- 简单（simple）并不意味着微不足道（trivial），简单也可以有强大的力量。
- 深蓝（deep blue）的推土机智能：以强大的算力弥补对定式和棋局理解记忆上的不足，与人类智能并不完全相同。
- 随时算法：逐步深入，获取保单，保证在规定的时间内给出最好的答案。
- 基于规则的专家系统，将知识用简单的规则加以表示。基于规则的专家系统真的具有智能吗？仅仅是一层伪饰让人们觉得其有智能。规则与常识并不相同。（不可知论）
- 深度优先搜索：将扩展的新路径放入队列首，之后继续扩展；广度优先搜索：将扩展的新路径放入队列尾。
- 编写以目标为中心的程序，它能解释自己的行为：根据目标树上节点的前趋和后继。
- 分支限界:每次扩展当前代价最小的序列。算法优化：不重复扩展已扩展节点；可容许启发式（优先扩展更有价值的节点）。A*算法=分支限界+扩展列表+可容许启发式。
- 模式识别中的最近邻：在特征空间中近邻分布的点。思想：在某些方面相似总有可能在其他方面也相似。使用最近邻算法需要考虑的问题是：不同维度中哪些起了作用？不起作用的维度会干扰结果。
- 从工程的角度来说，研究人工智能要先研究人类的智能，建立人类智能模型并完善之。
- 识别树：进行一系列测试（测试树）进行识别。测试时先考虑能划分出较多同质子集的特征（好的特征）、再考虑较差的特征。无序度的计算：借助信息论中信息量的计算方法。选择的特征进行测量后使得结果的无序度尽可能小——建立一棵尽可能简单的识别树。
- 神经网络：神经元仿生技术。（下游轴突通过囊泡释放介质信号，上游树突接收到信号后兴奋沿着轴突继续传播：朴素生物学。）不同的突触有不同的重要性：在仿生模拟中增加权重参数。神经元树突信号积累（信号求和）。累积的信号强度决定了兴奋是否传递：要么有，要么无。
- 反向传播算法：对参数梯度计算，一层层向前传播。当前的计算只依赖于已经计算出的结果。
~~~待续
来源：CSDN
作者：Liu Nottwo
链接：https://blog.csdn.net/weixin_44096459/article/details/104619916