模拟人工智能?还是像鸟类生物学对于航空工程那样研究，人类生物学对于人工智能研究是没有关系的？智能行为能否用简单的原则（如逻辑或优化）来描述？许多问题都存在很大争议，至今没有一个统一的原理，范式引导可供研究，要有所突破非常艰难啊！”方教授脸上微微一变，有些心力交瘁地叹了口气：

    “教授，您不要妄自菲薄，也不用气馁，没有一戳而就的科研成果，只要我们一直攀登下去，智能领域终有一天会被我们突破！”周兴信心十足地安慰道：

    听着方教授的感慨，周兴对任务论文的研究方向越发坚定了。

    没有定论的智能领域，研究者们越会重视信息收集，关注新理论的诞生，如果他能写出一片质量上乘的论文，那么这个任务百分百的问题。

    现在唯一的问题，该从哪个方面进行智能研究呢？

    智能领域主流的思想是赋予机器学习能力，思考能力，创造能力，这样才是真正的‘智能’。

    “机器学习”基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”，包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像人一样进行学习。

    然而，怎么赋予机器思考的能力，想象的能力呢，人类在某些情形的“灵感”或“顿悟”，计算机要怎么产生呢！只要存储空间够大，机器可以学习

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