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人工智能的下一个十年：
这些问题中的每一个都是经典人工智能的核心。例如，约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 在他的开创性论文《具有常识的程序》[McCarthy 1959] 中指出了常识知识的价值；道格·莱纳特 (Doug Lenat) 将常识知识以机器可解释的形式表示出来作为他一生的工作 (Lenat、Prakash 和 Shepherd，1985；Lenat，2019)。经典人工智能“积木世界”系统 SHRLDU 由特里·温诺格拉德 (Terry Winograd)（谷歌创始人拉里·佩奇 (Larry Page) 和谢尔盖·布林 (Sergey Brin) 的导师）设计，围绕一个内部的、可更新的世界认知模型展开，该模型代表了软件对一组堆叠物理对象的位置和属性的理解 (Winograd，1971)。SHRLDU 随后对这些认知模型进行推理，以推断出随着时间的推移积木世界的状态。2
理论轮盘：选择气候变化不是...
尽管反对它（例如Whitby 2003），但始终将人类级别（或类似人类的）智力的复制得到明确陈述并高度公开为人工智能研究的主要目标。Alan Turing（1950）的模仿游戏是关于模仿人类的。Allan Newell和Herbert A. Simon关于一般问题求解器的报告（1961）的标题为“ GPS，一个模拟人类思想的程序。”爱德华·费根鲍姆（Edward Feigenbaum）和詹姆斯·费尔德曼（James Feldman，1963年）选择了标题计算机和思想，在唯一合法的思想典范（至少在学术界）是人类的时候。在其图灵奖演讲中，纽厄尔和西蒙（Newell and Simon，1976）将AI的“实证研究”描述为通过复制理解人类智能的“实证研究”。CYC项目（Lenat，Prakash和Shepherd 1986）的目标是复制人类常识性推理。nils J. Nilsson（2006）也许是最明确的，将人工智能的目标描述为可以付费人工工作的建筑机器。包括ACT-R模型（Anderson 1993），SNEP（Shapiro 2000）和Soar认知建筑（Laird 2012）在内的著名项目不仅旨在使我们走上更多的构建人类水平的智能，而且实际上是重复了至少重复人类水平情报的某些方面的表征。这些是AI史上一些最重要，最可见，资金充足的项目。因此，从历史记录中，建立人类智能从一开始就成为了AI的严肃而明确的目标。1，尽管Blay Whitby等批评者的争论以及一些著名的AI研究人员的努力，例如Rodney A. Brooks（1991），这也是一个目前的目标。