我认为300。
乔姆斯基： ...但是，你无法预测什么事情C. 线虫线虫]要做的事情。也许是因为你在错误的地方寻找。
外来的卡茨
我想转移话题，以不同的方法中所使用AI。因此，“良好的老式AI”，因为它的标记现在，强烈的形式主义的传统弗雷格和罗素的数理逻辑，例如，或它的衍生物，如非单调推理等。有趣的是，从科学的角度来看，即使最近，这些方法已几乎全军覆没的主流，并已在很大程度上取代的历史-在调用自身的AI -概率模型和统计模型。我的问题是，你认为说明了这种转变，是朝着正确的方向迈出的一步吗？
乔姆斯基：我听到帕特温斯顿一说起这几年前。他是人工智能和机器人技术得到了这一点，你其实可以做的事情是有用的，所以它的实际应用和一些，也许没有放弃，而是放在一边，更基本的科学问题，只是赶上了在技术和实现特定目标的成功。
因此，它转移到工程...
这样做了所有的地方。如果要预测明天的天气。好吧，我会得到我的统计先验做到这一点的方法之一是，如果你愿意，明天的天气将是相同的，因为这是昨天在克利夫兰，所以我会坚持，在有一个高概率，和那里的阳光将有一定的影响，所以我会坚持，你会得到一堆这样 的假设，你运行实验，你看它一遍又一遍，纠正贝叶斯方法，你会得到更好的先验。你明天的天气将是一个很好的近似。这不是气象学家做什么-他们想了解它是如何工作的。这些都是成功意味着什么，什么样的成就是两个不同的概念。在我自己的领域，语言领域，这一切都结束的地方。像计算认知科学，语言，成功的概念，是几乎总是这样。所以，如果你得到了越来越多的数据，更好的和更好的统计数字，你可以得到一个更好的和更好的近似一些巨大的语料文本一样，一切都在华尔街日报的档案-但你学不到任何东西的语言。乔姆斯基：成为... 好，这是可以理解的，但当然，直接的人从原来的问题。我不得不说，我自己，我是持怀疑态度的原创作品。我想这是第一次，所有的方式过于乐观，这是假设，几乎没有人理解的系统，需要真正的理解，你可以实现的事情，你就不能获得，理解它抛出一个复杂的机器。如果您尝试这样做，你的成功，这是自我强化的一个概念，因为你获得成功这一概念，但什么做的科学，它是非常不同的。因此，举例来说，一个极端的例子，假设有人说，他希望消除物理系，并以正确的方式做到这一点。该“右”的方法是，以采取无休止的数字什么的发生外部视频的录像带，并养活他们到了最大，速度最快的计算机，千兆字节的数据，并做复杂的统计分析-你知道，贝叶斯这样那样的[ 编辑器的注意事项一个现代化的数据大量运用概率论的方法来分析。] -你会得到一些窗外下会发生什么样的预测。事实上，你得到一个更好的预测比物理系永远不会放弃。好了，如果成功的定义得到一个公平的近似一团混乱的未经分析的数据，那么它的更好的方式，以做它这样比到做它的物理学家做的方式，你知道，没有想到实验有关摩擦的飞机，并因此对等等。但是，你不会得到的，始终瞄准科学-你会得到什么样的理解所发生的事情是一个近似值。
一个非常不同的方法，这我认为是正确的做法，以尝试看到，如果你能理解什么的基本原则是，交易的核心属性，并承认，在实际的使用中，还有的会是一千元其他变量干预 - 有点像窗外发生了什么，你会粘着性排序上以后，如果你想更好的近似，这是一个不同的方法。这些科学是两个不同的概念。第二个是伽利略以来，这是现代科学的科学。近似未经分析的数据类型是排序的一种新的方法，而不是完全，有喜欢的东西了过去。它基本上是一个新的方法，加速了存在大量的记忆，非常迅速的处理，使您可以做这样的事情，你不能这样做的手。但我认为，我自己的，它是领先的计算认知科学等学科的方向，也许一些实用性...
..在工程？
乔姆斯基： ...但离理解。是啊，也许一些有效的工程。它是一种有趣的，看看发生了什么事工程。所以当我到麻省理工学院，它是20世纪50年代，这是一个工科学校。有一个很好的数学系，物理系，但他们提供服务的部门。他们教的工程师，他们可以使用的技巧。电气工程部门，您学习了如何建立一个电路。好吧，如果你去了麻省理工学院在20世纪60年代，还是现在，它是完全不同的。无论你在什么工程领域，你学会了基本相同的科学和数学。那么也许你了解一点点关于如何应用它。但是，这是一个非常不同的方法。它可能导致的事实，真正在历史上是第一次，在基础科学，物理学一样，有一些东西真的告诉工程师。此外，技术开始改变速度非常快，所以没有太大的学习今天的技术，如果它的将是不同的10年，从现在的点。所以，你要学会科学的根本，将是适用于任何沿。而几乎同样的事情发生在医学上。因此，在过去的一个世纪中，又是第一次，生物学有什么大不了的事情告诉给医学实践的，所以你必须了解，如果你想成为一名医生的生物学和技术，将再次改变。嗯，我认为这是一种过渡，像一门艺术，您将学习如何练习-一个模拟将设法满足一些数据，你不明白，也许，在一些时尚的东西，将工作建设- -科学在现代时期，发生了什么事，大约伽利略的科学。