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248千字 字数
2018-10-01 发行日期
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主编推荐语
《人工智能全景图》:通俗易懂,消除神秘感。
内容简介
这是一部对人工智能充满敬畏之心的匠心之作,由《深入理解Java虚拟机》作者耗时一年完成,它将带你从奠基人物、历史事件、学术理论、研究成果、技术应用等5个维度全面读懂人工智能。本书以时间为主线,用专业的知识、通俗的语言、巧妙的内容组织方式,详细讲解了人工智能这个学科的全貌、能解决什么问题、面临怎样的困难、尝试过哪些努力、取得过多少成绩、未来将向何方发展,尽可能消除人工智能的神秘感,把阳春白雪的人工智能从科学的殿堂推向公众面前。
目录
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版权信息
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前言
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致谢
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第一部分 以智慧创造智慧
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第1章 洪荒年代
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1.1 概述
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1.2 引言:信息革命
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1.3 图灵机,计算的基石
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1.4 人工智能的萌芽
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1.5 图灵测试:何谓智能?
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1.6 智能与人类的界限
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1.7 机器能思考吗?
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1.8 机器拟人心
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1.9 机器拟人脑
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1.10 机器拟人身
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1.11 本章小结
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第2章 迈向人工智能
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2.1 概述
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2.2 引言:不经意间改变世界
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2.3 达特茅斯会议
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2.4 有学术就有江湖
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2.5 有江湖就有传奇
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2.6 人工智能早期成果
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2.7 本章小结
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第二部分 学派争鸣
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第3章 符号主义学派
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3.1 概述
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3.2 引言:五分钟逻辑学
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3.3 描述已知,推理未知
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3.4 知识!知识!知识!
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3.5 从演绎到归纳
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3.6 符号主义的现状和未来
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3.7 本章小结
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第4章 连接主义学派
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4.1 概述
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4.2 引言:命运
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4.3 大脑模型
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4.4 崛起的明星
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4.5 陨落的流星
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4.6 感知机
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4.7 凛冬将至
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4.8 人工智能的繁荣与寒冬
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4.9 本章小结
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第5章 行为主义学派
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5.1 概述
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5.2 引言:昔日神童
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5.3 自动机对抗自动机
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5.4 从“控制论”说起
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5.5 机械因果观和行为主义
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5.6 自复制机和进化主义
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5.7 机器人学
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5.8 本章小结
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第三部分 第三波高潮
