人工智慧筆記《一：介紹》
其實我這個人是很懶得記筆記的，之前大學大概都是走概念流，掰的出答案就好，但是現在在美國有點困難，所以決定開始做筆記，一部份也是免於要一直翻譯英文的痛苦。
首先呢，AI最基礎都會講到的東西就是他的四個面向：
- 思考像人(Think like Human)
- 行動像人(Act like Human)
- 思考理性(Think Rationally)
- 行動理性(Act Rationally)
所以我們就分別針對這四個面向來做討論：
一、思考像人
這個面向主要探討的會是：
- 認知科學
- 需要了解人類的大腦如何運作──一般是基於實驗性的調查。
- 利用認知心理學去學習人類是如何熟悉、觀察、取得與儲存資訊的，這個部分的範圍可以從「我們如何學習語言」到「了解認知與情緒的相互作用」。
- 利用科技，像是MRI(核磁造影)輔助研究者去看到大腦是如何運作的，幫助他們了解大腦對特定的刺激是如何反應，或者是大腦的結構可以如何影響人類的健康、人格乃至認知能力。
- 人類的大腦依然太過複雜以至於我們很難去學習。
二、行動像人
這個部分最有名的則是圖靈試驗(Turing Test)，這個測試的思維是這樣的：
如果我讓一個C去跟他不知道的A(電腦)跟B(人類)去做對話，讓他做若干次對答以後，如果C依然無法分辨A跟B誰是人類誰是電腦，則A通過此試驗。
這個實驗的重點為：
- 自然語言的理解能力(natural language processing)
- 如何儲存知識(knowledge representation)
- 如何利用已有的知識去回答問題並做出新的結論(automated reasoning)
- 如何適應新的狀況、偵測、並且外推(extrapolate)新的模型結構(machine learning)
- 如何觀察客觀的目標(computer vision)
- 如何操作客觀的目標並移動他們。(robotics)
注意以下幾點：
1. B(人類)只是有智慧的對象的其中一個例子而已，人類之於智慧就像是鳥之於飛
2. 人類有時也不見得做出有智慧的舉止，例如犯錯。
3. 電腦有時可以做得比人類更好
三、思考理性
這個部分強調的重點有以下幾項：
- 正確的思考
- 有邏輯性
- 演繹推理(Deductive reasoning)決定了「結論」是否可由「前提」的已知事實，「必然」地推理出來。
- 歸納推理(Inductive reasoning)則是論證的「前提」支持「結論」但不確保結論
- 溯因推理(Abductive reasoning)是開始於事實的集合，並推導出其最佳解釋的推理過程。
注意，智力的表現不見得需要頭腦，例如，反射行為
四、行動理性
- 理性的個體
- 理性的行動本身不見得是理性思考的結果
- 例如，反射動作也是理性的動作
- 你可能做出了行動，即使你無法肯定這是理性的
- 比起理性的思考更加常見
同時這個方面也是人工智慧的課程普遍側重的方向