home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ ftp.pasteur.org/FAQ/ / ftp-pasteur-org-FAQ.zip / FAQ / ai-faq / general / part1 next >
Encoding:
Internet Message Format  |  2004-05-09  |  49.4 KB

  1. Path: senator-bedfellow.mit.edu!bloom-beacon.mit.edu!newsfeed.stanford.edu!newsfeed.news.ucla.edu!newsfeed.nyu.edu!arlnews!oanews!info.usuhs.mil!cadig2.usna.navy.mil!crab.cs.usna.edu!not-for-mail
  2. From: crabbe@usna.edu (Ric Crabbe and Amit Dubey)
  3. Newsgroups: comp.ai,news.answers,comp.answers
  4. Subject: Artificial Intelligence FAQ:1/6 General Questions & Answers [Monthly posting]
  5. Followup-To: comp.ai
  6. Date: Wed, 5 May 2004 19:13:57 +0000 (UTC)
  7. Organization: United States Naval Academy
  8. Lines: 1124
  9. Sender: crabbe@crab.cs.usna.edu
  10. Approved: news-answers-request@MIT.EDU
  11. Expires: 10 JUNE 2004 21:54:49 GMT
  12. Message-ID: <c7bedl$d8o$1@crab.cs.usna.edu>
  13. Reply-To: crabbe@usna.edu, adubey@coli.uni-sb.de
  14. NNTP-Posting-Host: crab.cs.usna.edu
  15. X-Trace: cadig2.usna.navy.mil 1083784446 27829 131.122.89.100 (5 May 2004 19:14:06 GMT)
  16. X-Complaints-To: news@usna.navy.mil
  17. NNTP-Posting-Date: Wed, 5 May 2004 19:14:06 +0000 (UTC)
  18. Summary: Frequently asked questions about AI
  19. Xref: senator-bedfellow.mit.edu comp.ai:69167 news.answers:271032 comp.answers:57106
  20.  
  21. Archive-name: ai-faq/general/part1
  22. Posting-Frequency: monthly
  23. Last-Modified: 1-Apr-04 rc by Ric Crabbe
  24. Version: 2.1
  25. Maintainer: Ric Crabbe <crabbe@usna.edu> and Amit Dubey <adubey@coli.uni-sb.de>
  26. URL: http://www.faqs.org/faqs/ai-faq/general
  27. Size: 46550 bytes, 1051 lines
  28.  
  29. ;;; ****************************************************************
  30. ;;; Answers to Questions about Artificial Intelligence *************
  31. ;;; ****************************************************************
  32. ;;; Maintained by: Amit Dubey <adubey@coli.uni-sb.de>
  33. ;;;           Ric Crabbe <crabbe@usna.edu>
  34. ;;;                           <http://www.cs.usna.edu/~crabbe>
  35. ;;; Written by Ric Crabbe, Amit Dubey, and Mark Kantrowitz
  36. ;;; ai_1.faq 
  37.  
  38. If you think of questions that are appropriate for this FAQ, or would
  39. like to improve an answer, please send email to the maintianers.
  40.  
  41. *** Copyright:
  42.  
  43. Some portions of this FAQ are Copyright (c) 1992-94 by Mark
  44. Kantrowitz.  The rest are Copyright (c) 1999,2000-04 by Ric Crabbe and Amit
  45. Dubey 
  46.  
  47. *** Disclaimer:
  48.  
  49.        This article is provided as is without any express or implied
  50.        warranties.  While every effort has been taken to ensure the
  51.        accuracy of the information contained in this article, the
  52.        author/maintainer/contributors assume(s) no responsibility for
  53.        errors or omissions, or for damages resulting from the use of
  54.        the information contained herein. 
  55.  
  56. *** What's new?
  57. ;;; 01-Apr-04 rc    Replaced "game of life" question with
  58.             information theory.  Other assorted fixes.
  59. ;;; 29-Jun-03 rc    Have begun a section on comercial AI software.
  60.             Added question on "tell me all about AI"
  61. ;;; 29-May-03 rc    Added question on A*
  62.  
  63. *** Topics Covered:
  64.  
  65. Part 1:
  66.  
  67.   [1-0]  What is the purpose of this newsgroup?
  68.   [1-1]  I have a Question not covered in the FAQ...
  69.   [1-2]     What is AI?
  70.   [1-3]     What's the difference between strong AI and weak AI?
  71.   [1-4]  I have little/no background in CompSci/AI, can you tell
  72.      me in detail how AI works?
  73.   [1-5]     I'm a programmer interested in AI.  Where do I start?
  74.   [1-6]  What's an agent?
  75.   [1-7]  History of AI.
  76.   [1-8]     What has AI accomplished?
  77.   [1-9]     What are the branches of AI?
  78.   [1-10]     What are good programming languages for AI?
  79.   [1-11]  What's the difference between "classical" AI and "statistical" AI?
  80.   [1-12]  I have the idea for an AI Project that will solve all of AI...
  81.   [1-13]  Glossary of AI terms.
  82.   [1-14]  In A*, why does the heuristic have to always underestimate?
  83.   [1-15]  I'm considering studying AI. What information is there for me? 
  84.   [1-16]  What are good graduate schools for AI?
  85.   [1-17]  No really, just give me a ranking of the best
  86.       graduate schools for AI!
  87.   [1-18]  What are the ratings of the various AI journals?
  88.   [1-19]  Where can I find conference information?
  89.   [1-20]  How can I get the email address for Joe or Jill Researcher?
  90.   [1-21]  What does it mean to say a game is 'solved'?  Is tic-tac-toe
  91.       solved? How about X?
  92.   [1-22]  What's this Information Theory thing?
  93.   [1-23]  What AI competitions exist?
  94.   [1-24]  Open source software and AI.
  95.   [1-25]  AI Job Postings
  96.   [1-26]  Future Directions of AI
  97.   [1-27]  Where are the FAQs for...neural nets? natural language?
  98.       artificial life? fuzzy logic? genetic algorithms?
  99.       philosophy? Lisp? Prolog? robotics?
  100.  
  101. Part 2 (AI-related News, Newsgroups and Mailing Lists):
  102.  
  103.   -  List of all known AI-related newsgroups, newsgroup archives, mailing
  104.      lists, and electronic bulletin board systems.
  105.  
  106.      http://www.faqs.org/faqs/ai-faq/general/part2/preamble.html
  107.  
  108. Part 3 (AI-related Associations and Journals):
  109.  
  110.   -  List of AI-related associations and journals, organized by subfield.
  111.  
  112.      http://www.faqs.org/faqs/ai-faq/general/part3/preamble.html
  113.  
  114. Part 4 (Bibliography):
  115.  
  116.   -  Bibliography of introductory texts, overviews and references
  117.   -  Addresses and phone numbers for major AI publishers
  118.   -  Finding conference proceedings
  119.   -  Finding PhD dissertations
  120.  
  121.      http://www.faqs.org/faqs/ai-faq/general/part4/preamble.html
  122.  
