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NP完全问题：一类无法有效解决的计算问题。
NP完全性理论是20世纪70年代发展起来的，在此期间许多人工智能问题被发现是NP完全问题。
另请参见P与NP问题。
PROLOG：一种基于一阶逻辑的编程语言，在基于逻辑的人工智能时代特别流行。
P与NP问题：P代表“多项式时间”
，NP代表“非确定性多项式时间”
，从技术上讲，P与NP问题指的是在非确定性多项式时间内可以解决的问题是否可以在多项式时间内解决。
NP完全问题是否一定能够在多项式时间内解决？这是当今数学中最大的难题之一，在短期内可能无法解决。
R1X：20世纪70年代美国数字设备公司开发的经典专家系统，旨在帮助他们配置VAX系列计算机。
这是早期人工智能的盈利案例。
SHAKEY：20世纪60年代末，斯坦福研究院在自主机器人方面进行的有重大意义的实验，开创了几项关键的人工智能技术。
SHRDLU：人工智能黄金时代出现的著名系统，后来因为专注于模拟的微观世界而广受非议。
STANLEY：赢得2005年美国国防高级研究计划局顶级挑战赛冠军的无人驾驶汽车，由斯坦福大学开发，自动驾驶大约140英里，平均时速19英里。
STRIPS：一个影响深远的计划系统，在斯坦福研究院的人工智能项目中使用。
阿西洛玛人工智能准则：2015年和2017年，人工智能科学家和评论员在加利福尼亚州阿西洛玛举行了两次会议，制定了一套关于人工智能伦理的准则。
包容式体系结构：一种行为人工智能时代的机器人体系结构，将机器人可能的行为组织成一个层次结构，越是底层的行为，优先级就越高。
贝叶斯定理贝叶斯推断：贝叶斯定理是概率论的一个核心概念，在人工智能中，它为我们提供了一种在得到新数据或者证据时调整人工智能信念库的方法。
最关键的是，新的数据可能只是“噪音”
或者不够确定的数据。
贝叶斯定理为我们提供了处理此类不确定信息的正确方法。
贝叶斯网络：一种知识表述方案，用于捕获基于概率的数据之间产生的复杂网络。
使用基于贝叶斯定理的贝叶斯推断来构成。
本体工程：在一个专家系统中（更普遍地说是在一个基于知识的人工智能系统中），这是一个定义概念词汇表的任务，这些词汇表被用来表示系统中的知识。
博弈论：一种基于全局的推理理论，在人工智能中被广泛用于构造人工智能系统和其他系统交互的框架。
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