具体描述
1990年出版
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作者简介
John McCarthy[1927-]
1927年9月4日生于美国波士顿，计算机科学家与认知科学家。
--1948年，加州理工，数学学士
--1951年，普林斯顿大学，数学博士
--1956年Dartmouth会议的发起人（该会议被视为AI作为一门学科诞生的标志），1955年在为该会议写的建议书(与Minsky,Rochester和Shannon一同撰写)中提出Artificial Intelligence一词，从而被视为“人工智能之父”。
--1958，发明Lisp编程语言（该语言至今仍在人工智能领域广泛使用）
--1960左右，提出计算机分时(time-sharing)概念
--1962~2000（退休），斯坦福大学计算机系教授，后期工作主要关注常识和非单调推理。
--1965~1980，斯坦福AI实验室主任
--1971因对AI的贡献获图灵奖。
--1985获得IJCAI(the International Joint Conference on Artificial Intelligence)颁发的第一届"Research Excellence Award"（可看作是AI的终身成就奖）
--1990年获得“美国国家科学奖(National Medal of Science Award)”
维基页面 http://en.wikipedia.org/wiki/John_McCarthy_(computer_scientist)
个人主页 http://www-formal.stanford.edu/jmc/
目录信息
读后感
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用户评价
《Formalizing Common Sense》这本书，就像一位经验丰富的老工匠，带着我一步步学习如何用最精密的工具来打磨我们最宝贵的“思维宝石”——常识。我一直以来对人工智能的“模仿”能力感到好奇，也对它们在真正“理解”层面上的不足感到担忧。而这本书，则提供了一种非常实在的解决方案：将我们难以言喻的常识，转化为一套清晰、可操作的逻辑规则。作者在书中对于“事件推理”的讨论，让我尤为着迷。我们日常生活中，会自然而然地理解“开门”这个动作会导致“门打开”的结果，而这种因果关系的传递，在机器看来却是极其复杂的。作者通过引入一系列逻辑谓词和量词，将这些简单的因果关系精确地表达出来，让我看到了构建一个具有“行为理解”能力的AI的希望。我曾经尝试过思考，如何让一个机器人理解“把椅子搬到桌子旁边”这个指令。这不仅仅是移动物体，还需要理解“椅子”、“桌子”、“旁边”这些概念之间的空间关系，以及“搬动”这个动作的含义。这本书的理论框架，为解决这些问题提供了坚实的基础。它让我明白，所谓的“智能”，并非某种神秘的力量，而是可以通过逻辑和推理一步步构建出来的。我特别欣赏作者在书中反复提到的“可解释性”的重要性。当AI的行为变得可以被逻辑推导时，我们才能真正信任它，并对其进行有效的控制和改进。这本书不仅仅是技术上的突破，更是一种对人工智能发展方向的深刻反思。它让我看到了一个更加理性、更加可控的AI未来。
评分《Formalizing Common Sense》这本书，以一种近乎“考古学”的严谨态度，深入挖掘了我们人类智能中最核心，却也最容易被忽视的部分——常识。我一直觉得，很多AI的局限性，根源就在于它们缺乏我们人类拥有的那份“不言而喻”的理解力。而这本书，恰恰是将这份“不言而喻”的东西，一点点剥离，还原成最基础的逻辑单元。作者的叙述方式非常独特，不是直接给你答案，而是通过构建一系列精妙的推理链，让你自己去发现答案。比如，在讨论“物体属性”时，作者如何从“红色”这个属性，推导出“物体是可见的”、“物体不是声音”等等一系列看似无关，实则环环相扣的结论，让我对“属性”的内涵有了全新的认识。