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四、其他问题
问：人工智能研究做得如何?
答：人工智能研究有理论和实验两个方面。实验又有基础和应用两个方面。人工智能研究有两条主线。一条是生物学的，它基于“由于人类具有智能，所以人工智能应该研究人类并且模仿人类的心理和生理”这一想法。另一条是现象性的，基于研究、形式化有关现实世界的和为达到目标现实世界呈现的问题的常识事实。这两种途径在一定程度上会相互作用，二者最终都应该成功。这是一场赛跑，但两名跑步选手似乎都还在行走。
问：人工智能与哲学有什么关系?
答：人工智能与哲学尤其是现代分析哲学之间有很多关系。两者都研究人脑和思想，也研究常识。这方面最好的参考文献是[Tho03]。
问：人工智能和逻辑程序设计是如何关联的?
答：最最起码，逻辑程序设计提供了有用的程序设计语言(主要是Prolog)。
除此之外，有时候，人工智能中有用的理论T可以表示为霍恩(Horn)子句集H，而要达到的目标G则可以表示为寻找变量x1,x2,...,xn的值使其满足表达式g(x1,x2,...,xn)。该问题有时可以通过运行由G和H组成的Prolog程序来解决。
将AI当作逻辑程序设计会有两种可能的障碍。首先，霍恩理论对一阶逻辑的研究并不彻底。其次，用于表达理论的Prolog程序可能效率极低。比执行表达理论的程序更多、更精细的控制是经常需要的。地图着色提供了这类问题的示例。
问：准备或者正在学习人工智能时，我还应该学习什么?
学习数学，尤其是数理逻辑。科学如物理学或者生物学，你学得越多越好。对于人工智能生物学方法，去学习心理学和神经系统的生理学。还应该学习一些程序设计语言——至少应该学习C语言、LISP语言和Prolog语言。再学一种基础的机器语言也是一个好主意。就业可能会取决于你是否熟悉或者通晓当前流行的程序设计语言。在20世纪90年代后期，这类语言包括C++和Java。
问：人工智能的好教材是哪一本?
答：由普伦蒂斯·霍尔出版社出版的、斯图尔特·拉塞尔(Stuart Russell)和彼得·诺维格(Peter Norvig)编著的《人工智能》是1997年最通用的教科书。该书中表示的一般观点与本文中的观点并不完全一致。尼尔斯·尼尔森(Nils Nilsson)和摩根·考夫曼(Morgan Kaufman)编著的《Artificial Intelligence: A New Synthesis》可能更容易阅读。还有一些人更喜欢1998年牛津大学出版社出版的，大卫·普尔(David Poole)、艾伦·麦克沃思(Alan Mackworth)和兰迪·戈贝尔(Randy Goebel)编著的《Computational Intelligence》一书。
问：哪些组织和出版物关注人工智能?
答：美国人工智能协会(AAAI)、欧洲人工智能会议(ECCAI)和人工智能与行为模拟协会(AISB)都是有关人工智能研究的学会。计算机协会(ACM)有一个人工智能的专业分会(SIGART)。
国际人工智能联合会议(IJCAI)是主要国际会议。美国人工智能协会组织一个关于人工智能的国内会议。《Electronic Transactions on Artificial Intelligence》、《Artificial Intelligence》、《Journal of Artificial Intelligence Research》、《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》是发表人工智能研究论文的四个主要期刊。我还没有找到所有应该出现在这一段的内容。
Page of Positive Reviews列出了专家们认为重要的论文。
美国国家研究委员会所编的《Funding a Revolution: Government Support for Computing》一书中的第九章表述了对人工智能研究的支持。
参考文献(见原文)
本文作者约翰·麦卡锡（John McCarthy，1927－2011）生于美国马萨诸塞州波士顿，计算机科学家。他因在人工智能领域的贡献获得1971年图灵奖。他在1956年的达特矛斯会议上提出了“人工智能”这个概念。