  123. Part 5 (FTP and WWW Resources and Repositories):
  124.  
  125.   -  Information on Web resources and software repositories for AI.
  126.   -  Information on Technical Papers in AI
  127.   -  Web journals
  128.   -  Part 5 concentrates mostly on documents and collections of links
  129.      to other AI resources
  130.  
  131.      http://www.faqs.org/faqs/ai-faq/general/part5/preamble.html
  132.  
  133. Part 6 (AI Open-Source Software by Sub-field)
  134.   - An A-Z (well A-T anyway) of Open source (or at least free)
  135.     software with relation to AI.
  136.   - A nascent list of commercial AI software,
  137.  
  138.     http://www.faqs.org/faqs/ai-faq/general/part6/preamble.html
  139.   
  140.  
  141. Search for [#] to get to question number # quickly.
  142.  
  143. *** Introduction:
  144.  
  145. Certain questions and topics come up frequently in the various network
  146. discussion groups devoted to and related to Artificial Intelligence
  147. (AI).  This file/article is an attempt to gather these questions and
  148. their answers into a convenient reference for AI researchers. It is
  149. posted on a monthly basis. The hope is that this will cut down on the
  150. user time and network bandwidth used to post, read and respond to the
  151. same questions over and over, as well as providing education by
  152. answering questions some readers may not even have thought to ask.
  153.  
  154. The latest version of this FAQ is NO-LONGER available via anonymous
  155. FTP from:
  156.    ftp://ftp.cs.ucla.edu/pub/AI/
  157. as the files ai_[1-7].faq.
  158.  
  159. The cannonical source is now:
  160.    http://www.faqs.org/faqs/ai-faq/general
  161.  
  162. The FAQ postings are also archived in the periodic posting archive on
  163.  
  164.    rtfm.mit.edu:/pub/usenet/news.answers/ai-faq/general/ [18.181.0.24]
  165.  
  166. If you do not have anonymous ftp access, you can access the archive by
  167. mail server as well.  Send an E-mail message to mail-server@rtfm.mit.edu
  168. with "help" and "index" in the body on separate lines for more
  169. information.
  170.  
  171. ----------------------------------------------------------------
  172. Subject: [1-0] What is the purpose of the newsgroup comp.ai?
  173.  
  174. Comp.ai is a moderated newsgroup whose topic is Artificial Intelligence.
  175. It has existed since the early days of USENET (at least 10 years) and
  176. has been a moderated newsgroup since 5th May 1999.  An introduction for 
  177. new readers including the official charter, moderation policies and
  178. posting guidelines may be found at <http://www.cs.mu.oz.au/~dnk/comp.ai>.
  179. The current moderator is David Kinny, but the actual moderation is done
  180. largely automatically by an intelligent :-) agent (the AI-mod-bot).
  181.  
  182. The group is meant for general discussion of AI topics (but not about
  183. those for which specialized subgroups already exist), including:
  184.  
  185. o  announcements of AI conferences, reports, books, products and jobs.
  186. o  questions and discussion about AI theory and practice, algorithms,
  187.      systems and applications, problems, history and future trends.
  188. o  distribution of AI source code (preferably indirectly by weblinks)
  189.  
  190. All contributions should be of potential interest to the general AI 
  191. community, and in English plain text without attachments.  See part 2 
  192. of this FAQ for a list of other more specialized newsgroups and lists.
  193.  
  194. Every so often, somebody posts an inflammatory message, such as
  195.  
  196.    Will computers ever really think?
  197.    AI hasn't done anything worthwhile.
  198.  
  199. These "religious" issues serve no real purpose other than to waste
  200. bandwidth. If you feel the urge to respond to such a post, please do
  201. so through a private e-mail message, or post redirecting follow-ups to
  202. comp.ai.philosophy.  We suspect this will be less of a problem now
  203. that the group is moderated.
  204.  
  205. We've tried to minimize the overlap with the FAQ postings to the
  206. comp.lang.lisp, comp.lang.prolog, comp.ai.neural-nets, and
  207. comp.ai.shells newsgroups, so if you don't find what you're looking
  208. for here, we suggest you try the FAQs for those newsgroups. These FAQs
  209. should be available by anonymous ftp in subdirectories of
  210.  
  211.    rtfm.mit.edu:/pub/usenet/
  212.  
  213. or by sending a mail message to mail-server@rtfm.mit.edu with subject
  214. "help". http://www.faqs.org/ has a nice webified version.
  215.  
  216. ----------------------------------------------------------------
  217. Subject: [1-1] I have a Question not covered in the FAQ...
  218.  
  219. This FAQ tries to answer many introductory issues in Artificial
  220. Intelligence, but there are many questions it cannot or does not
  221. answer.  While the FAQ maintainers welcome email about the FAQ and AI
  222. in general, the proper place to ask AI questions is the comp.ai
  223. newsgroup itself - that's what it's for.  As a practical issue, the
  224. maintainers reply to FAQ related mail on a monthly basis, so replies
  225. to questions are likely to be delayed.
  226.  
  227. ----------------------------------------------------------------
  228. Subject: [1-2] What is AI?
  229.  
  230. Artificial intelligence ("AI") can mean many things to many people.
  231. Much confusion arises because the word 'intelligence' is ill-defined.
  232. The phrase is so broad that people have found it useful to divide AI
  233. into two classes: strong AI and weak AI.
  234.  
  235. ----------------------------------------------------------------
  236. Subject: [1-3] What's the difference between strong AI and weak AI?
  237.  
  238. Strong AI makes the bold claim that computers can be made to think on
  239. a level (at least) equal to humans and possibly even be conscious of
  240. themselves.  Weak AI simply states that some "thinking-like" features
  241. can be added to computers to make them more useful tools... and this
  242. has already started to happen (witness expert systems, drive-by-wire
  243. cars and speech recognition software).  What does 'think' and
  244. 'thinking-like' mean?  That's a matter of much debate.
  245.  
  246. ----------------------------------------------------------------
  247. Subject: [1-4] I have little/no background in CompSci/AI, can you tell
  248.            me in detail how AI works?
  249.  
  250. No.  AI is a scientific and engineering discipline depending on
  251. sophisticated Computer Science techniqes, mathematics, etc.  It also
  252. is sub-divided into many distinct subfields.  At the International
  253. Joint Conference on Artificial Intelligence in 2003, the program
  254. committee divided the papers into nearly forty different topic areas.
  255. It is not really practical to expect to understand the technical
  256. details of AI from a USENET forum.
  257.  
  258. On the other hand, it is possible to get the general gist of the field
  259. from several books.  If you have a computer science background, you
  260. should investigate one of the texts listed in question [4-0].  If you
  261. don't, then you may be interested in Raymond Kurzweil's "The Age of
  262. Intelligent Machines".
  263.  
  264. ----------------------------------------------------------------
  265. Subject: [1-5] I'm a programmer interested in AI.  Where do I start?
  266.  
  267. There's a list of introductory AI texts in the bibliography section
  268. of the FAQ [4-0].  Also, check out the web links in section [5-2].