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第6章 机器学习概览
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6.1 概述
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6.2 什么是机器学习
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6.3 机器学习的意义
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6.4 机器学习解决的问题
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6.5 进行机器学习:实战模型训练
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6.6 评估验证
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6.7 本章小结
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第7章 深度学习时代
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7.1 概述
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7.2 引言:深度学习教父
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7.3 逆反之心
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7.4 复兴之路
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7.5 深度学习时代
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7.6 深度神经网络
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7.7 从实验室到企业
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7.8 挑战与反思
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7.9 本章小结
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第四部分 人机共生
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第8章 与机器共生
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8.1 概述
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8.2 引言:天才还是白痴
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8.3 与机器竞技
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8.4 与机器共舞
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8.5 本章小结
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附录
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尽管相当部分内容的学术化语言不太好懂,但整体而言,该书从专业角度详细介绍了人工智能的关键技术及其发展过程,如深度学习、神经网络等,并对人工智能的未来进行了大胆预测与深刻反思,让我们在惊叹技术进步的同时,也对人工智能的未来充满了思考与期待。
每日一书:《智慧的疆界:从图灵机到人工智能》。“目光所及之处,只是不远的前方,即使如此,依然可以看到那里有许多值得去完成的工作在等待我们。”—— 阿兰・图灵(Alan Turing)1)智慧的疆界应是指人类探寻智能奥秘过程中,“已知” 与 “未知” 之间的界线。以代表计算能力的图灵机为起点,以掌握了意识和思维奥秘的终极智能为终点,在这条路上人类摸索前行,现在还不知道距离终点有多远,只是走得越久,知道得越多,看见的未知风景越多。这段探索奥秘的历程,当然值得我们去记录、学习。2)智慧的疆界应是指人工智能诞生与发展过程中,贡献毕生精力和智慧的开拓者们。从图灵、香农、冯・诺依曼、维纳,到纽厄尔、司马贺、麦卡锡、明斯基、皮茨、麦卡洛克,再到辛顿、燕乐存、奥本希、乔丹、尼尔森等,一位位天才学者不懈奋斗,为人类掌握 “智能” 这个科学的最终领域拓土开疆。这些学者的传奇故事,当然值得我们去记录、学习。3)智慧的疆界应是指 “人类智能” 与 “人工智能” 中间,那条迄今看来仍无法逾越的鸿沟。模仿、学习并最终掌握人类得以拥有智能的本质原理,跨越这条鸿沟,得以用智慧制造出智慧是人工智能的最终目标,经过六十余年,甚至可以说是两三百年的探索,终于找到了一些可能可行的路径,总结了一些也许是正确的方法,做出了一点阶段性但足以改变世界的成果,也遇到过不少令人望而生畏的巨大困难和挫折。这些跨越这条鸿沟,实现人工智能终极目标的方法、理论、成功与失败,当然值得我们去记录、学习。“如果人类由于无法分辨一台机器是否具备与人类相似的智能,导致无法分辨与之对话的到底是人类还是机器,那即可认定机器存在智能。”《智慧的疆界:从图灵机到人工智能》是一部面向大众的人工智能全景式读物,作者周志明以时间为主轴,从理论奠基、技术演进到产业应用,系统梳理了人工智能七十余年的发展历程。全书以 “奠基人物 — 历史事件 — 学术理论 — 研究成果 — 技术应用” 五大维度为核心框架,力求将高深专业的 AI 知识拉回大众视野,让非专业读者也能轻松理解。叙述线索清晰划分前后两大部分:1956 年达特茅斯会议前的 “思想萌芽” 与会议后的 “学科诞生”,先从图灵机、图灵测试等基础概念切入,再逐步展开符号主义、连接主义等主要学派的理论争鸣,脉络分明且层层深入。书中对 AI 的核心主题进行了全面且深入的阐释:在理论基石层面,详细解读了图灵机、可计算性与邱奇 - 图灵论题,清晰阐明 “凡是能被人类证明的计算问题,都能被图灵机模拟” 这一核心观点,从而为人工智能划定了坚实的数学边界;在历史节点部分,重点回顾了达特茅斯会议的里程碑意义、神经网络的兴起、专家系统热潮与深度学习突破等关键技术浪潮,同时客观揭示了 “管中窥豹” 式局部成功的内在局限;对于核心学派,书中梳理了符号主义、连接主义、行为主义三大流派的发展脉络,分析了它们在推理、学习、感知等领域的互补性与冲突点,帮助读者打破 “深度学习即 AI 全部” 的认知误区;而在现实与未来的探讨中,作者结合医疗、法律等行业的具体案例,展现了大数据与算法为 AI 带来的能力飞跃,同时也直面伦理争议、隐私保护、责任归属等重要社会议题,引发读者深度思考。作者的写作意图清晰而深刻,他希望读者能 “站在巨人的肩膀上看世界”,先理解 “智能” 概念的演变历程,再理性看待当下热门的 AI 模型,避免因陷入信息茧房而误将局部进展当作行业全貌。全书通过数学、哲学与工程实践的多重视角交织叙事,既保持了知识的严谨性,又兼具可读性与启发性。总而言之,这部作品既是一部系统完整的 AI 通史,也是一堂 “如何正确看待机器智能” 的思维课,能够帮助读者穿越技术喧嚣,精准把握人工智能真正的潜力与边界。
大白话介绍人工智能行业,了解行业发展史的入门读物,必读
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出版方
机械工业出版社
机械工业出版社是全国优秀出版社,自1952年成立以来,坚持为科技、为教育服务,以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨,以“服务社会和人民群众需求,传播社会主义先进文化”为己任,产业结构不断完善,已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸,现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社,涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。