5.7　观察

• 搜索是一种成熟的技术，它被用于计算的许多领域，包括形式化方法、逻辑和语言，以及规划和推理。
• 少量的知识可以节省对搜索树的大量蛮力的探索。
• 对质量较差的数据进行深度搜索有时会产生好的结果。相反，如果有的话，丰富的信息可以消除深入搜索的需要。
• 这种深入但机械的搜索和现有知识之间的重要权衡，为找到解决AI问题的不同方法提供了机会。
• 人们对知识的获取和处理知之甚少，主要是因为它们代表了人类认知中一些最模糊的方面。
• 人类的知识包含了许多无法明确表达的隐含的经验信息，而试图获取这些知识的知识库都是手工制作的，涉及了大量的付出。
• 有许多不同种类的知识：事实数据、情景数据、感觉运动知识、关系知识，以及各种图像、声音和模式。
• 本体论在编码各种知识、构建知识库和赋予意义等方面很流行，但它们是由人类构建和维护的。
• 所谓的高级认知功能，如语言、推理和规划，传统上都使用符号AI技术，特别是基于逻辑的方法。智能的潜意识方面，如视觉和语音，更多的是由基于人工神经网络（ANN）的亚符号AI技术来处理的。
• 手工制作的特征一直是AI的一个长期的弱点。理想的是实现完全自动化的系统，没有任何预先构造的特征。
• 最近计算机能力的巨大提升使得一些旧的、有时简单的、以前不切实际的方法变得可行和有用。我们现在可以在几秒钟之内搜索大量的数据。