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好的。
（HOMER开始制订计划。
）
你下周六会去码头吗？
是的。
你为什么要去码头？
我要去取包裹。
你打算什么时候去取？
晚上8点56分。
下周日包裹会在哪里？
在驳船上。
一周以后包裹会在码头上吗？
不会。
在这里我们看到HOMER展示了它对时间的常识性理解，以及它的行为是如何影响环境的——当它把包裹送到驳船上以后，包裹将不会出现在码头。
它还表明了它理解自己的计划是需要时间来执行的——它需要在晚上8点56分到码头取包裹，才能赶得上9点把它放到驳船上。
人工智能助手
虽然基于智能体的人工智能起源于机器人学，但许多研究人员很快意识到它在软件世界有着非凡的应用前景。
没有人声称它是通用人工智能——就像专家系统的情况一样，人们只是想通过构建软件智能体来代替我们完成有用的任务。
软件智能体的运行需要软件环境，如台式计算机和网络。
最重要的想法是让人工智能驱动软件跟我们一起完成日常工作，就像助手一般能够处理电子邮件和上网。
为了弄明白软件智能体的概念是如何产生的，我们需要了解人类与计算机交互的方式，以及关于交互方式的思考是如何随着时间的推移而演变的。
最初的计算机用户，如艾伦·图灵，通常是帮助设计和制造计算机的科学家和工程师，他们制造的人机交互接口也就非常粗糙。
图灵在20世纪40年代末使用的电脑“曼彻斯特宝贝”
，其中每一个单独的计算机内存位置都必须通过开关来设置，以指示“0”
或者“1”
。
计算机的一切都向用户公开，用户必须了解机器的工作原理才能编程。
现在几乎没有人能掌握这种编程技术了，而即使在当时，如果你想换台机器编程，你从曼彻斯特宝贝身上学到的一切技术都毫无用处，因为编程的对象不同，程序也完全不同。
到了20世纪50年代末，这种情况开始发生改变，这一时期的主要创新是高级编程语言的开发，这些语言之所以被称为“高级”
，是因为它们向程序员隐藏了一些机器语言的细节，因此程序员无须去了解某台计算机是怎样工作的，就能对其进行编程。
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