  269.  
  270.   [1-5a] I'm writing a game that needs AI.
  271.   
  272.   It depends what the game does.  If it's a two-player board game,
  273.   look into the "Mini-max" search algorithm for games (see [4-1]).  In
  274.   most commercial games, the AI is is a combination of high-level
  275.   scripts and low-level efficiently-coded, real-time, rule-based
  276.   systems.  Often,  commercial games tend to use finite state machines
  277.   for computer players.  Recently, discrete Markov models have been used
  278.   to simulate unpredictible human players (the buzzword compliant name
  279.   being "fuzzy" finite state machines).
  280.   
  281.   A recent popular game, "Black and White", used machine learning
  282.   techniques for the non-human controlled characters.  Basic
  283.   reinforcement learning, perceptrons and decision trees were all
  284.   parts of the learning system.  Is this the begining of academic AI
  285.   in video games?
  286.  
  287. ----------------------------------------------------------------
  288. Subject: [1-6] What's an agent?
  289.  
  290. A very misused term.  Today, an agent seems to mean a stand-alone
  291. piece of AI-ish software that scours across the internet doing
  292. something "intelligent."  Russell and Norvig define it as "anything
  293. that can can be viewed a perceiving its environment through sensors
  294. and acting upon that environment through effectors."  Several papers
  295. I've read treat it as 'any program that operates on behalf of a
  296. human,' similar to its use in the phrase 'travel agent'.  Marvin
  297. Minsky has yet another definition in the book "Society of Mind."
  298. Minsky's hypothesis is that a large number of seemingly-mindless
  299. agents can work together in a society to create an intelligent society
  300. of mind.  Minsky theorizes that not only will this be the basis of
  301. computer intelligence, but it is also an explaination of how human
  302. intelligence works.  Andrew Moore at Carnegie Mellon University once
  303. remarked that "The only proper use of the word 'agent' is when
  304. preceded by the words 'travel', 'secret', or 'double'."
  305.  
  306. ----------------------------------------------------------------
  307. Subject: [1-7] History of AI.
  308.  
  309. The appendix to Ray Kurzweil's book "Intelligent Machines" (MIT Press,
  310. 1990, ISBN 0-262-11121-7, $39.95) gives a timeline of the history of AI.
  311.  
  312. Pamela McCorduck, "Machines Who Think", Freeman, San Francisco, CA, 1979.
  313.  
  314. Allen Newell, "Intellectual Issues in the History of Artificial
  315. Intelligence", Technical Report CMU-CS-82-142, Carnegie Mellon
  316. University Computer Science Department, October 28, 1982.
  317.  
  318. See also:
  319.  
  320.    Charniak and McDermott's book "Introduction to Artificial Intelligence",
  321.    Addison-Wesley, 1985 contains a number of historical pointers.
  322.  
  323.    Daniel Crevier, "AI: The Tumultuous History of the Search for
  324.    Artificial Intelligence", Basic Books, New York, 1993.
  325.  
  326.    Henry C. Mishkoff, "Understanding Artificial Intelligence", 1st edition,
  327.    Howard W. Sams & Co., Indianapolis, IN, 1985, 258 pages, 
  328.    ISBN 0-67227-021-8 $14.95.
  329.  
  330.    Margaret A. Boden, "Artificial Intelligence and Natural Man", 2nd edition,
  331.    Basic Books, New York, 1987, 576 pages.
  332.  
  333.    The introductory material in:
  334.    Russell, S and Norvig, P, "Artificial Intelligence: A Modern
  335.    Approach", Prentice Hall, 1995
  336.    is also quite good.
  337.  
  338. ----------------------------------------------------------------
  339. Subject: [1-8] What has AI accomplished?
  340.  
  341. Quite a bit, actually.  In 'Computing machinery and intelligence.',
  342. Alan Turing, one of the founders of computer science, made the claim
  343. that by the year 2000, computers would be able to pass the Turing test
  344. at a reasonably sophisticated level, in particular, that the average
  345. interrogator would not be able to identify the computer correctly more
  346. than 70 per cent of the time after a five minute conversation.  AI
  347. hasn't quite lived upto Turing's claims, but quite a bit of progress
  348. has been made, including:
  349.  
  350. - Deployed speech dialog systems by firms like IBM, Dragon and Lernout&Hauspie
  351.  
  352. - Financial software, which is used by banks to scan credit card
  353.   transactions for unusual patterns that might signal fraud. One piece
  354.   of software is estimated to save banks $500 million annually.
  355.  
  356. - Applications of expert systems/case-based reasoning: a computerized Leukemia
  357.   diagnosis system did a better job checking for blood disorders than human
  358.   experts.
  359.  
  360. - Machine translation for Environment Canada: software developed in the 1970s
  361.   translated natural language weather forcasts between English and French.
  362.   Purportedly stil in use.
  363.  
  364. - Deep Blue, the first computer to beat the human chess Grandmaster
  365.  
  366. - Physical design analysis programs,such as for buildings and highways.
  367.  
  368. - Fuzzy controllers in dishwashers, etc.
  369.  
  370. Here is a cute A-Z list made by llv@linuxmail.org (Lauren Vincent):
  371.  AnswerBus (http://www.answerbus.com/)
  372.  Babel Fish (http://babel.altavista.com/)
  373.  Connexor (http://www.connexor.com/)
  374.  Deep Blue (http://www.research.ibm.com/deepblue/)
  375.  Emdros (http://emdros.org/)
  376.  Flip Dog (http://flipdog.monster.com/)
  377.  Gigablast (http://www.gigablast.com/)
  378.  Hermit Crab (http://www.sil.org/computing/hermitcrab/)
  379.  InDiGen (http://www.coli.uni-sb.de/cl/projects/indigen.html)
  380.  Jack the Ripper (http://www.triumphpc.com/jack-the-ripper/)
  381.  KartOO (http://www.kartoo.com/)
  382.  Loebner Prize (http://www.loebner.net/Prizef/loebner-prize.html)
  383.  Mamma (http://www.mamma.com/)
  384.  NEGRA (http://www.coli.uni-sb.de/sfb378/2002-2004/projects.phtml?action=2&w=2&l=en)
  385.  OpenFind (http://www.openfind.com/en.web.php)
  386.  PolyWorld (http://homepage.mac.com/larryy/larryy/PolyWorld.html)
  387.  Questia (http://www.questia.com/)
  388.  RiniNet (http://sourceforge.net/projects/rininnlib/)
  389.  SIGS (http://www.acm.org/sigs/)
  390.  Turing Test (http://cogsci.ucsd.edu/~asaygin/tt/ttest.html)
  391.  Useroo (http://useroo.businessresearchsources.com/)
  392.  Vivisimo (http://www.vivisimo.com/)
  393.  WordNet (http://www.cogsci.princeton.edu/~wn/)
  394.  Xconq (http://sources.redhat.com/xconq/)
  395.  YY (http://www.yy.com/)
  396.  Zabaware (http://www.zabaware.com/)
  397.  
