注釋

1. Keepon是Hideki Kozima為了研究兒童的社交發展而創建的。傳感器（攝像機和麥克風）允許Keepon檢測人類活動并在互動場景中做出反應。頭部運動可以控制注意力和眼神交流，而身體運動則表示情緒狀態——左右搖擺（愉悅）和上下擺動（興奮）。Kozima的研究探索了兒童社交關懷與溝通的各個階段和問題。有關這項有趣工作的詳細信息，請參見Kozima、Michalowski和Nakagawa（2009）。

2. 參見King（2002）或https://www.youtube.com/watch?v=kie96iRTq5M。

3. 參見Smith（2016）或https://en.wikipedia.org/wiki/Silver_Swan_(automaton)。

4. 注意，這個評論來自一位研究運動控制復雜性的專家：“如果我們考慮靈巧地操作一粒棋子的技能，那么很明顯，如果讓當今最好的機器人與一個幼兒水平的人進行較量，就不存在競爭了。孩子們所展示出的操作技能超過了任何機器人”（Wolpert 2007，511）。

5. 作為藝術與科學之間關系的旁白，這個話題引發了對美與真理的普遍性的思考。任何認為科學和工程不是很具有創造性的研究領域的人，都可能做得比研究計算中的一些經典算法更糟糕。這些算法通常很短，只有十來行，簡單而巧妙，往往非常漂亮。搜索和排序算法通常不包含數學，是這種藝術發明很好的例子。算法類似于邏輯或數學證明，只需幾行文字，就可以捕獲一個過程或機制，這可能具有驚人的含義。那些把自己對科學的無知標榜為具有創造力的藝術家，應該考慮一下這些結構中固有的純粹的創造力。

6. 歷史根源往往包含著基本的思想。讀者可能會驚訝地發現，有多少現代計算技術和系統實際上在五十多年前就被提出了。除了這些歷史的魅力之外，重要的是要評估問題是如何被處理的，有時又是如何被拋棄的，而最終是如何被徹底解決的。