人工智能
第一章：绪论
人工智能领域，简称AI：它不但试图理解智能实体，而且还试图建造智能实体。
人工智能是最新兴的科学与工程领域之一，正式的研究工作在第二次世界大战结束后迅速展开，1956年创造了“人工智能”这个名称本身。
1.1 什么是人工智能
1.1.1：像人一样行动：图灵测试的途径
由阿兰 图灵提出的图灵测试的设计旨在为智能提供一个令人满意的可操作的定义。
我们要注意的是：为计算机编程使之通过严格采用的测试还有大量的工作要做，计算机尚需具有以下能力：1：自然语言处理；2：知识表示；3：自动推理；4：机器学习；5：计算机视觉:6：机器人学。
1.1.2：像一样思考：认知建模的途径
认知科学这个交叉学科领域把来自AI的计算机模型与来自心理学的实验技术相结合，试图建立一种精确且可测试的人类思维理论。
1.1.3：合理的思考：“思维法则”的途径
1.1.4：合理的行动：合理Agent的途径
Agent就是能够行动的某种东西。合理Agent就是为了实现最佳结果，或者，当存在不确定性时，为了实现最佳期望结果而行动的Agent。
合理Agent的途径与其他途径相比有两个优点：首先，它比“思维法则”的途径更一般因为正确的推理只是实现合理性的几种可能的机制之一，其次，它比其他基于人类行为或人类思维的途径更经得起科学发展的检验。
1.2 人工智能的基础
1.2.1 哲学
A 形式规则可用于推出有效的结论吗？
B 思想如何从物理的大脑中产生？
C 知识来自何方？
D 知识如何导致行动？
亚里士多德是第一位系统阐述支配头脑理性部分的一组精确准则的人
1.2.2 数学
A 什么是能导出有效结论的形式化规则？
B 什么可以被计算？
C 我们如何用不确定的信息来推理？
1.2.3 经济学
A 我们应该如何决策以便收益最大？
B 当其他人不合作时我们应该如何做到这样？
C 当收益遥遥无期时我们应该如何做到这样？
1.2.4 神经科学
A 大脑如何处理信息？
1.2.5 心理学
A 人类和动物如何思考与行动？
1.2.6 计算机工程
A 我们如何才能建造高效的计算机？
1.2.7 控制论
A 人工制品如何在其自身的控制下运转？
1.2.8 语言学
A 语言如何与思维关联？
1.3 人工智能的历史
1.3.1 人工智能的孕育期（1943-1955年）
现在一般认定人工智能的最早工作是Warren McCulloch和Walter在1943年完成的。他们利用了三种资源：基础生理学知识和脑神经元的功能；
1.3.2 人工智能的诞生（1956年）
1.3.3 早期的热情，巨大的期望（1952-1969年）
1.3.4 现实的困难（1966-1973年）
第一种困难起源于大多数早期程序对其主题一无所知；它们依靠简单的句法处理获得成功；
第二种困难是人工智能试图求解的许多问题的难解性；
第三种困难起源于用来产生智能行为的基本结构的某些结构的某些根本局限。
1.3.5 基于知识的系统：力量的秘诀（1969-1979年）
AI研究的第一个十年呈现的问题求解的美景是一种通用的搜索机制，它试图串联基本的推理步骤来寻找完全解。这样的方法被称为弱方法。
1.3.6人工智能成为产业（1980年-现在）
1.3.7 神经网络的回归（1986年-现在）
1.3.8 人工智能采用科学方法（1987-现在）
近些年我们已经看到人工智能研究在内容和方法论方面发生的革命。现在更普遍的是在现有理论的基础上进行研究而不是推出全新理论，把主张建立在严格的定理或者确凿的实验证据的基础上而不是靠直觉，揭示对现实世界的应用的相关性而不是对玩具样列的相关性。
1.3.9 智能Agent的出现
1.3.10 极大数据集的可用性（2001年-现在）
AI最近的一些工作认为多关心数据而不必太挑剔所用的算法会更有意义。
1.4 最近发展水平
机器人汽车
语音识别
自主规划与调度
博弈
垃圾信息过滤
后勤规划
机器人技术
机器翻译
