人工智能(Artificial Intelligence)的基础
- 哲学(Philosophy)
- 计算机科学(Computer Science) / 数学(Maths)
- 经济(Economics)
- Decision theory, utility
- Game theory
- 心理学， 语言学，神经学
- 计算机工程(Computer Engineering)
一些接近AI的方法
区分AI和人类的方法
- 图灵测试(Turing test) : 电脑编译的程序跟人类对话来判断是否像人
- CAPTCHA(Completely Automated Public Turing Test To Tell Computers and Humans Apart) : 电脑无法识别手写字体
使电脑理性思考的方法(Logic inference and reasoning)
- 通过逻辑和集合原理可以小部分实现，例如人类生命是有限的，张三是个人，所以电脑可以得出张三的生命也是有限的这个理论。
- 缺陷
- 不是所有的知识都是定理或者公理，有一定的不确定性
- 当知识集合变多的时候，知识无限嵌套的时候，电脑很难辨别是非
- 不是所有知识都是是非题，可以像如上的例子那样表示
电脑如何理性地运作(Thinking with action)
- 除了推论，电脑必须要能执行(Act)一定的功能，能达到一定的目标(Achieve goals)
- 在能运作之上，能否达到一定的精准度以及自动化水平是衡量AI是否强大的标准
- 当然除了以上两个标准，像直白，普适性也都是AI需要具备的能力
- 但是一个完美的逻辑性(perfect rationality)并不是AI所追求的，由于过于追求“理性”，AI会占用大量的资源和时间，并且不管多“理智”，AI都无法达到人类的水准，总会存在一定的偏差
人智力的不同体现层面
- 感知，学习，记忆
- 因果关系
- 预测
- 适应性
- 想象力
- 问题解决能力
- 符号思维以及语言
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