  398. One persistent 'problem' is that as soon as an AI technique trully
  399. succeeds, in the minds of many it ceases to be AI, becoming something
  400. like Engineering.  For example, when Deep Blue defeated Kasparov,
  401. there were many who said Deep Blue wasn't AI, since after all it was
  402. just a brute force parallel minimax search, despite minimax search
  403. being one of the great early successes of AI.  Nowadays, people are
  404. still studying all sorts of things that are currently considered the
  405. prerequisites of intelligence, such as intuition and emotion, but you
  406. can bet that if and when they solve some part, some will say "oh,
  407. that's just Engineering..."
  408.  
  409. ref:
  410. Alan M. Turing. Computing machinery and intelligence. Mind,
  411. LIX(236):433-460, October 1950. (http://www.abelard.org/turpap/turpap.htm)
  412.  
  413. Sheiber, S, "Lessons from a Restricted Turing Test". Communications of
  414. the Association for Computing Machinery, volume 37, number 6, pages
  415. 70-78, 1994
  416.  
  417. ----------------------------------------------------------------
  418. Subject: [1-9] What are the branches of AI?
  419.  
  420. There are many, some are 'problems' and some are 'techniques'.
  421.  
  422.     Automatic Programming - The task of describing what a program
  423.         should do and having the AI system 'write' the program.
  424.  
  425.     Bayesian Networks - A technique of structuring and inferencing
  426.         with probabilistic information.  (Part of the "machine learning"
  427.     problem).
  428.  
  429.     Constraint Statisfaction - solving NP-complete problems, using a
  430.         variety of techniques.
  431.  
  432.     Knowledge Engineering/Representation - turning what we know about
  433.     a particular domain into a form in which a computer can
  434.     understand it. 
  435.  
  436.     Machine Learning - Programs that learn from experience or data.
  437.  
  438.     Natural Language Processing(NLP) - Processing and (perhaps)
  439.         understanding human ("natural") language.  Also known as
  440.     computational linguistics.
  441.  
  442.     Neural Networks(NN) - The study of programs that function in a
  443.         manner similar to how animal brains do.
  444.  
  445.     Planning - given a set of actions, a goal state, and a present state,
  446.     decide which actions must be taken so that the present state
  447.     is turned into the goal state
  448.  
  449.     Robotics - The intersection of AI and robotics, this field tries
  450.         to get (usually mobile) robots to act intelligently.
  451.  
  452.     Speech Recogntion - Conversion of speech into text.
  453.  
  454.     Search - The finding of a path from a start state to a goal
  455.         state. Similar to planning, yet different...
  456.  
  457.     Visual Pattern Recognition - The ability to reproduce the
  458.     human sense of sight on a machine.
  459.  
  460. AI problems (speech recognition, NLP, vision, automatic programming,
  461. knowledge representation, etc.) can be paired with techniques (NN,
  462. search, Bayesian nets, production systems, etc.)  to make distinctions
  463. such as search-based NLP vs. NN NLP vs. Statistical/Probabilistic NLP.
  464. Then you can combine techniques, such as using neural networks to
  465. guide search.  And you can combine problems, such as posing that
  466. knowledge representation and language are equivalent.  (Or you can
  467. combine AI with problems from other domains.)
  468.  
  469. ----------------------------------------------------------------
  470. Subject: [1-10] What are good programming languages for AI?
  471.  
  472. This topic can be somewhat sensitive, so I'll probably tread on a few
  473. toes, please forgive me.  There is no authoritative answer for this
  474. question, as it really depends on what languages you like programming
  475. in.  AI programs have been written in just about every language ever
  476. created.  The most common seem to be Lisp, Prolog, C/C++,  recently
  477. Java, and even more recently, Python.
  478.  
  479. LISP- For many years, AI was done as research in universities and
  480. laboratories, thus fast prototyping was favored over fast execution.
  481. This is one reason why AI has favored high-level langauges such as
  482. Lisp.  This tradition means that current AI Lisp programmers can draw
  483. on many resources from the community.  Features of the language that
  484. are good for AI programming include: garbage collection, dynamic
  485. typing, functions as data, uniform syntax, interactive environment,
  486. and extensibility. Read Paul Graham's essay, "Beating the Averages"
  487. for a discussion of some serious advantages:
  488. http://www.paulgraham.com/avg.html
  489.  
  490. PROLOG- This language wins 'cool idea' competition.  It wasn't until
  491. the 70s that people began to realize that a set of logical statements
  492. plus a general theorem prover could make up a program.  Prolog
  493. combines the high-level and traditional advantages of Lisp with a
  494. built-in unifier, which is particularly useful in AI.  Prolog seems to
  495. be good for problems in which logic is intimately involved, or whose
  496. solutions have a succinct logical characterization.  Its major
  497. drawback (IMHO) is that it's hard to learn.
  498.  
  499. C/C++- The speed demon of the bunch, C/C++ is mostly used when the
  500. program is simple, and excecution speed is the most important.
  501. Statistical AI techniques such as neural networks are common examples
  502. of this.  Backpropagation is only a couple of pages of C/C++ code, and
  503. needs every ounce of speed that the programmer can muster.
  504.  
  505. Java- The newcomer, Java uses several ideas from Lisp, most notably
  506. garbage collection.  Its portability makes it desirable for just about
  507. any application, and it has a decent set of built in types.  Java is
  508. still not as high-level as Lisp or Prolog, and not as fast as C,
  509. making it best when portability is paramount.
  510.  
  511. Python- This language does not have widespread acceptance yet, but
  512. several people have suggested to me that it might end up passing Java
  513. soon.  Apparently the new edition of the Russell-Norvig textbook will
  514. include Python source as well as Lisp.  According to Peter Norvig,
  515. "Python can be seen as either a practical (better libraries) version
  516. of Scheme, or as a cleaned-up (no $@&%) version of Perl."  For more
  517. information, especially on how Python compares to Lisp, go to
  518. http://norvig.com/python-lisp.html
  519.  
  520. Also see section [6-1] for implementations of new languages that might
  521. be pertainant to AI practitioners and researchers.
  522.  
  523. (some of the above material is due to the comp.lang.prolog FAQ, and
  524. Norvig's "Paradigms of Artificial Intelligence Programming: Case
  525. Studies in Common Lisp")
  526.  
  527. ----------------------------------------------------------------
  528. Subject: [1-11] What's the difference between "classical" AI and
  529. "statistical" AI?
  530.  
  531. Statistical AI, arising from machine learning, tends to be more
  532. concerned with "inductive" thought: given a set of patterns, induce
  533. the trend.  Classical AI, on the other hand, is more concerned with
  534. "deductive" thought: given a set of constraints, deduce a conclusion.
  535. Another difference, as mentioned in the previous question, is that C++
  536. tends to be a favourite language for statistical AI while LISP
  537. dominates in classical AI.
  538.  
  539. A system can't be truly intelligent without displaying properties of
  540. both inductive and deductive thought.  This lends many to beleive that
  541. in the end, there will be some kind of synthesis of statistical and
  542. classical AI.
