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亚瑟·李·塞谬尔
美國計算機科學家 来自维基百科，自由的百科全书
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关于英国政治人物，请见“亚瑟·塞谬尔（政治人物）”。亚瑟·李·塞谬尔（Arthur Lee Samuel，1901年12月5日—1990年7月29日）[3]是一名美国电脑科学家，他是电脑游戏与人工智慧方面的先锋。[1]塞谬尔的电脑跳棋程式是世界上最早能成功进行自我学习的电脑程式之一，也因此是人工智慧（AI）基础概念的早期展示之一。[4]他也是TeX社群的资深会员，他对这社群付出许多时间、给予社群成员的需求个人关注，并在1983年为TeX写了一本早期的手册。[5]
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生平
塞谬尔于1901年12月5日生于堪萨斯州恩波里亚，并于1923年自恩波里亚学院毕业，[3]之后他于1926年在麻省理工学院得到电机硕士的学位，并花了两年的时间担任教员。
1928年，他进入贝尔实验室，在其中他多半从事真空管的研究，其中包括了二战时期对雷达的改进等，[4]当时他开发了一个气体放电开关，而这使得一个天线能同时用于发送与接收讯息。[6]战后，他进入伊利诺大学厄巴纳-香槟分校，在此他开始了建构ILLIAC电脑的计画，但第一台电脑完成前他就离开了；之后他在1949年来到了IBM位于纽约州波启浦夕的实验室，而他最成功的成就大多是在此开始和进行的。一般认为他是最早开发出软体杂凑表的人之一，而这影响了IBM对电脑电晶体的早期研究。[3]在IBM时期，他为IBM最早的商用电脑IBM 701开发了跳棋程式，这程式因展示了电脑硬体的进步和作者的程式编写的技巧而轰动一时，并使得IBM的股价在一夕之间飙涨15点；而他也因为身为最早将电脑用于非计算计画的人之一的缘故，而透过其具先锋性的非数值程式，帮助塑造了处理器的指令集；[1]另外他也因为他的写作方式能使得复杂概念变得浅显易懂之故，而在1953年被选中为最早期的电脑期刊的其中一本撰写介绍。[7]
在1966年，塞谬尔自IBM退休并成为史丹福大学教授，之后他在此担任教职直至去世。在此时他与高德纳发展TeX计画，并为之撰写了文件，他在88岁生日后依旧撰写程式。[5]
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电脑跳棋的开发
塞谬尔在人工智慧社群中最知名的成就，是他于1959年对电脑跳棋开创性的工作，以及他自1949年起在机器学习方面具有开拓性的工作。[5]他自麻省理工学院毕业，并自1946年起至1949年止在麻省理工学院和伊利诺大学厄巴纳-香槟分校任教。[9]
他相信说教导电脑玩游戏，可在开发解决一般问题的技巧方面取得非常丰硕的成果，而他之所以会选择跳棋，是因为跳棋一方面相对简单、另一方面也颇具策略深度之故。这个程序的主要原理是自现有状态可达步数的游戏树；而由于当时电脑记忆体非常有限之故，他因此开发了一个现在称为Alpha-beta剪枝的程序；[10]此外，塞谬尔为游戏每个阶段的每一步都开发了评分函数（scoring function）而非让游戏树搜寻所有可能的步数直至终局为止。这个评分函数会权衡每个位置游戏双方的获胜概率，并会考虑双方有的棋子数、成王棋子的数量，以及可能成王棋子的大致数量等。这程序根据极小化极大演算法来决定棋步，也就是说这程序会在假定对手会根据相同的评分函数来决定下的棋步的状况下，根据评分函数走分数最高的棋步。[11]
塞谬尔也开了多种改进他的程式的机制，在他称为“机械学习”（rote learning）的机制中，程式会记起自己所看到的每一步，以及每一步在奖励函数上的最终数值。这技巧成功地增加了每一步的搜寻深度。塞谬尔之后的程式根据专业棋手的棋局来重新评值，他并借由让程式与自身对弈数千局的方式让程式学习。透过这种种的方式，他的程式达到了值得尊敬的业馀者的水平，并且是第一个能在版图游戏上达到如此水平的电脑程式。他不断改进自己的跳棋程式直至1970年代中期为止，而在此时他的程式已有足够的技巧可以挑战值得尊敬的业馀者。[12]
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奖项
- 理由：在自适非数值过程（Adaptive non-numeric processing）方面的贡献
著作选
- 《一步一步计算，或数位电脑使之变容易》（Computing bit by bit, or Digital computers made easy），1953年出版[13][7]
- 《基于跳棋游戏的一些对机器学习的研究》（Some studies in machine learning using the game of checkers）[14]
- 机器学习的先锋研究
- 此文后来以更多带有注解的游戏，于Edward Feigenbaum与Julian Feldman编辑的《电脑与思维》（Computers and Thought）期刊重新编印。
- 《一年级Tex：初学者的Tex手册》（First Grade TeX: A Beginner's TeX Manual），1983年出版[15]
- TeX社群的资深成员
参考资料
外部链接
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