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但意外的事情发生了：每一位我试图邀请加入项目委员会的机器学习领域专家，都礼貌地拒绝了我。
被婉拒是常见的事情——毕竟，这是一项艰巨的工作。
但是我连一个人都找不到就很奇怪了，是我的问题吗？还是ECAI的问题？或者别的问题？
我向以前组织过这项活动的同事和组织过其他类似会议的人请教，他们也提到了同样的情况。
机器学习研究领域似乎对所谓的“主流人工智能”
事件不感兴趣。
我知道机器学习领域的两件学界大事是神经信息处理系统（NeurIPS）会议和国际机器学习会议（ICML）。
人工智能多数分支领域都有自己的专家会议，所以该领域的专家们更注重这类会议，这不足为奇。
但在此之前，我根本没意识到，机器学习研究领域的许多人根本就不把自己视为“人工智能”
的一部分。
事后来看，人工智能和机器学习之间的分裂似乎很早就有端倪了，也许是从1969年明斯基和帕普特出版了《感知器》这本书开始。
正如我们之前所提到的，这本书似乎在扼杀神经网络人工智能研究方面起到了重大作用，从60年代末一直到80年代中期PDP（并行分布模型）的出现。
即使在半个世纪之后的今天来回顾，人们对这本书出版的后果仍然感到痛心。
不管分裂的起源是什么，事实就是，在某种程度上，机器学习研究领域的许多人脱离了主流人工智能，沿着自己的轨迹发展。
当然，也有许多研究人员认为自己可以轻松跨越机器学习和人工智能之间的隔阂。
但直至如今，如果你给不少机器学习专家的研究工作贴上“人工智能”
标签，他们会感到惊讶，甚至恼火：因为对他们来说，人工智能只是我在本书其他地方记录的一长串失败的想法罢了。
[1] 传闻汉诺塔来自印度的古老传说，印度教的主神梵天在创造世界之时，在世界中心贝拿勒斯（在印度北部）的圣庙里设置了三根柱子和64个金环，并设定了移动规则。
当僧侣按照规则把所有的金环都移动完成时，世界将在一声霹雳中毁灭，梵塔、庙宇和众生都将同归于尽。
[2] P代表多项式时间，在计算机术语中，如果一个问题能够在多项式时间内解决，这个问题就是有意义可解的，即P问题，简单地说就是P问题的有效解决方案不会引起组合爆炸。
NP问题指的是不确定能否在多项式时间内解决，但是确定能够在多项式时间内验证某个解是否有效的问题。
是否能证明NP问题都可以等同于P问题，是当今计算机科学面临的一大难题，即P与NP问题。
[3] 人们将对于计算机来说最困难的问题，非正式地称为“AI完全”
（AI-plete）或者“AI困难”
（AI-hard），以此说明解决了这些计算性问题就相当于解决了人工智能的核心问题——让计算机和人类或者强人工智能一样聪明。
将一个问题称为“AI完全问题”
，意味着它不能被一个简单的特定算法解决。
[4] 顺势疗法是替代医学的一种，其理论基础是“同样的制剂治疗同类疾病”
，意思是为了治疗某种疾病，需要使用一种能够在健康人中产生相同症状的药剂。
[5] MY系统，是一种帮助医生对住院的血液感染患者进行诊断和选药治疗的人工智能。
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