1. 【AI總結(jié)】AI是一場真正的生產(chǎn)力革命，對世界的趨勢敏感且負(fù)責(zé)的人都應(yīng)該學(xué)習(xí)AI，有很多引以為傲的技能可能會被AI替代。
2. 視頻分為三個部分： a. 第一部分介紹人工智能發(fā)展史，了解歷史才能了解未來。 b. 第二部分講述AI領(lǐng)域的突破和殺手級應(yīng)用，如GPT等。 c. 第三部分探討哪些工作必然會被AI替代、哪些行業(yè)會被AI顛覆。
3. 視頻從艾倫·圖靈開始探討AI的起點，介紹了他的圖靈機理論和計算能力的抽象化。
4. 計算機的發(fā)展從圖靈機實現(xiàn)到商業(yè)計算機，雖然編程語言簡化了編程過程，但本質(zhì)并未變化。
5. 人工智能的萌芽是通過圖靈機設(shè)想和思考人類智能抽象化的討論開始的。
6. 圖靈提出了著名的圖靈測試，它通過與計算機程序進行文本聊天以判斷其是否具有人類智能。
7. 過去的圖靈測試給科研人員提供了一個目標(biāo)，即創(chuàng)造一臺通過圖靈測試的機器。
8. 程序員傾向于使用小技巧來欺騙詢問者，比如利用關(guān)鍵詞封裝腳本和反問句等。
9. 可以通過圖靈測試的程序分為兩種情況：弱人工智能（只能模擬特定能力）和強人工智能（具有人類理解力和意識）。
10. 目前世界上還不存在真正的強人工智能，只有模擬人類特定能力的弱人工智能。
11. 人工智能的起源可追溯到1956年，當(dāng)時麥卡錫發(fā)起了一次閉門會議，提出了人工智能這個名字，但會議并未取得實質(zhì)性進展。
12. 人類與其他動物的區(qū)別在于解決抽象問題的能力，因此科研人員嘗試構(gòu)建能解決抽象問題的程序來實現(xiàn)人工智能。
13. 最初嘗試使用搜索技術(shù)來解決抽象問題，但搜索技術(shù)很快遇到了問題，例如在某個具體的游戲中無法得到正確解答。
14. 搜索技術(shù)會產(chǎn)生大量重復(fù)和無效的操作，導(dǎo)致計算機陷入循環(huán)。
15. 人工智能的發(fā)展過程中出現(xiàn)了許多理論和知識上的分歧和沖突。
16. 麥卡錫等人最終成為人工智能領(lǐng)域的重要人物，而人工智能學(xué)界致力于解決抽象問題的思路。
17. 小環(huán)移動和還原：介紹了魔方的操作步驟，其中第一步是將小環(huán)移到中間，第二步是將小環(huán)還原。
18. 窮舉步驟的問題：指出在執(zhí)行窮舉步驟時會走已經(jīng)失敗的回頭路，純粹是浪費時間。
19. 算力問題：討論了題目中只有三種移動可能性的情況下，如果可能性增加，CPU的計算負(fù)擔(dān)會變得很大。
20. 以擊劍錦標(biāo)賽為例：描述了一個選人參賽的問題，解釋了程序解決這個問題的方法，并指出選擇結(jié)果只有兩個解。
21. NP完全問題：遍歷所有可能性才能找到最優(yōu)解的問題。并提到擊劍錦標(biāo)賽和圍棋都屬于這類問題。
22. 啟發(fā)式搜索：利用問題擁有的啟發(fā)信息來引導(dǎo)搜索，達到減少搜索范圍、降低問題復(fù)雜度的目的。這是優(yōu)化程序的一種方法，但無法解決NP完全問題。
23. 人工智能面臨的關(guān)鍵問題是NP完全問題，并提到當(dāng)時在人工智能研究中的困境和經(jīng)費削減。
24. 專家系統(tǒng)的引入：描述了專家系統(tǒng)的出現(xiàn)和應(yīng)用領(lǐng)域，以解決狹義領(lǐng)域的問題為主要目標(biāo)。
25. 專家系統(tǒng)原理：簡要介紹了專家系統(tǒng)的原理，包括知識庫和推理引擎的概念，并給出了一個動物分類的專家系統(tǒng)的例子。
26. 專家系統(tǒng)可以根據(jù)編寫的規(guī)則回答用戶的問題。
27. MYCIN系統(tǒng)是一個經(jīng)典的專家系統(tǒng)，用于血液疾病診斷。MYCIN系統(tǒng)經(jīng)過5年的規(guī)則編寫，并與頂級醫(yī)學(xué)專家相當(dāng)。
28. 萊拉特和同事們在"Cyc工程"中從零開始編寫常識知識庫。專家系統(tǒng)使用推理引擎基于邏輯回答問題。
29. 符號主義學(xué)派認(rèn)為知識可以用邏輯符號明確表述，思維就像處理符號的過程。
30. 處理復(fù)雜的知識是困難的，由于知識的復(fù)雜性，程序無法處理矛盾和撤銷已得出的結(jié)論。
31. 生活中存在許多邏輯無法解決的矛盾情況。專家系統(tǒng)的發(fā)展受到知識的限制以及生活中復(fù)雜的矛盾問題的影響。
32. 符號主義學(xué)派的觀點被羅德尼布魯克斯以一個故事進行諷刺。符號主義學(xué)派關(guān)注具象的智能活動，如推理和解決問題。

符號主義學(xué)派：

• 符號主義學(xué)派將所有的決策都轉(zhuǎn)化為邏輯推理。
• 知識和邏輯并不能使人工智能產(chǎn)生智慧。
• 人工智能只能通過與現(xiàn)實世界互動來產(chǎn)生智慧。

行為主義學(xué)派：

• 行為主義學(xué)派認(rèn)為知識和邏輯推理并不必要。
• 行為主義強調(diào)實際行動和對環(huán)境的感知與反應(yīng)。
• 該學(xué)派的代表人物包括諾伯特維納和布魯克斯。

連接主義學(xué)派：

• 連接主義學(xué)派是人工智能的第三大學(xué)派。
• 這是一個關(guān)于連接網(wǎng)絡(luò)和模擬神經(jīng)元的學(xué)派。

下一期視頻將詳細(xì)講述AI在未來社會中的發(fā)展、取代職業(yè)和可能出現(xiàn)的問題，包括通用人工智能是否會對人類構(gòu)成威脅。