在视频中，Patrick Winston 讨论了支持向量机 (SVM) 的工作原理以及它们如何用于优化决策规则。他解释说，SVM 算法使用变换 Phi 将输入向量 x 移动到一个新空间，在该空间中更容易分离两个相似的向量。核函数 k 提供 x sub i 和 x sub j 的点积。所需要的只是函数 k，它是一个核函数。 Vapnik 是一名苏联移民，他在 1990 年代初期从事 SVM 研究，他因复兴内核思想并使其成为 SVM 方法的重要组成部分而受到赞誉。
00:00:00 支持向量机是一种划分空间以确定决策边界的复杂方法。它们由 Vladimir Vapnik 开发，意义重大，因为它们可以做出更准确的决策。
00:00:00 在本节中，教授讨论了用于创建智能系统的各种替代架构。他首先谈到了 2007 年爱沙尼亚的网络攻击，以及没有计算机能够理解其背后的故事，除了他稍后将演示的一个。然后，他继续讨论由卡内基梅隆大学的 Newell 和 Simon 开发的通用问题求解器，其中智能系统通过测量当前状态和目标状态之间的符号差异并选择运算符从中间状态移动到目标状态来运行。更好的状态，重复这个过程，直到达到目标。本节最后解释了下一讲将涵盖的想法，该讲将重点介绍如何在 AI 业务中创办公司时避免破产。
00:05:00 在本节中，我们了解了手段-目的分析的概念，它涉及识别当前状态和期望的最终状态之间的差异，并选择合适的运算符来最小化差异。给出了使用手段-目的分析来解决从麻省理工学院回家的问题的例子，说明了识别差异和选择运算符的递归过程，直到达到所需的最终状态。虽然通用问题求解器的概念在当时是一个令人兴奋的想法，但由于难以构建将差异与操作员相关联的表，所以结果并没有达到预期。这导致了更新的 SOAR 架构的开发，它代表“State Operator And Result”，尽管该架构的支持者断言它只是一个标签而不是首字母缩写词。
00:15:00 在本节中，演讲者讨论了概率的基础知识及其支撑的公理。他们解释说概率必须大于 0 小于 1，在二元世界中，为真的概率为 1，为假的概率为 0。演讲者还介绍了第三个公理，即 A 的概率加上 A 的概率B 减去 A 的概率，B 等于 A 或 B 的概率。他们指出，这种对概率的基本理解是概率推理中使用的更复杂计算的基础。
00:20:00 在本节中，演讲者解释了使用公理处理概率的正式方法，以及如何通过涉及空间讨论的直觉来反映它。 a 的概率与圆相对于矩形总面积的大小有关，公理一到三在该图方面是有意义的。演讲者随后解释了条件概率以及它如何被定义为给定 b 的概率，它等于 a 和 b 的概率除以 B 的概率。这个定义是有道理的，因为它将考虑的范围限制在原始宇宙的一部分。
00:25:00 在本节中，演讲者介绍了将概率空间分为三部分的想法，并解释了如何确定 a、b 和 c 的概率。通过扩展公式，所有事情都是这样的概率被分解为三个条件概率的乘积。然后演讲者将这个想法概括为链式法则，它指出一组事物的概率可以写成条件概率的乘积。尽管演讲者的图表只讲了一半，但他们表明他们取得了良好的进展。他们讨论的下一个概念是条件概率的概念。
00:30:00 在这一部分，教授解释了独立性和条件独立性的定义。独立性是指 a 的概率不依赖于 b 的情况。例如，如果 a 和 b 是独立的，则给定的 b 等于 a。条件独立意味着如果世界被限制在 z 中，那么 a 的概率不依赖于 b 的值。教授使用直觉主义图表来说明这些概念，使用图表的区域来表示概率。
00:20:00 在这一部分，教授对下学期的工作提出了一些建议，包括选修 Marvin Minsky 的科目 Society of Mind，或 Bob Berwick 的语言理解和进化科目，或 Gerry Sussman 的大规模符号系统科目。他还推广自己的春季课程，即人类智能企业。教授将他的课程描述为人文课程，没有讲课，而是与他的对话。他讨论了课程中涵盖的一些主题，例如包装和各种智能系统中的常见元素。
