Орфография французского языка. Когда ставить accent grave, а когда – accent aigu?
在我们拥有超级计算机和微处理器之前，一些天才已经在考虑人工智能的可能性。其中一位先驱者马文·明斯基于周日晚上在波士顿因脑出血死亡。他88岁。
明斯基的开创性研究始于50年代，足以填满整本书。 （事实上它有几个。）他对人工智能研究和开发领域的重大贡献包括帮助说明常识推理技巧如何应用于机器系统。
换句话说：明斯基帮助弥合了人类思维与计算机思维之间的差距。
明斯基将于1959年帮助建立麻省理工学院人工智能实验室（现称为麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室）。在他的指导下，杰出的学生中有雷克尔兹维尔，杰拉尔德苏斯曼和帕特里克温斯顿。
他的作品具有先见之明，明斯基和约翰麦卡锡一起创造了“人工智能”这一术语。这一点在1961年的论文“走向人工智能”中更为明显 - 明斯基概述了五项基本技能。 AI：搜索，模式识别，学习，计划和归纳。
明斯基概述了如何将这些过程数学地构造成机器可以遵守的编程语言。但更大的问题是让一台机器 了解 如何应对从未直接经历或处理过的情况：
“如果一个生物可以回答关于假设实验的问题，而没有实际执行该实验，那么答案必须是从该生物内部的一些冲锋枪获得的……通过这对编码和解码通道看，内部冲锋器就像环境一样，所以它具有'模型'的特征。“
明斯基在上面提到的是人类在头脑中重建模拟的能力，并根据手头的信息使用它来预测某些结果。然后，人类可以选择如何做出相应的反应，以便结果是理想的。
因此，A.I.背后的目标是制造一台可以做同样事情的机器，并根据内部“模型”进行操作。
如果这看起来有点抽象，那么这是了解明斯基相信A.I.的另一种方式。应该。 2008年，他撰写了一篇短文，讲述为什么人们 - 特别是儿童 - 发现数学如此难以学习。
他写：
“传统上对准确性的强调导致了制作数量级估计的能力的弱点 - 而这个特殊的孩子已经知道并且可以使用2的足够的力来做出可以与某些成年人的能力相媲美的近似值。为什么儿童只能学习“定点”算术，当“浮点”思维通常更适合日常生活中的问题时！“
换句话说，学生学习数学不是作为一套能够产生理想解决方案的机械程序，而是作为一个广泛的系统，其中可以应用创造力和即兴创作，以便有多种方法可以导致期望的解决方案 - 或者更多，解决方案本身。
这是明斯基对A.I.的最大贡献。同样。我们不应该开发能够以严格的，逐步的方式考虑解决方案的智能机器。未来的机器应该学会通过发明自己的问题解决方案来发挥作用 - 就像人类应该采用的那样。正如他曾经说过的那样：“除非你不止一种方式学习，否则你什么都不懂。”
希望今天和明天的A.I.研究人员记住这些话向前发展。