两大类搜索算法：单智能体（single-agent）搜索 和 多智能体（multi-agent）对抗搜索（adversarial search）

《人工智能（高中版）》姚期智 清华大学出版社

人工智能几个核心方向，搜索，机器学习，线性回归，决策树、梯度提升和随机森林，神经网络，计算机视觉，自然语言处理，马尔可夫决策过程与强化学习

1956年达特茅斯会议，
1997年机器人“深蓝”击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫；
2012年卷积神经网络在ImageNet图像识别比赛中一举夺魁；
2016年机器人AlphaGo系统击败世界围棋冠军李世石

1955年，麦卡锡（John McCarthy）、闵斯基（Marvin Minsky）、香农与罗切斯特（Nathaniel Rochester）共同提交了一份申请书，
提出于1956年暑假在美国汉诺瓦小镇的达特茅斯学院举行一场研讨会，讨论通过机器实现智能所需的科学基础。
正是在这次会议上，人工智能的概念正式被提出。

图灵在1950年的划时代的论文《计算机器与智能》（Computing Machinery and Intelligence）中提出著名的“图灵测试”：
如果一台机器能与人类通过通信设备对话并不被辨别出其机器身份，则称这台机器具有智能

纵观科学的发展史，人工智能可以说是人类长期以来一直不停追求，力求理解与掌握的一个领域。
从两千多年前的亚里士多德（Aristotle，古希腊哲学家）开始，到后来的科学巨擘图灵（Alan Turing，计算机科学之父）与香农（Claude Shannon，信息论的创始人），
他们无一不为人类的智慧及后来的人工智能着迷并不倦地探索。
科学家们希望能以科学的手段理解智能的本质，并制造出智能的机器，实现像人脑一样的学习、理解与决策

霍华德马克斯 《周期》
周期永恒：市场、经济、信贷、心理的周期波动是必然的。
极端反转：任何过度上涨或下跌都会回归均值。
逆向布局：最佳机会出现在市场恐慌时，最大风险隐藏在狂热中。
概率思维：利用周期提高胜率，而非追求绝对正确。
在别人贪婪时恐惧，在别人恐惧时贪婪，
理性、耐心和纪律是应对周期的关键。

资本过度投入是导致经济波动的罪魁祸首，
过度投资会造成市场供给过多，然后便是衰退，
直到有新的技术发明最终带来新一轮投资的增长。

传统的经济周期理论大多诞生于1929年大危机之前，
例如基于库存变动的基钦周期、基于设备投资的朱格拉周期、
基于地产投资的库兹涅茨周期，以及由技术进步带动的康德拉季耶夫周期。
每一轮经济周期或者商业周期，经济都经历复苏、繁荣、衰退和萧条四个阶段，
而当以上这四类周期在时间上重叠时，则呈现周期共振现象，此时经济增长的周期性波动更为显著。