第一章：绪论

本章试图解释，为什么人工智能是一个最值得研究的学科，并试图给它一个准确的定义。

1. 什么是人工智能

我们都曾听说过“人工智能”，它简直更法术似的，仿佛是世间一切问题的通解；一切事物，只要名字与它靠在一起，就可以立马变得很玄乎 ~~（跟量子力学似的~~。

本书中作者用（应该说是当时的学者）四个维度—— 「像人一样思考、像人一样行动、合理地思考、合理地行动」 来定义AI。但还得提一嘴，这本书是10年前（2013）的产物了，如果你同为人工智能入门的小白，那或许还可以再找找有没有较新的说法 ~~（我就不找了，也许看这篇文章的你来自更未来的时候呢~~。

1.像人一样行动：图灵测试的途径

如果一个人在提出一些书面问题后不能区分书面回答来自人还是计算机，那这台计算机就通过图灵测试。这是阿兰·图灵在1950年提出的，这个测试的细节以及给出的判断准确性以后再谈。但要注意，要通过这样的测试，计算机得要具备以下能力：

自然语言处理，使之与人交流；
知识表示，使之存储有效的信息；
自动推理，使之用已知的信息回答问题并推出新结论；
机器学习，使之适应新情况并做出预测。
如果这台计算机还想通过 完全图灵测试，那它还需要一些物理模拟能力：
计算机视觉，使之能够感知事物；
机器人学，使之操纵和移动事物。
上述这6项能力，便是如今AI的主要研究领域。但AI研究者们并不是为了通过图灵测试而研究，研究智能的基本原理更加重要。

2.像人一样思考：认知建模的途径

人是如何思考的？只有理解这一点我们才能教会计算机做到同样的事，认知科学把来自AI的计算机模型与来自心理学的实验技术相结合，试图构建一种精确且可测试的人类思维理论。我们知道，有些算法虽能很好地完成某任务，但它的逻辑可能和人类的思维模式有很大差别。所以好的算法并不一定是好的认知模型，这一点对于AI和认知科学的发展都很重要。神经科学的不断进步也起到了很大作用（计算机视觉尤为明显）。