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（机器学习中的）训练：机器学习程序的任务是学习输入和输出之间的关联，而无须被告知它们之间是如何关联的。
为了做到这一点，程序通常是通过给出输入和相应输出的示例来进行训练。
另请参见监督式学习。
演绎：即逻辑推理，从现有的知识中获取新的知识。
易处理：如果某个问题能够被一种有效算法所解决，这个问题可以被认为是易处理的。
NP完全问题就不是易处理问题：我们没有有效算法解决它们。
另请参见P与NP问题。
一阶逻辑：一种通用的语言和推理系统，为数学推理提供了精确的基础。
在基于逻辑的人工智能范式中得到广泛研究。
意识的难题：理解物理过程如何以及为何会导致主观意识体验的问题。
另请参见感受性。
意向立场：预测和解释某个实体的思想，将其归因到实体的心理状态上，如信念或者欲望，并假定该实体根据这些信念和欲望理性地行动。
与物理立场和设计立场形成对比。
意向系统：任何可以使用意向立场来描述的系统。
涌现性质：组成系统的每个组件都会表现出某种特性，当这些特性发生交互的时候，通常会以一种意外的或者不可预测的方式产生新的特性。
预期效用：在不确定条件下的判定问题中，某一特定决策方案的预期效用是指在此选择下平均获得的收益。
预期效用最大化：在不确定条件下的决策中，当在多个方案中做出选择时，理性的智能体将选择平均收益最大的方案，即预期效用最大化方案。
语义网：一种知识表述方案，使用图形表示法来捕获概念和实体之间的关系。
正向推理：在基于知识的人工智能系统中，从信息中推理得出结论。
与反向推理相对。
制订计划：即寻找到将初始状态转变成目标状态的一系列操作。
另请参见搜索。
知识表述：以计算机可以处理的形式显示编码知识的问题。
在专家系统时代，主要的方法是使用规则，尽管逻辑也被广泛应用于知识表述。
知识导航器：苹果公司在20世纪80年代推出的一款概念视频，引入了基于智能体的交互界面的思想。
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