00:00:00 在本节中， Mark Seifter介绍了 Mega-Recitation 的概念，这是一个教程式的讲座，旨在帮助学生处理讲座和背诵中涵盖的材料。目标是帮助学生理解和使用对课堂至关重要的算法，并在测验中展示他们的理解。重点是去年让许多学生犯错的测验问题，马克思回顾了让他们犯错的技巧，希望能防止再次犯这些错误。最后，他解释了两种符号之间的区别，in-fix 和 prefix，用于编写规则，以及为什么学生需要了解它们。
00:05:00 在本节中，我们了解了六个标有 P 的规则，每个规则都有相应的 if-then 语句。第一条规则指出，如果 X 雄心勃勃且 X 是个哑炮，则 X 的任期不好。 X 或 Y 中的问号表示等待绑定的变量。后向和前向链接将用于确定这些变量的绑定。我们还可以使用四个断言，包括 Millicent 住在 Slytherin 地牢和 Seamus 在 Gryffindor Tower 并标记 Millicent。强调了在使用规则之前检查断言的重要性，因为它是去年绊倒一些人的一个错误。
00:15:00 在本节中，视频讨论了基于规则的系统中的反向链接过程。向后链接涉及查看规则的结果并根据需要添加前提以达到最高目标。该视频强调了在检查其他规则之前在结果中寻找具有当前目标的事物并在断言中搜索它的重要性。这个过程涉及到深度搜索，从左边的节点开始，如果有子节点就向下移动，寻找与当前目标匹配的规则。该视频还解释了如何正确地将节点添加到目标树中，例如底部带有 or 节点的结束节点。
00:10:00 在本节中，演讲者解释了如何使用目标树而不是队列来解决深度优先搜索问题。他们从节点 s 开始，请求听众帮助找出该节点的选择。演讲者强调了检查连通性和阅读说明的重要性。他们使用字典序决胜局来决定下一步去哪个节点，并在遇到死胡同时回溯。他们还告诫不要重复计算回溯的错误，并提醒观众注意他们回溯了多少次。
00:50:00 在本节中，演讲者解释了图形搜索中的可接受性和一致性的概念。可采性就像一致性，但它要求每个节点和目标节点之间的一致性。任何一致的图总是可接受的，但并非每个可接受的图都是一致的。扩展列表将适用于可接受的图，因为它检查每个节点到目标节点的估计。但是，如果节点内的估计不正确，则乱序遍历它们会违反在决定使用扩展列表时所做的假设。视频中呈现的图表经过专业设计成为瓶颈目标节点，并且包含节点之间的不一致，包括 I 和 H，事实证明这是唯一重要的不一致。最后，演讲者鼓励观众提出他们对这个话题可能有的任何问题。
第 16 讲 学习：支持向量机
16.学习：支持向量机
在视频中，Patrick Winston 讨论了支持向量机 (SVM) 的工作原理以及它们如何用于优化决策规则。他解释说，SVM 算法使用变换 Phi 将输入向量 x 移动到一个新空间，在该空间中更容易分离两个相似的向量。核函数 k 提供 x sub i 和 x sub j 的点积。所需要的只是函数 k，它是一个核函数。 Vapnik 是一名苏联移民，他在 1990 年代初期从事 SVM 研究，他因复兴内核思想并使其成为 SVM 方法的重要组成部分而受到赞誉。
第 17 讲 学习：提升
17.学习：提升
该视频讨论了 boosting 的概念，即结合几个弱分类器来创建一个强分类器。这个想法是弱分类器投票，而强分类器是得票最多的那个。该视频解释了如何使用提升算法来提高单个分类器的性能。
第 18 讲。表示：类、轨迹、转换
18. 表示：类、轨迹、过渡
在此视频中，Patrick Winston 教授讨论了人类智能的概念、形成符号表示的能力及其与语言的关系，以及使用语义网表示内在语言和思想。温斯顿强调理解基本模式和开发变化词汇的重要性，以帮助理解不同的对象及其行为。此外，他还讨论了使用轨迹帧来描述涉及从源到目的地的运动的动作，以及多重表示对于更好地理解句子的重要性。最后，Winston 提供了有关如何通过避免模棱两可的语言、令人困惑的代词和转换单词来改进技术写作的技巧，特别是对于非英语母语者。
第 19 讲 架构：GPS、SOAR、包容、心智社会
19. 架构：GPS、SOAR、包容、心智社会
