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2 C. Metz,“One Genius’Lonely Crusade to Teach a Computer Common Sense”, Wired , March 24, 2016.
3 雷纳特指出其公司正变得越来越能自动化地获取新论断（可能是通过网络挖掘）。来源于D. Lenat,“50Shades of Symbolic Representation and Reasoning”,CMU Distinguished Lecture Series, accessed Dec. 18,2018。
4 同上。
5 H. R. Ekbia, Artificial Dreams: The Questfor Non-biological Intelligence (Cambridge, U.K.:Cambridge UniversityPress, 2008)。此书的第04章对Cyc项目给出了一个更详细的非技术性描述。
6 Lucid company's webpage: lucid. ai.
7 P. Domingos, The Master Algorithm (New York: Basic Books, 2015), 35.
8 “The Myth of AI: A Conversation with Jaron Lanier”, Edge , Nov. 14, 2014,.
9 N. Watters et al.,“Visual Interaction Networks”, Advances in Neural Information Processing Systems 30 (2017): 4539-4547; T. D.
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11 一个关于深度学习中缺失了什么的更有内涵的讨论 ， 参 见 G. Marcus,“Deep Learning: A CriticalAppraisal”, arXiv: 1801.00631 (2018)。
12 DARPA Fiscal Year 2019 Budget Estimates, Feb. 2018, accessed Dec. 18, 2018.
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14 我这里给出的所有邦加德问题的图片均是从哈里·方达里斯（Harry Foundalis）的邦加德问题网站上下载的，这个网站给出了邦加德的100个问题以及许多由其他人创建的此类问题。
15 R. M. French, The Subtlety of Sameness (Cambridge, Mass.: MIT Press, 1995).
16 一个试图解决邦加德问题的尤其有趣的程序是由哈里·方达里斯创建的，当时他还是印第安纳大学侯世达研究团队的研究生。方达里斯明确表示：他在构建的不是一个“邦加德问题解决程序”，而是一个“受邦加德问题启发的认知架构”。这一程序具有与人类类似的各个层次的感知，从低级的视觉一直到抽象和类比，非常符合邦加德想要表达的内容，尽管该方案仅成功解决了少数几个邦加 德 问 题 。 参 见 H. E. Foundalis,“Phaeaco: ACognitive Architecture Inspired by Bongard'sProblems”(PhD diss., Indiana University, 2006)。
17 S. Stabinger, A. Rodríguez-Sánchez, and J. Piater,“25 Years of CNNs: Can We Comparet o Human Abstraction Capabilities?”, in Proceedings of the International Conference on Artificial Neural Networks (2016), 380-387.一项相关研究也得出了类似的 结 果 ， 参 见 报 道 ： J. Kim, M. Ricci, and T. Serre, “Not-So-CLEVR: Visual Relations Strain Feedforward
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Neural Networks”, Interface Focus 8, no. 4 (2018): 2018.0011。
18 这里的“大多数人”指的是：参与我的论文中一部分调研工作的人。参见M. Mitchell, Analogy-Makingas Perception (Cambridge, Mass.: MIT Press, 1993)。
19 侯世达在他的“GEB”一书的第19章对邦加德问题的讨论中创造了“概念滑移”这一术语。参见D. R.Hofstadter, Gödel, Escher, Bach: an Eternal GoldenBraid (New York: Basic Books, 1979)。
20 同上，349-351。
21 侯世达和灵活类比研究团队（Fluid AnalogiesResearch Group ） 在 Fluid Concepts and CreativeAnalogies: Computer Models of the FundamentalMechanisms of Thought (New York: Basic Books, 1995)一书的第05章对Copycat进行了详细说明。基于我的论文而完成的Analogy-Making as Perception 一书给出了一个更加详细的描述。
22 J. Marshall,“A Self-Watching Model of Analogy-Making and Perception”, Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence 18, no. 3 (2006): 267-307.
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23 这些程序中的某部分在侯世达和灵活类比研究团队所著的Fluid Concepts and Creative Analogies 一书中有所描述。
24 A. Karpathy,“The State of Computer Vision and AI: We Are Really, Really Far Away”, Andrej Karpathy blog, Oct. 22, 2012.
25 Stanford Encyclopedia of Philosophy , s.v. “Dualism”.
26 Clark, Being There: Putting Brain, Body,and World Together Again (Cambridge, Mass.: MITPress, 1996)一书对认知科学中的具身假说进行了有说服力的哲学探讨。
结语 思考6个关键问题<sub>，</sub>激发人工智能的终极潜力
1 “Automated Vehicles for Safety”, National Highway Traffic Safety Administration website.
2 “Vehicle Cybersecurity: DOT and Industry Have Efforts Under Way, but DOT Needs to Define Its Role in Responding to a Real-World Attack”,
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General Accounting Office, March 2016, accessed Dec. 18, 2018.
这可以追溯到艾伦·图灵所谓的“洛芙莱斯女士的反对”（Lady Lovelace's objection），它以埃达·洛芙莱斯女士（Ada Lovelace）的名字命名。洛芙莱斯女士是一位英国数学家、作家，曾与查尔斯·巴贝奇合作开发分析机（一项19世纪的未完成的可编程计算机项目）。图灵引用了洛芙莱斯女士的观点：“分析机没有动机去做任何事情，它只能够做任何我们知道如何命令它去执行的事情 。 ”A. M. Turing,“Computing Machinery andIntelligence”, Mind 59, no.236 (1950): 433-460。
7 Karl Sims website, accessed Dec. 18, 2018.
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21 P. Domingos, The Master Algorithm (New York: Basic Books, 2015), 285-286.
23 R. Brooks,“The Origins of‘Artificial Intelligence’”, Rodney Brooks's blog, April 27, 2018.
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未来，属于终身学习者
我这辈子遇到的聪明人（来自各行各业的聪明人）没有不每天阅读的——没有，一个都没有。巴菲特读书之多，我读书之多，可能会让你感到吃惊。孩子们都笑话我。他们觉得我是一本长了两条腿的书。
——查理·芒格
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未来，到底需要什么样的人才？
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