人工智能的定义可以分为两部分，即“ 人工”和“ 智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，智能电话机器人方案，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如 意识（C***CIOUSNESS）、 自我（SELF）、 思维（MIND）（包括无意识的思维（UNC***CIOUS_MIND））等等问题。人唯1了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构***的智能的必要 元素也了解有限，智能电话机器人代理，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究 课题。
人工智能软件需要大量的知识
认知模拟经济学家 赫伯特·西蒙和 艾伦·纽厄尔研究人类问题解决能力和尝试将其形式化，同时他们为人工智能的基本原理打下基础，如 认知科学， 运筹学和经营科学。他们的研究团队使用 心理学实验的结果开发模拟人类解决问题方法的程序。这方法一直在 卡内基梅隆大学沿袭下来，并在80年代于SOAR发展到高峰。基于逻辑不像 艾伦·纽厄尔和 赫伯特·西蒙， JOHN MCCARTHY认为机器不需要模拟人类的思想，而应尝试找到抽象推理和解决问题的本质，不管人们是否使用同样的算法。他在 斯坦福大学的实验室致力于使用形式化逻辑解决多种问题，包括 知识表示， 智能规划和 机器学习. 致力于逻辑方法的还有 爱丁堡大学，而促成欧洲的其他地方开发编程语言 PROLOG和 逻辑编程科学.“反逻辑” 斯坦福大学的研究者 (如 马文·闵斯基和 西摩尔·派普特)发现要解决 计算机视觉和 自然语言处理的困难问题，需要专门的方案-他们主张不存在简单和通用原理（如逻辑）能够达到所有的智能行为。ROGER SCHANK 描述他们的“反逻辑”方法为 "SCRUFFY" .常识知识库 (如DOUG LENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因为他们必须人工一次编写一个复杂的概念。基于知识大约在1970年出现大容量内存计算机，研究者分别以三个方法开始把 知识构造成应用软件。这场“知识革命”促成 ***系统的开发与计划，电话机器人，这是***个成功的人工智能软件形式。“知识革命”同时让人们意识到许多简单的人工智能软件可能需要大量的知识。
《 人工智能哲学》：人工智能哲学是伴随现代信息理论和计算机技术发展起来的一个哲学分支。本书收集了人工智能研究领域著1名学者的十五篇代表性***，智能电话机器人效果，这些***为计算机科学的发展和人工智能哲学的建立作出了开创性的贡献。这些文章总结了人工智能发展的历程，该学科发展的趋势，以及人工智能中的重要课题。在这些划时代的著作中，包括有：现代计算机理论*** 艾伦·图灵的“计算机与智能”；著1名 美国哲学家塞尔的“心灵，大脑与程序”；J·E·欣顿等人的“分布式表述”，以及本书编者、英国著1名人工智能学者M·A·博登的“逃出中文屋”。
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