1、人工智能實現的四種途徑算法
1. Act like human 像人同樣行動網絡
如何判斷？圖靈測試機器學習
計算機須要的技術：天然語言處理、知識表示、自動推理、機器學習、計算機視覺、機器人學。函數
2. Think like human 像人同樣思考學習
途徑：認知建模、認知科學測試
3. Think rationally 合理地思考大數據
邏輯主義流派，實際上難以實現。優化
4. Act rationally 合理地行動人工智能
實現：合理Agent翻譯
這是本書所講的內容，其優點在於：
（1）正確推理只是實現合理性的幾種可能之一，合理行動包括了正確推理的方法；
（2）比基於人類行爲/思惟的途徑更經得起科學發展的檢驗，也就是說這種思路可以用科學的方法研究和實現。
2、理論基礎
1. 哲學：
亞里士多德：三段論
頭腦：物理系統
創建知識的來源：經驗主義
2. 數學：
邏輯、算法、機率
3. 經濟學：
效用、決策理論（博弈論、運籌學）、滿意度
4. 神經科學：
神經元、人類的認識還不徹底
5. 心理學：
行爲主義、認知心理學、認知科學
6. 計算機工程：
建造高效的計算機
7. 控制論：
現代控制論，特別是被稱爲隨機優化控制的分支，其目標是設計能隨時最大化目標函數的系統。主要利用數學？
8. 語言學：
計算語言學、天然語言處理、知識表示。
3、歷史演變
弱方法：串聯基本的推理步驟來尋找徹底解
知識密集系統：專業知識來自於大量的專用規則
專家系統
神經網絡
數據挖掘
貝葉斯網絡
極大數據集的可用性
4、最新發展
機器人汽車、語音識別、自主規劃與調度、博弈、垃圾信息過濾、後勤規劃、機器人技術、機器翻譯