敌手行动。

?现有 AI 主如果**“弱 AI”（Weak AI）**，善于特定任务，但没法像人一样思虑。

?强化学习 + 瞻望：AI 通过汗青数据学习市场行动，并及时调剂买卖战略。

2. 供需优化与市场设想

2. 数学与逻辑：野生智能的科学根本

?博弈建模：进犯者与防备者之间的静态对抗。

(1) 人脑 vs. AI

?AI 通过市场婚配算法优化用户与办事供应者的连接，进步买卖效力。

(1) 情势逻辑与算法

博弈论已经深度利用于 AI，特别是在对抗性 AI、强化学习、主动驾驶、金融买卖、收集安然等范畴。将来，AI 将能在更庞大的博弈环境中实现更智能的自主决策，乃至能够生长出自主博弈智能体，影响社会的多个方面。

?AI 需求措置不肯定性，统计学和概率论成为核心东西：

5. 当代 AI 的核心技术

?哲学家**约翰·塞尔（John Searle）**提出“中文房间悖论（Chinese Room Argument）”，质疑 AI 是否真正“了解”说话，而不但仅是形式婚配。

?强化学习：AI 适应进犯形式并优化防备战略。

?从统计 AI 到因果 AI（Judea Pearl 提出因果推理）

?背景：围棋被以为是最庞大的棋类游戏之一，搜刮空间极大，传统搜刮算法难以处理。

?零和博弈（Zero-Sum Game）：每一方的胜利意味着另一方的失利。

?天生器（Generator） 试图缔造逼真的图象。

(2) 竞价与市场博弈

?“强 AI（Strong AI）”的目标是缔造真正了解天下、具成心识的智能。

4.强化学习 + 博弈论（Game-Theoretic RL）：用于优化 AI 代理在静态环境中的战略，如主动驾驶。

7. 将来 AI 的生长方向

?从东西 AI 到自主 AI（AI 可否具有缔造力和自我认识）

强化学习Q-learning, DDPG游戏 AI、机器人

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?AI 使经济学研讨更精准：

(3) 主动驾驶：多智能体博弈

?20 世纪 80-90 年代，AI 从基于法则转向数据驱动体例，如支撑向量机（SVM）、决策树等。