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有人可能会认为我们的第一原则应该是没有争议的。然而，在新领域，知识库仍然主要与实践和案例研究相关，数学化的尝试往往会遭到强烈抵制。（例如，我们中的一个人记得在 20 世纪 50 年代听到一些电气工程师抱怨微分方程与电路和控制系统的研究无关！）我们并不声称了解某个领域的数学思想和技术就是在该领域取得成功所需的全部——无论是在研究还是在实践中。然而，我们确实注意到，在成熟的科学和工程领域中，成功的准备总是包括对该领域的数学工具的扎实基础。这种准备提供了解释、理解和建立学科所需的所有重要框架。由于人工智能领域相对较新，因此“形式主义者”和“实验主义者”之间存在激烈的争论也就不足为奇了。形式主义者声称实验主义者会进步得更快
人工智能的逻辑基础
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