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

这本书虽然写作的时间点离现在有些久远了，但是书中写的内容一点都不过时，除了没有讲最近大火的 Transformer 架构之外，大部分都讲了，而且将 AI 的发展历史也如数家珍讲得非常彻底。同时针对 AI 的不同流派的核心算法的原理也都讲得很清楚。对不了解 AI 的人来说是一本非常不错的科普入门书。

没想到附录整理得很完整，你会看到人类一直在创造，这不是结束，仅仅是序幕的尾声！

除了出书时间稍早，导致一些最新行业发展现状缺失，其它都挺好，值得一读。

通过人工智能的发展史 展现出人工智能技术的多条路径，各条路径的技术发展，应用的场景，技术的优劣。娓娓道来生动而扎实。

站在全局最大值点俯瞰人工智能发展的起起伏伏、枝枝蔓蔓。

专业部分其实还是有点吃力，但对人工智能的前世今生有了了解，参考过去三个人工智能高潮和低估，我们目前的焦虑和疯狂前人也经历过，应对变化可以像投资人一样拥抱也可以像辛顿一样坚守