  543.  
  544. ----------------------------------------------------------------
  545. Subject: [1-12] I have the idea for an AI Project that will solve all
  546. of AI... 
  547.  
  548. Great!  Welcome to the club and tell us all about it.  Most poeple in
  549. the community genuinely want new people to be thinking about AI.  You
  550. should be aware that you will probably not get a whole lot of
  551. enthusiasm from the established scientists for a few reasons:
  552.  
  553. - We receive or hear about such proposals about once a month.  The
  554.   vast majority are naive.
  555.  
  556. - Many smart people have been thinking about the AI problem for a long
  557.   time.  There have been many ideas that have been pursued by
  558.   sophisticated research teams which turned out to be dead ends.  This
  559.   includes all of the obvious ideas.  Most grand solutions proposed
  560.   have been seen before (about 70% seem to be recapitulations of
  561.   Minsky proposals).
  562.  
  563. - The grand ideas are almost always far too vague to implement.  One
  564.   of the tough lessons of graduate school is how to turn a vague idea
  565.   into something that is implementable and testable.  Unless you have
  566.   experience at it, it is unlikely your first try will have the needed
  567.   precision. 
  568.  
  569. - It is the general opinion of the research community that we're just
  570.   not ready to solve the general AI problem yet (cf. question on
  571.   CYC).  Why that is should be addressed in another question.
  572.  
  573. OK, now that we've covered the harsh reality, you shouldn't get
  574. discouraged.  If you're having fun with it, keep doing it.  You're
  575. guaranteed to learn something while participating in a fascinating
  576. hobby.  Who knows- you may still come up with a really great and new
  577. idea.  Finally, [and this is just Ric's opinion] most of the really
  578. interesting AI people started out because they had the same kind of
  579. idea to make AI better than it is now.
  580.  
  581. ----------------------------------------------------------------
  582. Subject: [1-13] Glossary of AI terms.
  583.  
  584. This is the start of a simple glossary of short definitions for AI
  585. terminology.  The purpose is not to present the gorey details, but
  586. give ageneral idea.
  587.  
  588.    A*:
  589.     A search algorithm to find the shortest path through a search
  590.     space to a goal state using a heuristic.  See 'search',
  591.     'problem space', 'Admissibility', and 'heuristic'.
  592.  
  593.    Admissibility:
  594.         An admissible search algorithm is one that is guaranteed to
  595.         find an optimal path from the start node to a goal node, if
  596.         one exists. In A* search, an admissible heuristic is one that never
  597.         overestimates the distance remaining from the current node to
  598.         the goal. 
  599.  
  600.    Agent:
  601.     "Anything that can can be viewed a perceiving its environment
  602.     through sensors and acting upon that environment through
  603.     effectors." [Russel, Norvig 1995]
  604.  
  605.    ai: 
  606.         1. A three-toed sloth of genus Bradypus. This forest-dwelling
  607.     animal eats the leaves of the trumpet-tree and sounds a
  608.     high-pitched squeal when disturbed. (Based on the Random House
  609.     dictionary definition.)  2. An ancient canaanite city that was
  610.     occupied by the Israelites and is mentioned in the bible as
  611.     well as in other ancient texts. (thanks to Omri Safren)
  612.  
  613.    Alpha-Beta Pruning: 
  614.         A method of limiting search in the MiniMax algorithm.  The
  615.         coolest thing you learn in an undergraduate course.  If done
  616.         optimally, it reduces the branching factor from B to the
  617.         square root of B.
  618.  
  619.    Animat Approach:
  620.         The design and study of simulated animals or adaptive real robots
  621.         inspired by animals.  (From www-poleia.lip6.fr/ANIMATLAB - click on
  622.         "English page")
  623.  
  624.    Backward Chaining:
  625.     In a logic system, reasoning from a query to the data.  See
  626.     Forward chaining.
  627.  
  628.    Belief Network (also Bayesian Network):
  629.     A mechanism for representing probabilistic knowledge.
  630.     Inference algorithms in belief networks use the structure of
  631.     the network to generate inferences effeciently (compared to
  632.     joint probability distributions over all the variables).
  633.  
  634.    Breadth-first Search:
  635.     An uninformed search algorithm where the shallowest node in
  636.     the search tree is expanded first.
  637.  
  638.    Case-based Reasoning: 
  639.         Technique whereby "cases" similar to the current problem are
  640.         retrieved and their "solutions" modified to work on the current
  641.         problem. 
  642.  
  643.    Closed World Assumption:
  644.     The assumption that if a system has no knowledge about a
  645.     query, it is false.
  646.  
  647.    Computational Linguistics:
  648.     The branch of AI that deals with understanding human language.  Also
  649.     called natural language processing.
  650.  
  651.    Data Mining:
  652.     Also known as Knowledge Discovery in Databases (KDD) was been defined
  653.     as "The nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and
  654.     potentially useful information from data" in Frawley and
  655.     Piatetsky-Shapiro's overview.  It uses machine learning, statistical
  656.     and visualization techniques to discover and present knowledge in a
  657.     form which is easily comprehensible to humans.
  658.  
  659.    Depth-first Search:
  660.     An uninformed search algorithm, where the deepest non-terminal
  661.     node is expanded first.
  662.  
  663.    Embodiment:
  664.         An approach to Artificial Intelligence that maintains that the
  665.         only way to create general intelligence is to use programs
  666.         with 'bodies' in the real world (i.e. robots).  It is an
  667.         extreme form of Situatedness, first and most strongly put
  668.         forth by Rod Brooks at MIT.
  669.  
  670.    Evaluation Function:
  671.     A function applied to a game state to generate a guess as to
  672.     who is winning.  Used by Minimax when the game tree is too
  673.     large to be searched exhaustively.
  674.  
  675.    Forward Chaining:
  676.     In a logic system, reasoning from facts to conclusions.  See
  677.     Backward Chaining
  678.  
  679.    Fuzzy Logic:
  680.         In Fuzzy Logic, truth values are real values in the closed
  681.         interval [0..1]. The definitions of the boolean operators are
  682.         extended to fit this continuous domain. By avoiding discrete
  683.         truth-values, Fuzzy Logic avoids some of the problems inherent in
  684.         either-or judgments and yields natural interpretations of utterances
  685.         like "very hot". Fuzzy Logic has applications in control theory.
  686.  
  687.    Generate and Test:
  688.     The basic model for performing search in any search space.
  689.         "The purest form of `generate and test' is: 1. generate all
  690.         the possible [options] that I would even remotely consider
  691.         taking next, 2. test each [option] in the generated set to
  692.         filter out bad ones, and possibly to prioritize the rest. How
  693.         much you move away from this "pure" form depends on how much
  694.         of the testing you try to move into the generation stage.
  695.         What we often strive for in intelligent systems is:
  696.         1. generate only the most appropriate action 2. no testing is
  697.         needed But what we usually end up with is: 1. generate only
  698.         the best candidates (moving some of the testing conditions
  699.         into the generator), 2. perform a more strenuous test on the
  700.         small set of generated actions, for a final selection"
  701.         -Randolph_M._Jones <rjones@colby.edu>
  702.  
