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第490章 人工智能的本源（第2页）
?20世纪80-90年代，AI从基于规则转向数据驱动方法，如支持向量机（SVM）、决策树等。
?深度学习（DeepLearning）：
?2006年，GeoffreyHinton复兴神经网络（DeepNeuralNetworks），AI进入新时代。
5.现代AI的核心技术
领域代表技术主要应用
符号AI逻辑推理、知识图谱机器推理、专家系统
机器学习统计学习、决策树数据分析、推荐系统
深度学习CNN，RNN，Transformer图像识别、自然语言处理
强化学习Q-learning，DDPG游戏AI、机器人
大模型GPT-4，Gemini生成式AI、聊天机器人
6.AI的终极本源：机器能否真正理解？
?现有AI主要是**“弱AI”（WeakAI）**，擅长特定任务，但无法像人一样思考。
?“强AI（StrongAI）”的目标是创造真正理解世界、具有意识的智能。
?哲学家**约翰·塞尔（JohnSearle）**提出“中文房间悖论（ChineseRoomArgument）”，质疑AI是否真正“理解”语言，而不仅仅是模式匹配。
7.未来AI的发展方向
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?从统计AI到因果AI（JudeaPearl提出因果推理）
?从深度学习到具身智能（EmbodiedAI）（让AI具备物理世界感知）
?从工具AI到自主AI（AI能否具有创造力和自我意识）
总结：AI的本源是计算、人脑和数学的结合，未来AI可能发展出真正的智能甚至意识，但仍有很长的路要走。
是的，人工智能（AI）广泛应用了博弈论，特别是在多智能体系统（MAS）、强化学习（RL）、自动驾驶、金融交易、网络安全、对抗性AI等领域。博弈论帮助AI理解竞争与合作、优化决策、预测对手行为，在多个高复杂度场景中发挥关键作用。
1.AI如何用到博弈论？
AI主要通过博弈论建模和策略优化来解决复杂的决策问题，主要方式包括：
1.对抗性博弈（AdversarialGames）：训练AI通过竞争提高性能，如AlphaGo、德州扑克AI。
2.合作博弈（CooperativeGames）：用于机器人团队协作、自动驾驶等场景。
3.不完全信息博弈（ImperfectInformationGames）：处理现实世界中信息不对称问题，如金融市场预测。
4.强化学习+博弈论（Game-TheoreticRL）：用于优化AI代理在动态环境中的策略，如自动驾驶。
2.典型AI博弈论应用
（1）AlphaGo：对抗性博弈+强化学习
?背景：围棋被认为是最复杂的棋类游戏之一，搜索空间极大，传统搜索算法难以解决。
?技术：
?蒙特卡洛树搜索（MCTS）：预测最优落子。
?深度强化学习（DeepRL）：通过“自我博弈（Self-Play）”不断优化策略。
?零和博弈（Zero-SumGame）：每一方的胜利意味着另一方的失败。
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