概述
问题
人工智能领域存在的三大问题：框架问题、符号关联问题和特征量问题。对应于人的能力就是：如何思考，如何联想，如何理解。
概念
- 框架问题（如何思考）：机器遇到问题不知道用什么知识去解决问题，就是不知道如何思考，需要人为设定，比如人类和机器都没有学习过脑筋急转弯问题，然后给他们出一个脑筋急转弯的问题，机器就不知道用什么知识解决，但是人类可以思考来回答这个问题。而机器要回答这个问题就需要脑筋急转弯问题的知识。在这个问题上，人类知道如何运用其他知识产生一个脑筋急转弯问题知识，而机器不会。简单来说就是人类知道需要用到哪些知识。
- 符号关联问题（如何联想）：符号这个概念是对于机器而言的，对于人类来说，简单一点就是名称。机器是将知识作为单一的符号存储的，无法把这些整合在一起。比如说机器知道“天空”和“蓝色”，那么“天空蓝”它就不知道是什么了，而人类会猜想，会不会是“像天空一样的蓝色”。
- 特征量问题（如何理解）：机器无法自己寻找对象的特征。简单来说，就是人类可以通过归纳或者说捕捉猫和老鼠的特征来区分猫和老鼠。而机器不行，机器需要人类来输入特征数据。
最后
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