  703.    Heuristic:
  704.         The dictionary defines it as a method that serves as an aid to
  705.         problem solving.  It is sometimes defined as any 'rule of
  706.         thumb'.  Technically, a heuristic is a function that takes a
  707.         state as input and outputs a value for that state- often as a
  708.         guess of how far away that state is from the goal state.  See
  709.         also: Admissibility, Search.
  710.  
  711.    Information Extraction:
  712.     Getting computer-understandable information from human-readable
  713.     (ie natural language) documents.
  714.     
  715.    Iterative Deepening:
  716.     An uninformed search that combines good properties of
  717.     Depth-fisrt and Breadth-first search.
  718.  
  719.    Iterative Deepening A*:
  720.     The ideas of iterative deepening applied to A*.
  721.  
  722.    Language Acquisition:
  723.     A relatively new sub-branch of AI; traditionally computational
  724.     linguists tried to make computers understand human language by
  725.     giving the computer grammar rules.  Language acquisition is a
  726.     technique for the computer to generate the grammar rules itself.
  727.  
  728.    Machine Learning:
  729.     A field of AI concerned with programs that learn.  It includes
  730.     Reinforcement Learning and Neural Networks among many other
  731.     fields. 
  732.  
  733.    MiniMax:
  734.     An algorithm for game playing in games with perfect
  735.     information.  See alpha-beta pruning.
  736.  
  737.    Modus Ponens:
  738.     An inference rule that says: if you know x and you know that
  739.     'If x is true then y is true' then you can conclude y.
  740.  
  741.    Nonlinear Planning:
  742.         A planning paradigm which does not enforce a total (linear)
  743.         ordering on the components of a plan.
  744.  
  745.    Natural Language (NL):
  746.     Evolved languages that humans use to communicate with one another.
  747.  
  748.    Natural Language Queries:
  749.     Using human language to get information from a database.
  750.  
  751.    Partial Order Planner:
  752.     A planner that only orders steps that need to be ordered, and
  753.     leaves unordered any steps that can be done in any order.
  754.  
  755.    Planning:
  756.     A field of AI concerned with systems that constuct sequences
  757.     of actions to acheive goals in real-world-like environments.
  758.  
  759.    Problem Space (also State Space):
  760.     The formulation of an AI problem into states and operators.
  761.     There is usually a start state and a goal state.  The problem
  762.     space is searched to find a solution.
  763.  
  764.    Search:
  765.     The finding of a path from a start state to a goal state.  See
  766.     'Admissibility', 'Problem Space', and 'Heuristic'.
  767.  
  768.    Situatedness:
  769.         The property of an AI program being located in an environment
  770.         that it senses.  Via its actions, the program can select its
  771.         sensation input, as well as change its environment.
  772.         Situatedness is often considered necessary in the Animat
  773.         approach.  Some researchers claim that situatedness is key to
  774.         understanding general intelligence.  (see Embodiment)
  775.  
  776.    Strong AI:           
  777.         Claim that computers can be made to actually think, just like human
  778.         beings do. More precisely, the claim that there exists a class of
  779.         computer programs, such that any implementation of such a program is
  780.         really thinking.
  781.  
  782.    Unification:
  783.     The process of finding a substitution (an assignment of
  784.     constants and variables to variables) that makes two logical
  785.     statements look the same.
  786.  
  787.    Validation:
  788.         The process of confirming that one's model uses measureable inputs
  789.         and produces output that can be used to make decisions about the
  790.         real world.
  791.  
  792.    Verification:
  793.         The process of confirming that an implemented model works as intended.
  794.  
  795.    Weak AI:             
  796.         Claim that computers are important tools in the modeling and
  797.         simulation of human activity.
  798.  
  799. ----------------------------------------------------------------
  800. Subject: [1-14] In A*, why does the heuristic have to always
  801.         underestimate? 
  802.  
  803. Recall that in A*, a number is assigned to each node, its f-cost.
  804. f-cost is defined as f(n)=g(n)+h(n), where g(n) is the cost of
  805. traveling to node n, and h(n) is the heuristic guess at traveling from
  806. node n to the goal.  A* expands nodes based on minimal f-cost (i.e. it
  807. looks at all the nodes it knows about but hasn't yet examined closely,
  808. and picks the one with the smallest f(n)).  Let's look at the
  809. following situation:
  810.  
  811.                                  +-+   
  812.                                  |n|   
  813.                                  +-+
  814.                                             /   \
  815.                   +-+   +-+
  816.                               |o|   |p|  
  817.                               +-+   +-+ 
  818.                                       /            \
  819.                +-+            +-+     
  820.                      |g|---------|q|
  821.                +-+         +-+
  822.  
  823. n is an already expanded node, and A* is trying to decide if it wants
  824. to expand o or p.  If g is the goal node, then o is on the shorter
  825. path, so we want A* to pick o.  Lets assume that g(n) = 5 and the cost
  826. between nodes is always 1.  Therefore g(o)=6 and g(p)=6.  Now lets
  827. assume that our heuristic sometimes overestimates, so that h(o)=5,
  828. h(p)=3 and h(q)=2. 
  829.  
  830. In this case, f(o)=g(o)+h(o) = 6+5=11
  831.           f(p)=g(p)+h(p) = 6+3=9,
  832. so A* would expand p next, discovering node q.  Then it decides which
  833. node to expand, f(o)=g(o)+h(o) = 6+5=11
  834.         f(q)=g(q)+h(q) = 7+2=9,
  835. so A* would expand q next, discovering g.  Then it decides which node
  836. to expand, f(o)=g(o)+h(o) = 6+5=11
  837.        f(g)=g(g)+h(g) = 8+0=8,
  838. So A* would discover node g, notice that it is a goal and return the
  839. path n->p->q->g, which is _not_ the shortest path.
  840.  
  841. The intuition here is that the overestimate of h(o) led A* to look at
  842. another path where the overestimate was less bad.
  843.  
  844. ----------------------------------------------------------------
  845. Subject: [1-15] I'm a student considering further study  AI. What information
  846.                 is there for me? 
  847.  
  848. Aaron Sloman has written an essay addressing this question, aimed at people
  849. who know little about it.  Please see
  850. http://www.cs.bham.ac.uk/~axs/misc/aiforschools.html
  851.  
  852. ----------------------------------------------------------------
  853. Subject: [1-16] What are best graduate schools for AI?
  854.  
  855. The short answer is: MIT, CMU, and Stanford are historically the
  856. powerhouses of AI and still are the top 3 today.
  857.  
  858. There are however, hundreds of schools all over the world with at
  859. least one or two active researchers doing interesting work in AI.
  860. What is most important in graduate school is finding an advisor who is
  861. doing something YOU are interested in.  Read about what's going on in
  862. the field and then identify the the people in the field that are doing
  863. that research you find most interesting.  If a professor and his
  864. students are publishing frequently, then that should be a place to
  865. consider. 
