人工智能机器学习的惨痛教训

　　自1956年以来人工智能研究经历了许多波峰和波谷。从这段时间吸取的许多经验教训中，有一些需要重新学习(反复)，其中最重要的也是许多研究人员最难以接受的。 　　   　　人工智能AI研究中可以得出的最大教训是，利用计算的通用方法最终是最有效的，而且幅度很大。这样做的最终原因是摩尔定律，或者更确切地说是它对单位计算成本的持续指数下降的概括。大部分人工智能AI研究都是在座席可用的计算是恒定的情况下进

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