人工智慧的支撐學科
————參考文獻《人工智慧：一種現代的方法》（第3版）
哲學：它給人工智慧提供的參考大概是：
給定乙個規則（形式規則），可以推出有效（或者精確）的結論嗎？（三段論：即給定初始前提後，可以機械的推導出結論）
頭腦是否是完全物理的？（意識如何從物理的大腦產生、笛卡爾二元論：大腦分為兩個部分，一部分做機械推理，一部分存在不受物理定律支配的東西，簡稱靈魂）
知識的**？（經驗主義、邏輯主義）
知識與行動的聯絡？（如何證明agent行動合理？目標與手段的關係、以及根據合理性，如何取捨手段的問題）
數學：它給人工智慧提供的參考大概是：
（邏輯）黑箱裡的具體操作？（研究路徑、以及同現實世界間的聯絡）
（計算）確定邊界？（什麼可以被計算、極限、可計算性、易處理性）（注意：有些真語句是無法被證明的）
（概率）對付不確定測量和不完備理論？（貝葉斯的規則：根據新證據更新概率）
經濟學：
它給人工智慧提供的參考大概是：
（如何決策使）利益最大化？
連續決策：馬爾可夫決策過程？（人工智慧考慮的不是每一步利益最大化，而是一串連續的動作後的合理決策：基於滿意度模型，做出「足夠好」的決策）
神經科學：
單個神經元可受刺激（電化光）實現輸入輸出的關係，但尚不清楚認知的運作過程。
尚不清楚簡單細胞如何聚集產生思想、意識。神秘主義：超出自然科學的範疇。
奇異點（計算機接近人腦容量）：區別是，實現乙個功能時人腦並不同時使用所有神經元。
心理學：
行為主義（認為內省不夠客觀，實行以刺激導致行動）
認知理論（物體可以將外部刺激翻譯成內部語言，再通過物體內部已有的模型，表示出外部可以理解的行動）
計算機工程：
（人工製品）如何建造高效的計算機？（大規模並行）
控制論：
（智慧型）機器如何有目的的自主執行？（通過反饋系統，減小誤差實現目標最大化，以實現穩定適應的行為）
（人工智慧與其）區別：存在模糊邊界
語言學：
（人工智慧與語言學的結合）自然語言處理？（把知識翻譯成計算機可推理的形式，並且結合主題和語境）
人工智慧簡史 人工智慧簡史
人工智慧簡史 在人工智慧的早期，計算機科學家試圖在計算機中重建人類思維的各個方面。這就是科幻 中的智力型別，即或多或少像我們一樣思考的機器。毫無疑問，這種型別的智慧型稱為可理解性。具有可理解性的計算機可用於探索我們如何推理，學習，判斷，感知和執行腦力活動。可懂度的早期研究集中於在計算機中對現實世界和...
人工智慧基礎 什麼是人工智慧
人工智慧是一門研究如何構造智慧型機器 智慧型計算機 或智慧型系統，使它們能夠模擬 延伸和拓展人類智慧型的學科。個人理解就是 研究人的智慧型，並且把人的智慧型放到機器上面，代替人思考。人工智慧發展簡史 孕育階段 1.亞里斯多德三段論 2.英國哲學家培根 知識就是力量。3.萊布尼茨 建立一種通用的符號語...
人工智慧先驅為何會擔憂人工智慧？
公開信發表後，已有數千人在上面簽名。其中不乏來自谷歌 facebook 微軟等頂尖人工智慧研究機構的科學家。同時來自全世界的物理學家 哲學家也在上面留下了自己的名字。quanta 雜誌採訪了stuart，詢問了他對當前人工智慧發展的幾點看法。讓我們來看看該領域的大師如何評價這一革命性技術吧。quan...