  866. ----------------------------------------------------------------
  867. Subject: [1-17] No really, just give me a ranking of the best
  868.         graduate schools for AI!
  869.  
  870. [stolen from Randy Crawford crwfrdDESPAM@umich.edu:] 
  871.  
  872. "A single number that assesses a CS department's worth across the
  873. spectrum of AI topics has increasingly less meaning as you descend the
  874. rankings.  Few schools can claim to have outstanding profs that
  875. represent all areas in AI.  Perhaps no schools can.  As you descend
  876. through school reputations from CMU/MIT/Stanford/UC Berkeley down, you
  877. lose breadth as much as excellence.  It then becomes increasingly
  878. important that you clearly define the subtopic in AI that you want
  879. ranked...  What's more, reputations can change quickly.  Ten years ago
  880. Yale was among the best in AI, and five years ago, Chicago was quite
  881. strong.  Today, not."
  882.  
  883.  
  884. ----------------------------------------------------------------
  885. Subject: [1-18] What are the ratings of the various AI journals?
  886.  
  887. ISI (Institute for Scientific Information NOT Information Sciences
  888. Institute) produces an annual database called the Journal Impact
  889. Factors.  Check your library.  Lee Giles has done a nice job of
  890. extracting this information for some AI journals.  See:
  891. http://www.neci.nj.nec.com/homepages/giles/Citation.index/
  892.  
  893. Thanks to Bob Fisher and Dean Hougen for this answer.
  894.  
  895. You might also want to look at CiteSeer "Earth's largest free
  896. full-text index of scientific literature."  It also tracks citations.
  897.  
  898. For a somewhat complete list of AI journals listed by area, see part 3
  899. of this FAQ.
  900.  
  901. ----------------------------------------------------------------
  902. Subject: [1-19] Where can I find conference information?
  903.  
  904. Georg Thimm maintains a webpage that lets you search for upcoming
  905. or past conferences in a variety of AI disciplines.  Check out:
  906. http://www.drc.ntu.edu.sg/users/mgeorg/enter.epl
  907.  
  908. ----------------------------------------------------------------
  909. Subject: [1-20] How can I get the email address for Joe or Jill
  910.         Researcher? 
  911.  
  912. This question is an anachronism.  The correct way to get someone's
  913. email address is to Google them.  If that fails, try posting to the
  914. comp.ai newsgroup.
  915.  
  916. ----------------------------------------------------------------
  917. Subject: [1-21] What does it mean to say a 2-player game is 'solved'?
  918. Is tic-tac-toe solved? How about game z?
  919.  
  920. We say a game is solved when we know for sure the result when both
  921. players play optimally.  The result is either a guaranteed win for the
  922. first player, a guaranteed win for the second player, or a draw.  We
  923. find this out by searching the mini-max game tree to the game ending
  924. positions.  If you do this for 3x3 tic-tac-toe, it is easy to see that it
  925. is a forced draw. 
  926.  
  927. other games:
  928. 3x3x3 tic-tac-toe: win for the first player.
  929. 4x4x4 tic-tac-toe: win for the first player.
  930. Connect-4: win for the first player.
  931. Go-Moku: win for the first player.
  932.  
  933. [Maintainer's note: Please let us know about your favorite solved
  934. game.] 
  935.  
  936. ----------------------------------------------------------------
  937. Subject: [1-22] What's this Information Theory thing?
  938.  
  939. Information Theory was developed to describe properties of
  940. communication across networks.  It turns out that it has all sorts of
  941. applcations in AI and machine learning as well.  A good tutorial can
  942. be found at: 
  943. http://www-2.cs.cmu.edu/~dst/Tutorials/Info-Theory/
  944.  
  945. ----------------------------------------------------------------
  946. Subject: [1-23] What AI competitions exist?
  947.  
  948. The Loebner Prize, based on a fund of over $100,000 established by New
  949. York businessman Hugh G. Loebner, is awarded annually for the computer
  950. program that best emulates natural human behavior. During the
  951. contest, a panel of independent judges attempts to determine whether
  952. the responses on a computer terminal are being produced by a computer
  953. or a person, along the lines of the Turing Test. The designers of the
  954. best program each year win a cash award and a medal. If a program
  955. passes the test in all its particulars, then the entire fund will be
  956. paid to the program's designer and the fund abolished. For further
  957. information about the Loebner Prize, see the URL
  958.  
  959.    http://www.loebner.net/Prizef/loebner-prize.html
  960.  
  961. or write to Cambridge Center for Behavioral Studies, 11
  962. Waterhouse Street, Cambridge, MA 02138, or call 617-491-9020.
  963.  
  964. Also look at:
  965.  
  966. http://www.eecs.harvard.edu/~shieber/papers/loebner-rev-html/loebner-rev-html.html
  967. for a published criticism of the Loebner.
  968.  
  969. Hugh G. Loebner has written a reply to Prof. Shieber's critique.  It
  970. may be found at:
  971. http://loebner.net/Prizef/In-response.html
  972.  
  973.  ---
  974.  
  975. The Robot World Cup Initiative (RoboCup) is an attempt to foster AI
  976. and intelligent robotics research by providing a standard problem
  977. where wide range of technologies can be integrated and examined. For
  978. this purpose, RoboCup chose to use soccer game, and organize RoboCup:
  979. The Robot World Cup Soccer Games and Conferences. In order for a robot
  980. team to actually performa soccer game, various technologies must be
  981. incorporated including: design principles of autonomous agents,
  982. multi-agent collaboration, strategy acquisition, real-time reasoning,
  983. robotics, and sensor-fusion.  RoboCup is a task for a team of multiple
  984. fast-moving robots under a dynamic environment. RoboCup also offers a
  985. software platform for research on the software aspects of RoboCup.
  986. Information can be found at: http://www.robocup.org/02.html
  987.  
  988.  ---
  989.  
  990. The BEAM Robot Olympics is a robot exhibition/competition started in
  991. 1991. For more information about the competition, write to BEAM Robot
  992. Olympics, c/o: Mark W. Tilden, MFCF, University of Waterloo, Ontario,
  993. Canada, N2L-3G1, 519-885-1211 x2454, mwtilden@watmath.uwaterloo.ca.
  994.  
  995.  ---
  996.  
  997. The Gordon Bell Prize competition recognizes outstanding achievements
  998. in the application of parallel processing to practical scientific and
  999. engineering problems. Entries are considered in performance,
  1000. price/performance, compiler parallelization and speedup categories,
  1001. and a total of $3,000 will be awarded. The prizes are sponsored by
  1002. Gordon Bell, a former National Science Foundation division director
  1003. who is now an independent consultant.  Contestants should send a
  1004. three- or four-page executive summary to 1993 Gordon Bell Prize, 
  1005. c/o Marilyn Potes, IEEE Computer Society, 10662 Los Vaqueros Cir., 
  1006. PO Box 3014, Los Alamitos, CA 90720-1264, before May 31, 1993.
  1007.  
  1008.  ---
  1009.  