我发现，我们对世界的理解，很大程度上是建立在对各种属性及其相互关系的理解之上的。这本书提供的形式化工具，让我看到了将这种理解转化为机器可操作的知识的可能性。特别吸引我的是，作者在书中反复强调了“背景知识”的重要性。我们之所以能理解“杯子是用来喝水的”，是因为我们知道“水是液体”，“喝水是为了生存”等等一系列背景信息。而将这些背景信息组织起来，并让机器能够灵活运用，正是形式化常识的关键所在。我常常会思考，当AI面对一个全新的情境时，如何才能像人类一样，迅速调用相关的常识来做出判断？这本书的探讨，无疑为我提供了一个非常清晰的思路。它不仅仅是理论上的探讨，更包含着对未来AI应用场景的深刻洞察。读这本书，就像是在参与一场关于智能的“思想实验”，每一次阅读，都能激发我新的思考和灵感。
评分《Formalizing Common Sense》这本书，彻底颠覆了我对“常识”的固有认知。我一直以为常识是那么的自然而然，以至于根本不需要去思考它。但这本书，却像一个解剖学家，将我们习以为常的“常识”一丝丝地剖开，让我们看到其背后蕴含的精妙逻辑。作者的叙述方式非常耐心，他不会急于给出结论，而是通过引导性的提问和层层递进的论证，让我自己去发现问题，然后一步步找到解决方案。我尤其对书中关于“空间推理”的章节感到震撼。我们都知道“杯子在桌子上”，但如何用逻辑语言精确地描述“在…上”这种空间关系，并能处理“杯子倾斜”、“桌子有洞”等复杂情况，这让我看到了形式化逻辑的强大之处。我常常在生活中观察，小孩子是如何快速学会理解“上面”、“下面”、“里面”、“外面”这些基本空间概念的，并试图将其与书中的理论联系起来。这本书为我提供了一个非常有力的分析工具。它让我明白，所谓的“智能”，并非天生就有的，而是可以通过对基本概念的精确定义和推理规则的建立来实现的。我特别欣赏作者在书中对于“概念融合”的探讨，比如如何将“鸟”和“会飞”这些信息结合起来，形成一个更丰富的概念。这种能力，正是我们人类智能的核心。读完这本书，我感觉自己仿佛拥有了一双能够看穿事物本质的慧眼。
评分《Formalizing Common Sense》这本书，就像一本关于“认知密码”的宝典，它没有直接告诉你答案，而是教会你如何去破解我们自身的智能。我一直觉得，人类的常识是那么的强大，以至于我们常常会忽略它的存在，也低估了它的复杂性。这本书，正是试图将这种“被忽略的强大”重新呈现出来。作者的写作风格非常独特，他不是直接给出大量的逻辑公式，而是通过一系列引人入胜的案例和思考题，引导我去主动探索“常识”的边界。我特别对书中关于“概率推理”的章节印象深刻。我们都知道“早上太阳会从东边升起”，但如何用数学和逻辑来精确表达这种概率性，并能处理“偶尔的例外情况”，这让我看到了形式化逻辑在处理不确定性方面的巨大潜力。我常常在生活中观察，人们是如何凭借经验和直觉来做出各种判断的，并试图将其与书中的理论联系起来。这本书为我提供了一个非常有力的方法论。它让我明白，所谓的“智能”，并非某种神秘的力量，而是可以通过对基本概念的精确定义和推理规则的建立来实现的。我非常欣赏作者在书中对于“常识推理系统”的构建思路，他展示了如何将那些难以捉摸的常识，转化为一套可运行的算法。这对于开发真正能够理解世界的人工智能至关重要。
评分《Formalizing Common Sense》这本书的出现，对我而言，简直就像是在一片混沌的智能领域投下了一束明亮的光。我一直对机器学习和人工智能的“黑箱”问题感到困惑，尤其是当AI能够完成一些看似“聪明”的任务，但我们却无法完全理解其决策过程时。而这本书，通过对“常识”这一人类智能基石的“形式化”处理，提供了一种截然不同的思路。作者并没有回避常识的模糊性和复杂性，反而将其视为核心研究对象，并尝试用一套严谨的逻辑语言去描述它。这本身就是一种极具勇气的尝试。我尤其对书中关于“时间推理”的章节印象深刻。我们都知道时间是线性的，但如何在形式化系统中精确地表示“在A事件发生之前B事件发生”或者“C事件是D事件的子事件”这些概念，并能够进行有效的推理，这背后蕴含着巨大的挑战。