概述
缘由
前段时间看了MIT的人工智能公开课，其中老师对人类思维建模和生动的例子让我很受感触，恰好任务进入第二阶段，开始了新一轮的代码调试学习，然后有了一些新的想法，记录下来
过程和理论
人工智能课里有很多东西，我记不清了，可能是被我引申了，可能是原文
1，人类区别于动物的发明是语言，通过语言，我们能描述问题，并且将视觉，听觉，逻辑等系统联系起来
2，通过建立目标树，我们来解决问题。将一个微积分表达式，进行变换，分解。最后到达一个可以查表解决的状态。
解决这个问题是一个过程，通过操作（变换），使对象（表达式），达到想要的状态。
人对目标树的检索深度基本为3层，即使大佬级别的最多也就6-7层，对一个深层和多分支的树，计算复杂性是指数级的增加的。对此，人可以利用已验证的结果等，进行启发式操作，即根据经验等对要检索的分支进行减支，通过设置期望值作为判断的基础
后来又引入了博弈。
3，通过蚂蚁路径的问题，解释了元素，系统，环境的关系。行为本身很简单，行为的复杂性一定程度上是环境的复杂性。
结论
关于人工智能那块应该有好多的东西只得思考，但是从调试代码的角度上讲，
面向功能，问题解决，关注过程。--时间--结构随时间改变
面向系统，元素关系，关注对象。--空间--结构决定功能
最后
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