  1010. AAAI has an annual robot building competition.  The anonymous FTP site
  1011. for the contest is/was 
  1012.    aeneas.mit.edu:/pub/ACS/6.270/AAAI/
  1013.  
  1014. This site has the manual and the rules.  To be added to the
  1015. rbl-94@ai.mit.edu mailing list for discussing the AAAI robot building
  1016. contest, send mail to rbl-94-request@ai.mit.edu. See also the 6.270
  1017. robot building guide in part 4 of this FAQ.
  1018.  
  1019.  ---
  1020.  
  1021. CASC theorem prover competition is held annually at the CADE
  1022. conference.  First-order logic theorem prover compete for recognition
  1023. and plaques.  The web page for this years contest (1999) is found at:
  1024. http://www.cs.jcu.edu.au/~tptp/CASC-16/
  1025.  
  1026.  ---
  1027.  
  1028. The International Computer Chess Association presents an annual prize
  1029. for the best computer-generated annotation of a chess game. The output
  1030. should be reminiscent of that appearing in newspaper chess columns,
  1031. and will be judged on both the correctness and depth of the variations
  1032. and also on the quality of the program's written output. The deadline
  1033. is December 31, 1994. For more information, write to Tony Marsland
  1034. <tony@cs.ualberta.ca>, ICCA President, Computing Science Department,
  1035. University of Alberta, Edmonton, Canada T6G 2H1, call 403-492-3971, or
  1036. fax 403-492-1071.
  1037.  
  1038. ----------------------------------------------------------------
  1039. Subject: [1-24] Open Source Software and AI
  1040.  
  1041. Some of the more interesting AI programs end up getting released to the
  1042. Web, usually with liscence granting redistrubition for non-commercial
  1043. purposes, or, increasingly, under the GNU Public License.  See Part 6 of the
  1044. FAQ for more information.
  1045.  
  1046. ----------------------------------------------------------------
  1047. Subject: [1-25] AI Job Postings
  1048.  
  1049. Computists International publishes a list of AI related jobs, which is 
  1050. also posted periodically to comp.ai at the request of the moderator. 
  1051. Computists International also publishes a set of informative newsletters 
  1052. that may be subscribed to at http://www.computists.com with membership.  
  1053. Student fees are (as of 3/30/00) $22.50 and professional fees are $47.50.
  1054.  
  1055. For neural networks, the Neuron Digest and Connectionists mailing
  1056. lists are a good source of job postings. For computer vision, the
  1057. VISION-LIST digest includes occasional job announcements. A good
  1058. source for general AI is Computists' Communique. For postdoctoral
  1059. appointments, see sci.research.postdocs.
  1060.  
  1061. A new list (as of 16 Jan 2003) is available at
  1062. http://groups.yahoo.com/group/Artificial_Intelligence_Jobs/ 
  1063.  
  1064. ----------------------------------------------------------------
  1065. Subject: [1-26] Future Directions of AI
  1066.  
  1067. [Note:as of 2002, this is out of date.]
  1068.  
  1069. The purpose of this question is to compile a list of major ongoing and
  1070. future thrusts of AI. To be included in this list a research problem
  1071. or application must have the following characteristics:
  1072.  
  1073.    [1]  Collaborative Community Effort: It must span several subfields
  1074.         of AI, requiring some degree of collaboration between AI
  1075.         researchers of different specialties. The idea is to help
  1076.         unify the fragmented subfields with a common purpose or
  1077.         purposes. 
  1078.  
  1079.    [2]  High Impact: It must address important problems of widespread interest.
  1080.         Solving the problem must matter to many people and not simply
  1081.         be adding another grain of sand on the anthill. This will help
  1082.         motivate and excite researchers, and justify the field to outsiders.
  1083.  
  1084.    [3]  Short Horizon for Progress: It must be possible to have incremental
  1085.         progress and not be an all or nothing problem. For example,
  1086.         problems where we can reasonably expect to make significant
  1087.         measurable progress over the next 10 years or so.
  1088.  
  1089.    [4]  Drive Basic Research: It should involve more than just
  1090.         applying current technology, but should drive basic research
  1091.         and the development of new technology (possibly in completely
  1092.         new directions). 
  1093.  
  1094. In short, these problems should be "Grand Challenges" for AI. If you
  1095. were trying to describe the field of AI to a layman, what concrete
  1096. problems would you use to illustrate the overall vision of the field?
  1097. Saying that the goal of AI is to produce "thinking machines that solve
  1098. problems" doesn't quite cut it.
  1099.  
  1100.    o  Knowbots/Infobots, Web Agents and Intelligent Help Desks
  1101.          Unified NLU, NLG, Information Retrieval, KR, Reasoning,
  1102.          Intelligent User Interfaces, Qualitative Reasoning.
  1103.  
  1104.    o  Autonomous Vehicles
  1105.          Unified Robotics, Machine Vision, Machine Learning,
  1106.          Intelligent Control, Planning
  1107.  
  1108.    o  Machine Translation
  1109.          Unified NLU, NLG, Knowledge Representation, Speech Understanding,
  1110.          Speech Synthesis 
  1111.  
  1112. It seems appropriate to mention, in this context, some of the early
  1113. goals of AI.  In 1958 Newell and Simon predicted that computers would
  1114. -- by 1970 -- be capable of composing classical music, discovering
  1115. important new mathematical theorems, playing chess at grandmaster
  1116. level, and understanding and translating spoken language. Although
  1117. these predictions were overly optimistic, they did represent a set of
  1118. focused goals for the field of AI. [See H. A. Simon and A. Newell,
  1119. "Heuristic Problem Solving: The Next Advance in Operations Research",
  1120. Operation Research, pages 1-10, January-February 1958.]
  1121.  
  1122. ----------------------------------------------------------------
  1123. Subject: [1-27] Where are the FAQs for...neural nets? natural
  1124. language? artificial life? fuzzy logic? genetic algorithms?
  1125. philosophy? Lisp? Prolog?  robotics?
  1126.  
  1127. The FAQs for various related AI fields can be found:
  1128. ( this list is obviously incomplete)
  1129.  
  1130. comp.ai.neural-nets: ftp://ftp.sas.com/pub/neural/FAQ.html
  1131. comp.ai.nat-lang: http://www.cs.columbia.edu/~acl/nlpfaq.txt
  1132. comp.ai.alife: ?
  1133. comp.ai.fuzzy: ?
  1134. comp.ai.genetic: ftp://rtfm.mit.edu/pub/usenet/comp.ai.genetic/
  1135. comp.ai.philosophy: ?
  1136. comp.lang.lisp: ftp://ftp.think.com/public/think/lisp/
  1137.  
  1138. In general, http://www.faqs.org/ is a good place to check for the
  1139. latest FAQs in most areas.
  1140.  
  1141. ---
  1142. [ comp.ai is moderated.  To submit, just post and be patient, or if ]
  1143. [ that fails mail your article to <comp-ai@moderators.isc.org>, and ]
  1144. [ ask your news administrator to fix the problems with your system. ]
  1145.