该视频讨论了用于创建智能系统的各种架构，包括通用问题解决器和 SOAR 架构，后者大量结合了认知心理学实验并侧重于解决问题。演讲者还讨论了马文·明斯基 (Marvin Minsky) 的“情感机器”，它考虑了多个层面的思考，包括情感，以及主张让计算机像人类一样具备常识的常识假设。还讨论了受人脑结构启发的包容架构，Roomba 就是一个成功的例子。想象和感知事物的能力与描述事件和理解文化的能力相关，语言在构建描述和组合器中起着至关重要的作用。强调了进行看、听、画和说话等活动以锻炼大脑的语言处理区域的重要性，演讲者警告说快说话的人可能会干扰语言处理器并导致做出冲动的决定。
第 21 讲概率推理 I
21. 概率推理 I
在这个关于概率推理的视频中，帕特里克温斯顿教授解释了如何在人工智能中使用概率来根据各种场景进行推理和计算概率。他用雕像的出现、狗对浣熊或窃贼吠叫、公元前1861年麻省理工学院成立等例子来演示联合概率表的使用，如何使用公理和链式法则计算概率，以及独立性和条件独立性的概念。演讲者强调了正确陈述变量独立性的必要性，并建议使用信念网作为表示变量之间因果关系的一种方式，同时简化概率计算。
第 22 讲概率推理 II
22.概率推理II
在此视频中，Patrick Winston 教授解释了如何使用推理网（也称为“贝叶斯网”）进行概率推理。他讨论了如何使用链式法则对贝叶斯网络中的变量进行排序，以计算所有变量的联合概率。演讲者演示了如何通过运行模拟来累积概率以及如何使用模型生成概率。他还讨论了贝叶斯规则以及如何使用它来解决分类问题、选择模型和发现结构。视频强调了概率推理在医学诊断、测谎、设备故障排除等各个领域的实用性。
第 23 讲。模型合并，跨模态耦合，课程总结
23.模型合并，跨模态耦合，课程总结
在此视频中，Patrick Winston 教授讨论了模型合并、跨模态耦合并对课程材料进行了反思。他讨论了在不过分关注贝叶斯概率的情况下发现规律性的重要性，以及跨模态耦合对理解我们周围世界的潜在好处。他还为未来的课程提出了建议，并强调了专注于通过人和计算机一起工作来创造新收入和能力的重要性，而不是仅仅旨在取代人。此外，他还强调了首先识别问题并选择合适的方法来解决问题的重要性。最后，这位教授反思了将智能简化为可复制的人工模型的局限性，并强调了他的团队的杰出工作。
巨型R1。基于规则的系统
巨型R1。基于规则的系统
该视频重点介绍 Mega-Recitation，这是一种教程式讲座，可帮助学生处理讲座和背诵中涵盖的材料。该视频涵盖了与基于规则的系统相关的几个主题，包括反向链接、正向链接、规则的决胜顺序和匹配过程。反向链接过程涉及查看规则的结果并根据需要添加前提以达到最高目标，而打破平局和消除歧义对于目标树至关重要。该视频还讨论了使用一系列断言的前向链接和匹配规则到断言。演讲者强调了在使用规则之前检查断言和避免无能为力的规则的重要性。匹配过程涉及使用反向链接来确定哪些规则匹配给定的断言，系统将优先考虑编号较小的规则，无论它们是否是新的。
巨型R2。基本搜索、优化搜索
巨型R2。基本搜索、优化搜索
这个 YouTube 视频涵盖了各种搜索算法和技术，包括深度优先搜索、广度优先搜索、最优搜索和 A* 算法。该视频使用了一个有趣的例子，即邪恶霸主马克维德寻找新据点来说明这些概念。演示者强调了图形搜索中可接纳性和一致性的重要性，并解释了扩展列表的使用，以防止重新评估节点。该视频解决了观众的常见错误和问题，并鼓励观众提出更多问题。总的来说，该视频全面介绍了这些搜索算法和技术。
巨型R3。游戏、Minimax、Alpha-Beta
巨型R3。游戏、Minimax、Alpha-Beta
该视频涵盖了与博弈论和 minimax 算法相关的各种主题，包括常规 minimax、alpha-beta 加法、alpha-beta 修剪、静态评估、渐进加深和节点重新排序。讲师使用示例对这些概念进行解释和演示，并要求听众参与确定博弈树中不同节点的值。视频最后讨论了启发式函数的潜在缺陷，并为即将到来的测验提供了建议。