Artificial Intelligence by MIT 1

这篇是AI by MIT 2010 公开课第一课的笔记。主要是 Introduction。

什么是AI？

• THINKING
• PERCEPTION
• ACTION

上面是哲学意义上的AI，但是作为EECS的一门课，AI是：

• ALGORITHMS enabled by CONSTRAINTS exposed REPRESENTATION that support MODEL targeted at THINGKING, PERCEPTION and ACTION.

  • BUILDING MODEL is what MIT about.
  • REPRESENTATION: examples of differential and state transition.
  • ALGORITHMS: finally need to program.

生成测试法 GENERATE and TEST

1. 生成一些可能的结果/解/答案
2. 将之输入一个box中测试
3. 得到成功或者失败的结果

生成器有一些条件：

1. 无冗余
2. 足够多的结果
3. 最好有分类

Rumpelstiltskin 原则

给某事物命名后，就拥有了处理该事物的能力。符号标记给我们处理概念的能力。

不要用trivial标记事情

很危险，trivial 和 simple 是有区别的。 trivial = simple + worthless, BUT simple can be powerful.
不要认为复杂的概念才是重要的概念。 简单的概念往往是最强大的。

A PUZZLE

赤道穿越了几个非洲国家？ 回答这个问题需要用眼睛看地图，视觉系统调动后反馈给语言系统，说六个非洲国家。 这是个 miracle。

AI 简史

• The age of speculation 思索期
  • Lady Ada Lovelace: 第一个编程者 1842 分析机器只能做我们让它做或教给它的东西。
  • Alan Turing 1950 Milestone 图灵测试
  • Marvin Minsky 1960, start of the modern era 通往人工智能的步骤
  • James Slale: integration
• The Dawn Age 黎明期
  • Eliza
  • Analogy
  • Vision
  • Expert systems
• Bulldozer Age 推土机期
  • Deep Blue
• The age of right way 正路期

人类物种

20万年前形成如今的解剖形态。持续15万年并没有什么大的变化。但从5万年前开始，一小群人发明出了让人类不同于其他物种的能力。偶然的变革。

乔姆斯基：这一小部分人获得了一种能力，能将两种概念合并为第三种概念，同时又不会无限制破坏原有的两种概念。 AI guys: 我们开始学会使用语言来描述事物。

语言给我们两种能力： 一是让我们描述事物，二是整理感觉系统所获得的资源，甚至指挥感觉系统去想想我们没见过的东西。

例子，想象提着一桶水在街上跑会怎样？水会溅出，鞋子可能打湿。没有人告诉我们，但我们仍然可以知道，这就是一种智能。

课程学什么？

学两件事情，培养技能、大局观（lectures）。

培养技能可以在家里或者别的什么地方，但是大局观只能通过听 lecture。