问什么是人工智能？

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明斯基和McCarthy都被认为是人工智能的创始人，他们表示，人工智能是由程序或机器完成的任何事情，如果人类做同样的活动，我们会说人类必须应用智能来完成任务。

一种更现代的定义是颠倒过来：

人工智能是由程序或机器完成的任何事情，如果人类做了同样的活动，我们可以说人类不需要应用智能来完成任务。

智能就是做那些不需要推理的事情的能力。比如理解和生成语言，当你在地板上行走时对你的腿部肌肉进行排序，或者欣赏交响乐。你不会因为这些事情而停下来去思考。你懂的。直观地讲，如何解释你视野中的事物、语言和所有其他感官输入。你可以在没有推理的情况下做正确的事情。你可以很容易地准备好你所有的早餐，没有任何理由。:-)

做一些“需要思考”或推理的事情，比如下棋或解决积分，这些都是计算机已经能做的事情。

这种对智能究竟是什么的误解，让我们花了60年和100万人的时间才把头撞到墙上。

深度学习是目前最流行的表达方式，是通向“更好的人工智能”的替代路径。人工直觉是深度学习的一个特殊分支，专门用于理解文本。

要知道你是在处理古典的(徒劳的)还是现代的人工智能，最简单的方法是系统是否需要你提供任何世界模型(MOTW)。任何MOTW意味着AI被限制在MOTW指定的域中操作，因此不是一般的智能。此外，任何带有MOTW的东西通常都不是为了扩展该模型而设计的；这是一项非常困难的任务。

最好从思维模型(MOTM)或学习模型开始。这些可以从神经科学(困难)或认识论(容易得多)派生出来。然后，一个做得好的MOTM可以学习任何它需要知道的东西来解决任何领域的问题。

对于大多数人来说，主要的问题是找到所谓的“一种独立于领域的方法来确定显着性”。换句话说，所有的智能，无论是自然的还是人工的，都必须花费大部分时间来回答“什么是重要的”这个问题。

谷歌我的名字和"AI“以获取更多信息。

Minsky和McCarthy都被认为是人工智能的创始人，他们说，人工智能是由程序或机器完成的任何事情，如果人类做同样的活动，我们会说人类必须应用智能来完成任务。

Frank和Kirt很好地总结了AI的学术领域。定义AI的任何困难都反映了定义真正智能的更普遍的问题。如果说人工智能已经证明了什么，那就是我们对智能是什么，生物在解决问题方面有多么神奇，以及让机器实现同样的结果是多么困难。

至于在视频游戏行业中使用术语AI，您的困惑是合理的。智能角色在游戏中的前景是如此引人注目，以至于这个术语很久以前就以营销术语的形式出现了。然而，人工智能真的只是一个糟糕的名字，用来解决计算机发现困难而人们发现容易的问题。从这个意义上说，游戏行业正在进行大量真正的人工智能工作。

看看AIGameDev.com，看看目前在AI游戏开发中值得注意的是什么。