第三部分 游戏与推理：开发具有更接近人类水平的学习和推理能力的机器
始于游戏，不止于游戏
对大多数人工智能研究人员来说，开发超人类的游戏程序并不是人工智能的最终目的。我们应该思考的是：
- 这些程序的成功对人工智能更长远的发展有什么启示？
- 这种人工智能究竟有多通用？
- 它们如何适用于现实世界？
- 这些系统在多大程度上是真正在“靠自己”学习的？
- 并且，它们究竟学到了什么？
目前，这些游戏程序中没有一个能够将其在一款游戏中学到的知识迁移到其他游戏中，来帮助其学习不同的游戏。
模拟一个洗碗机装载机器人却非常不容易。
模拟越逼真，在计算机上运行的速度就越慢，并且即便使用一台速度非常快的计算机，要把所有的物理作用力和装载碗碟的各方面相关参数都精确地置入模拟中也极其困难。然后还有现实世界中所有不可预测的情况，我们如何弄清楚哪些需要包含在模拟中，哪些又可以被适当地忽略掉呢？
《AI 3.0》读书笔记
《AI 3.0》读书笔记 序1
《AI 3.0》读书笔记 序2
《AI 3.0》读书笔记 序3
《AI 3.0》读书笔记 译者序
《AI 3.0》读书笔记 第一部分 若想对未来下注，先要厘清人工智能为何仍然无法超越人类智能01
《AI 3.0》读书笔记 第一部分 若想对未来下注，先要厘清人工智能为何仍然无法超越人类智能02
《AI 3.0》读书笔记 第一部分 若想对未来下注，先要厘清人工智能为何仍然无法超越人类智能03
《AI 3.0》读书笔记 第二部分 视觉识别：始终是“看”起来容易“做”起来难 04 何人，何物，何时，何地，为何
《Ai 3.0》读书笔记 第二部分 视觉识别：始终是“看”起来容易“做”起来难 05 ConvNets和ImageNet，现代人工智能的基石
《AI 3.0》读书笔记 第二部分 视觉识别：始终是“看”起来容易“做”起来难 06 难以避免的长尾效应
《AI 3.0》读书笔记 第二部分 视觉识别：始终是“看”起来容易“做”起来难 07 确保价值观一致，构建值得信赖、有道德的人工智能
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