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本章定义了人工智能并阐述了其发展的文化背景。本章要点如下。
● 不同的人对人工智能的期望不同。首先要问的两个重要问题是：你关心的是思想还是行为？你想模拟人类，还是试图达到最佳结果？
● 根据我们所说的标准模型，人工智能主要关注 理性行为 。理想的智能体会在某种情况下采取可能的最佳行为，在这个意义下，我们研究了 智能体 的构建问题。
● 这个简单的想法需要两个改进：首先，任何智能体（无论是人还是其他物体）选择理性行为的能力都受到决策计算难度的限制；其次，机器的概念需要从追求明确目标转变到追求目标以造福人类，虽然不确定这些目标是什么。
● 哲学家们（追溯到公元前400年）暗示大脑在某些方面就像一台机器，操作用某种内部语言编码的知识，并且这种思维可以用来选择要采取的行动，从而认为人工智能是有可能实现的。
● 数学家提供了运算逻辑的确定性陈述以及不确定的概率陈述的工具，也为理解计算和算法推理奠定了基础。
● 经济学家将决策问题形式化，使决策者的期望效用最大化。
● 神经科学家发现了一些关于大脑如何工作的事实，以及大脑与计算机的相似和不同之处。
● 心理学家采纳了人类和动物可以被视为信息处理机器的观点。语言学家指出，语言的使用符合这一模式。
● 计算机工程师提供了更加强大的机器，使人工智能应用成为可能，而软件工程师使它们更加易用。
● 控制理论涉及在环境反馈的基础上设计最优行为的设备。最初，控制理论的数学工具与人工智能中使用的大不相同，但这两个领域越来越接近。
● 人工智能的历史经历了成功、盲目乐观以及由此导致的热情丧失和资金削减的循环，也存在引入全新创造性的方法和系统地改进最佳方法的循环。
● 与最初的几十年相比，人工智能在理论和方法上都已经相当成熟。随着人工智能面对的问题变得越来越复杂，该领域从布尔逻辑转向概率推理，从手工编码知识转向基于数据的机器学习。这推动了真实系统功能的改进以及与其他学科更大程度的集成。
● 随着人工智能系统在真实世界中的应用，必须考虑各种风险和道德后果。
● 从长远来看，我们面临着控制超级智能的人工智能系统的难题，它们可能以不可预测的方式进化。解决这个问题似乎需要改变我们对人工智能的设想。
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