作者的论述让我看到了解决这些挑战的可能性。我曾尝试过自己去思考如何将“一个人在房间里”这个简单的概念用逻辑语言表示出来，结果发现远比想象中复杂，需要考虑“人在哪里”、“身体的哪些部分在房间里”、“房间的边界是什么”等等一系列问题。这本书正是提供了这样一种系统性的思考方法。它不仅仅是罗列一些逻辑规则，更重要的是展示了如何构建一个能够自我学习和推理的框架。这种“形式化”的过程，在我看来，是通往真正通用人工智能的必经之路。它让我们有机会去理解，机器究竟是如何“理解”世界的，以及我们如何才能更好地引导它去理解。读完这本书，我开始重新审视那些看似“理所当然”的常识，并从中发现了巨大的学问。它不仅仅是一本技术手册，更是一本关于如何“认知”的哲学著作。
评分《Formalizing Common Sense》这本书，就像一张通往人类智能内在世界的地图，它以最清晰的坐标，指引我探索那些我们最习以为常，却又最神秘的认知领域。我一直对人工智能的发展方向感到好奇，尤其是在它们能够模仿人类行为的背后，究竟隐藏着怎样的逻辑？这本书，恰恰通过对“常识”这一关键要素的“形式化”，为我揭示了答案。作者的叙述风格非常注重细节，他不会放过任何一个看似微不足道的常识判断，而是将其分解成最基本的逻辑单元，并用精确的符号进行表达。我特别喜欢书中关于“空间关系”的讨论。我们都知道“杯子放在桌子上”，但如何用逻辑语言精确地描述“放在…上”这种空间关系，并能处理“杯子倾斜”、“桌子有洞”等复杂情况，这让我对“空间”这个概念有了全新的认识。我常常在生活中观察，人们是如何凭借经验和直觉来理解复杂的空间布局的，并试图将其与书中的理论联系起来。这本书为我提供了一个非常有力的方法论。它让我明白，所谓的“智能”，并非天生就有的，而是可以通过对基本概念的精确定义和推理规则的建立来实现的。我非常欣赏作者在书中对于“常识推理引擎”的设计思路，他展示了如何将那些模糊不清的常识，转化为一套能够自主运行和学习的系统。这对于构建更具通用性和创造性的人工智能至关重要。
评分读完《Formalizing Common Sense》这本书，我真的被作者那种严谨而又充满想象力的思维方式深深吸引。它不仅仅是一本关于“常识的形式化”的书，更像是一场关于人类智能本质的哲学探险。作者没有直接告诉我“什么是常识”，而是通过构建一套精密的逻辑框架，一步步引导我理解常识的复杂性。我一直觉得，常识是我们最习以为常，却又最难捕捉的东西。我们似乎生来就会，但一旦要解释清楚，就感觉词穷。这本书就像一把钥匙，打开了我对这个问题的全新视角。我特别喜欢其中关于“因果关系”的探讨，作者如何将我们日常生活中“因为下雨所以地面湿了”这样简单的判断，转化为一系列精确的逻辑表达式，让我惊叹不已。这种将模糊的直觉转化为清晰的规则的过程，本身就是一种智力上的享受。我常常在阅读时，会不自觉地将书中的概念应用到我的生活经验中去。比如，当我看到有人因为不小心绊倒而摔跤时，我脑海中会浮现出书中关于“物体与地面接触”、“重力作用”、“失衡”等概念的逻辑链条。这种将理论与实践相结合的阅读体验，是我很少在其他技术类书籍中获得的。作者对于“知识表示”和“推理机制”的论述，也让我对人工智能的未来充满了期待。如果能将如此复杂的常识推理能力赋予机器，那将是多么激动人心的进步！这本书的结构也十分清晰，每一章都建立在前一章的基础上，循序渐进，即使是像我这样对形式逻辑并非专家的人，也能逐渐跟上作者的思路。当然，这本书也提出了一些挑战，比如如何处理常识中的例外情况，以及如何在大规模的知识库中进行高效推理。但正是这些挑战，才让这本书充满了讨论的价值，也激励着我去思考更多。总而言之，《Formalizing Common Sense》是一本能拓宽你思维边界的书，它不仅仅是给AI研究者看的，任何对人类智能、逻辑和知识的本质感到好奇的人，都应该读一读。
