1、人工智能实现的四种途径算法
1. Act like human 像人同样行动网络
如何判断？图灵测试机器学习
计算机须要的技术：天然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉、机器人学。函数
2. Think like human 像人同样思考学习
途径：认知建模、认知科学测试
3. Think rationally 合理地思考大数据
逻辑主义流派，实际上难以实现。优化
4. Act rationally 合理地行动人工智能
实现：合理Agent翻译
这是本书所讲的内容，其优点在于：
（1）正确推理只是实现合理性的几种可能之一，合理行动包括了正确推理的方法；
（2）比基于人类行为/思惟的途径更经得起科学发展的检验，也就是说这种思路可以用科学的方法研究和实现。
2、理论基础
1. 哲学：
亚里士多德：三段论
头脑：物理系统
创建知识的来源：经验主义
2. 数学：
逻辑、算法、几率
3. 经济学：
效用、决策理论（博弈论、运筹学）、满意度
4. 神经科学：
神经元、人类的认识还不彻底
5. 心理学：
行为主义、认知心理学、认知科学
6. 计算机工程：
建造高效的计算机
7. 控制论：
现代控制论，特别是被称为随机优化控制的分支，其目标是设计能随时最大化目标函数的系统。主要利用数学？
8. 语言学：
计算语言学、天然语言处理、知识表示。
3、历史演变
弱方法：串联基本的推理步骤来寻找彻底解
知识密集系统：专业知识来自于大量的专用规则
专家系统
神经网络
数据挖掘
贝叶斯网络
极大数据集的可用性
4、最新发展
机器人汽车、语音识别、自主规划与调度、博弈、垃圾信息过滤、后勤规划、机器人技术、机器翻译