无论是现在还是未来，永远不缺的是将各类理论复杂化的人，稀罕的是那些能将复杂的理论或事情简单化的大师。就像看福尔摩斯破案一样，刚开始总觉得案情复杂，重峦叠嶂，跟着福尔摩斯的脚步，很快就可以发现，一个个细小的线索逐渐汇集成案情的脉络。要想将复杂的事情简单化，需要持之以恒地积累。这里记下Dijikstra关于研究的三条黄金法则：
1.不要与同事竞争；
2.尝试做能力范围内最难的事情；
3.选择科学上健康、有意义的研究主题。科学操守上绝不妥协。
《奇思妙想》读后感(九)：推动计算机发展的英雄！
面向对象的编程方法，灵感竟然来源于生物学中的细胞。我们知道，细胞之间可以交流化学信号。其发明者幻想，在软件中，不同对象也能够互相交流信息。
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“如果希望计算机具有一般的智能，那么其外在结构就必须基于一般的常识和推理。”——约翰•麦卡锡
“计算机的问题一部分在于它缺少一般5岁小孩能从父母那里学到的日常社会知识，例如不能损坏家具，不能伤到自己的弟弟；另一部分在于计算机没有我们的日常推理能力。人类使用的是一种基于经验的常识推测体系，它与常规逻辑不同，因此也与一般计算机程序员的思维不同。”
《奇思妙想》16
“1949年在普林斯顿大学数学系作博士论文时，麦卡锡首次开始尝试在机器上模拟人类智能。”
《奇思妙想》17
“马文•明斯基……主张人工智能不应该使用逻辑，因为逻辑与生俱来就是保守的。”
《奇思妙想》24
“在一个给定的情境中，要想知道应该限定哪些性质，必须先了解世界上的事实，例如普通的鸟都会飞，而普通的大象都不会。人类几乎不假思索就能运用这些知识，但对计算机而言却是重大的挑战。”
“最根本的问题在于，如何利用情境的上下文背景来作自然的推测。……麦卡锡开始开发一种新的逻辑形式，使其能够处理和利用上下文背景。
“其中的部分目标就是要理解人们在说什么。如果AI系统无法利用上下文背景，它就不能理解人们在对话中叙述的问题。”——麦卡锡
这个问题的难度极大。不仅是机器难以正确地应用上下文背景，就算是人类自身有时也会有困难。”
《奇思妙想》25
《奇思妙想》读后感(十)：计算机学生都不知道的科普
如果想从这十五位科学家的经历中总结出什么的话, 书的作者已经总结的很好了. 他的四条:
第一、你选择的问题决定了你的解答的重要性。
第二、对于什么问题最重要，你的判断可能不是最佳的。
第三、你得是解决这个问题的适当的人。
第四、重大的成就需要冒险，有时还要敢于被嘲笑。
还有对下一个25年的重大问题的分析, 这个应该是我们每个计算机从业人员的所必需考虑的. 情态算子，时间空间演算那些人工智能课上让大家一起开飞机的东西原来蕴含着改变人类历史的梦想，只是我们不知道罢了。书中对医学中的错误、对搜索的改进，最本质的是对人类智能认知负担的一种彻底解放。如果20世纪之前人类科学的发展是对人类物理极限的延伸的话，那么人工智能则包含了延伸人类智能的更高级梦想。人工智能毫无疑问是计算机领域最需要冒险的地方.
许多牛人都强调的选择问题及背景的重要性：如高纳德、兰博特等人。正如译者在序言中所言, 我们的学生一天都沉浸在写程序中,对于这个领域中的重大问题往往是没有更多的思考. 这也是平常学生选题所缺乏的方面. 自己在开题的时候, 根本不知道要做什么,那个选题只是为了应付个开题报告. 在本书的第四部分中，人工智能的研究展示了这样一个道理，知识是解决问题的硬极限。诸位科学家们对于背景的强调也映证了这一观点的正确性。Steven Jobs在Stanford的演讲也提到了他的经历, 平时积累的各种nodes在用的时候居然可以连起来, 成为他解决问题的利器. 正如刘未鹏所言, 独特的知识体系的确是你不可替代的核心竞争力.
书中对解决重大问题的使命感的作用强调不是很突出, 可能因为这十五位仁兄解决的都是历史级的问题吧. 但是一个常人若要解决一个重量级的难题, 其间肯定需要克服各种困难与**, 这种使命感应该是支持他走下去的终极动力.
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