评分《Formalizing Common Sense》这本书，就像一位知识渊博的向导，带领我深入探索我们大脑中那些不为人知的“常识”工作原理。我一直觉得，人类的直觉和常识是如此的强大，以至于我们常常会忽略了它们是如何运作的。这本书，正是试图将这种“被忽略的强大”具象化，并为我们提供了分析和理解的工具。作者的写作风格非常注重逻辑性，他不会使用任何模糊的表述，而是用精确的逻辑语言，将我们日常生活中那些“不言而喻”的知识，一一解析。我特别喜欢书中关于“因果关系”的讨论。我们都知道“烟是火引起的”，但如何用逻辑系统来表达这种“导致”的关系，以及如何处理“如果火熄灭了，烟就不会再产生”这样的推理，这让我看到了形式化逻辑在理解事物发展规律方面的巨大潜力。我常常在生活中观察，人们是如何凭借经验和常识来预测和解释各种现象的，并试图将其与书中的理论联系起来。这本书为我提供了一个非常有力的方法论。它让我明白，所谓的“智能”，并非神秘的力量，而是可以通过对基本概念的精确定义和推理规则的建立来实现的。我非常欣赏作者在书中对于“常识知识库”的构建思路，他展示了如何将那些难以捉摸的常识，转化为一套系统化的、可供机器使用的知识体系。这对于构建更具智能和适应性的人工智能至关重要。
评分《Formalizing Common Sense》这本书，为我打开了一扇通往“理解”的另一扇大门。我一直觉得，人工智能在“理解”层面上的不足，是其发展的最大瓶颈。而这本书，则以一种极其务实的方式，试图弥合这个鸿沟。作者没有回避常识的复杂性，反而将其视为核心研究对象，并尝试用一套严谨的逻辑语言去描述它。这本身就是一种极具勇气的尝试。我尤其对书中关于“时间推理”的章节印象深刻。我们都知道时间是线性的，但如何在形式化系统中精确地表示“在A事件发生之前B事件发生”或者“C事件是D事件的子事件”这些概念，并能够进行有效的推理，这背后蕴含着巨大的挑战。作者的论述让我看到了解决这些挑战的可能性。我曾尝试过自己去思考如何将“一个人在房间里”这个简单的概念用逻辑语言表示出来，结果发现远比想象中复杂，需要考虑“人在哪里”、“身体的哪些部分在房间里”、“房间的边界是什么”等等一系列问题。这本书正是提供了这样一种系统性的思考方法。它不仅仅是罗列一些逻辑规则，更重要的是展示了如何构建一个能够自我学习和推理的框架。这种“形式化”的过程，在我看来，是通往真正通用人工智能的必经之路。它让我们有机会去理解，机器究竟是如何“理解”世界的，以及我们如何才能更好地引导它去理解。读完这本书，我开始重新审视那些看似“理所当然”的常识，并从中发现了巨大的学问。它不仅仅是一本技术手册，更是一本关于如何“认知”的哲学著作。
评分《Formalizing Common Sense》这本书，就像一位睿智的建筑师，为我们展示了如何用最坚固的逻辑基石，去构筑一个能够容纳无穷无尽的“常识”的宏伟大厦。我一直以来都对人工智能的“理解”能力感到好奇，尤其是当它们能够完成一些人类看来非常“普通”的任务时，我就会思考，它们究竟是如何做到的？这本书，通过对“常识”的“形式化”，为我揭示了其中的奥秘。作者的讲解方式非常严谨，他不会使用任何含糊不清的语言，而是用精确的逻辑符号，将我们日常生活中那些“理所当然”的知识，一一梳理清晰。我特别喜欢书中关于“因果关系”的讨论。我们都知道“下雨会把地面弄湿”，但如何在逻辑系统中表达这种“导致”的关系，以及如何处理“如果没有下雨，地面就不会湿”这样的逆否命题，这让我对逻辑推理的深度有了新的认识。我常常在思考，当AI面对一个陌生的情境时，如何才能像人类一样，快速调用相关的常识来做出判断？这本书的理论框架，为解决这些问题提供了非常清晰的思路。它让我明白，所谓的“常识”，并非神秘的intuition，而是可以通过逻辑和规则一步步构建出来的。我非常欣赏作者在书中对于“知识表示”的深入探讨，他展示了如何将那些模糊不清的常识，转化为机器能够理解和操作的形式。这对于构建更具鲁棒性和适应性的人工智能至关重要。
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