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电车难题：伦理学中的一个问题，最早出现于20世纪60年代：如果你无作为，有5个人会死亡，而如果你采取行动，那么另外1个人会死亡。
你应该行动吗？通常在无人驾驶汽车背景下讨论，尽管大部分人工智能研究员认为无关紧要。
顶级挑战赛：美国国防高级研究计划局组织的无人驾驶汽车竞赛，2005年10月，由STANLEY机器人获得胜利，标志着无人驾驶汽车时代的到来。
对抗性机器学习：机器学习的一个分支，人们给程序输入容易导致错误输出的数据，试图欺骗机器学习程序，虽然这些输入的结果对人类而言是“显而易见”
的。
多层感知器：多层神经网络的早期形式。
多层神经网络：将神经网络组织成一系列多层级网络的标准方法，每层的输出作为下一层的输入。
早期神经网络研究的一个关键问题是没有办法训练多层神经网络，而单层神经网络的能力又十分有限。
多智能体系统：多个智能体相互作用的系统。
反向传播：训练神经网络的一种重要算法。
反向推理：在基于知识的人工智能系统中，我们从试图建立的目标（例如“该动物是食肉动物”
）开始，试图通过使用我们所掌握的数据来验证目标是否合理（例如“如果动物会吃肉，那么该动物是食肉动物”
）。
与正向推理相对。
分支因子：在解决问题的时候，每次做决定时必须考虑的备选方案的数量。
在玩游戏的时候，分支因子即你在任何棋盘位置上平均可能移动的次数。
在井字棋游戏中，分支因子约为4；在国际象棋中，约为35；在围棋中，约为250。
较大的分支因子会导致搜索树很快变得庞大到难以想象，因此需要使用启发式搜索来优化。
符号人工智能：一种人工智能类型，包括明确的推理建模和规划过程。
副现象论：一种意识研究的观念，即意识是身体内部机械运动的结果，是物质运动之后伴随出现的次生现象。
感受性：个人心理体验。
比如闻到咖啡味，或者在热天喝冷饮之类。
感知：了解周围环境的过程。
它是符号人工智能的根本症结所在。
感知器感知器模型：一种神经网络，起源于20世纪60年代，但至今仍是有价值的。
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