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編輯推薦: |
全方位解读人工智能的来龙去脉,一线专家细数行业经典与成败得失,站在巨人的肩膀上,看清AI的本质、趋势与未来。
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內容簡介: |
本书全面讲述人工智能的发展史,几乎覆盖人工智能学科的所有领域,包括人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等。本书作者和书中诸多人物或为师友或相熟相知,除了详实的考证还有有趣的轶事。
本书既适合专业人士了解人工智能鲜为人知的历史,也适合对人工智能感兴趣的大众读者作为入门的向导。
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關於作者: |
尼克,曾任职于哈佛和惠普,后创业投资,2016年创立乌镇智库。无论忙闲不忘读书写字,作品多发表于《上海书评》,并有著作《UNIX SYSTEM V内核剖析》和《哲学评书》。
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目錄:
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第1章 达特茅斯会议:人工智能的缘起
1.背景
2.达特茅斯会议
3.AI历史的方法论
4.会议之后
5.预测未来:会有奇点吗?
第2章 自动定理证明兴衰纪
1.自动定理证明的起源
2.罗宾逊和归结原理
3.项重写
4.阿贡小组和马库恩
5.符号派的内部矛盾:问答系统和归结原理的失落
6.几何定理证明与计算机代数
7.定理证明系统和竞赛
8.哲学问题
9.现状
10.结语
第3章 从专家系统到知识图谱
1.费根鲍姆和DENDRAL
MYCIN 3.专家系统的成熟
知识表示 5.雷纳特和大知识系统
6.语义网
7.谷歌和知识图谱
第4章 第五代计算机的教训
1.背景
2.理论基础:逻辑程序和Prolog
3.五代机计划和五代机研究所
4.并发Prolog
5.美国和欧洲对日本五代机计划的反应
6.结局和教训
日本还有机会吗:日本下一代人工智能促进战略
第5章 神经网络简史
1.神经网络的初创文章
2.罗森布拉特和感知机
神经网络的复兴 4.深度学习
第6章 计算机下棋简史:机定胜人,人定胜天
1.机器下棋史前史
2.跳棋插曲
3.计算机下棋之初
4.深蓝
5.围棋和AlphaGo
第7章 自然语言处理
1.乔治敦实验
2.乔姆斯基和句法分析
ELIZA和PARRY 4.维诺格拉德和积木世界
5.统计派又来了
6.神经翻译是终极手段吗?
7.问答系统和IBM沃森
8.回顾和展望
第8章 向自然学习:从遗传算法到强化学习
1.霍兰德和遗传算法
2.遗传编程
3.强化学习
4.计算向自然学习还是自然向计算学习
5.计算理论与生物学
第9章 哲学家和人工智能
1.德雷弗斯和《计算机不能干什么》
2.塞尔和中文屋
3.普特南和缸中脑
4.给哲学家一点忠告
第10章 人是机器吗?人工智能的计算理论基础
1.丘奇-图灵论题:为什么图灵机是最重要的发明?
2.相似性原则:另一个重要但不太被提及的计算理论思想
3.超计算
4.BSS实数模型
5.量子计算
6.计算理论的哲学寓意
7.丘奇-图灵论题、超计算和人工智能
第11章 智能的进化
1.大脑的进化
2.能源的摄取和消耗
3.全社会的算力作为文明的测度
4.人工智能从哪里来?
5.人工智能向哪里去:会有超级智能吗?
第12章 当我们谈论生死时,我们在谈论什么?
附录1 图灵小传
附录2 人工智能前史:图灵与人工智能
附录3 冯诺伊曼与人工智能
附录4 计算机与智能
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