我举的鳄鱼和棒球的例子最早出现于 Logic and the complexityof reasoning一文（发表于1988年)，后来在 On ourbest behavior一文中再次使用过。Reasoning from imcomplete knowledge 和 Onclosedworlddata bases中有对封闭世界假设的解释。威诺格拉德模式由我在 The Winograd Schema Challenge 中提出，The WinogradSchemaChallenge中有更详细的介绍。首个示例模式（由特里·威诺格拉德提出）出现在UnderstandingNatural Language—书中。模式的来源广泛，五花八门，在网页https://www.cs.nyu.edu/davise/papers/WS.html上可以找到这些问题的合集，涵盖了100多个问题。2014年7月，纽昂斯通信公司(NuanceCommunications)宣布将于2016年7月举办威诺格拉德模式赛。（更多信息，请参考http:/commonsensereasoning.org/winograd.html。)
与之类似的另外一种测试是文本蕴含挑战赛(参见The PASCAL recognising textual entailment challenge )o
第5章 有经验的学习与没有经验的学习
我们的绝大多数知识都习自间接经验，这一事实让哲学家们暂时停止了关于智能离开身体是否可能的争论。例如，如果这种智能无法将语言与真实感觉联系起来，那它如何能够真正地理解“饿”这种词呢?这就是所谓符号接地问题(The symbolgrounding problem)。如果我们知道的只是一个个相互指代的单词，那么怎样才能理解一个词的含义呢?(这个关于“文字游戏的问题会在下一章介绍海伦·凯勒时出现。）当然，艾伦·图灵的想法是，我们对于这样的问题根本不必理会。“理解”这个词太过含糊，而且存在争议。恰恰相反，我们该问的问题是：有没有可能让人工智能程序拥有与人一样的能力，按照上述单词的意思行事。简而言之，就是我们期望通过符号接地问题看到什么样的整脚行为？
人工智能的进化
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