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人工智能簡史(第2版) 版權信息
- ISBN：9787115491718
- 條形碼：9787115491718 ; 978-7-115-49171-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能簡史(第2版) 本書特色
1.人工智能專家尼克重磅作品全新升級； 2.全方位解讀人工智能的來龍去脈，一線專家細數行業經典與成敗得失； 3.把科學的故事講得富于思想性，把技術的問題講得頗具趣味性； 4.獲得第七屆中華優秀出版物圖書獎、第八屆吳文俊人工智能科技進步獎，入圍央視“2017年度中國好書”，獲選第十三屆“文津圖書獎”推薦圖書； 5.新版全書修訂，新增章節，補充人工智能演進路線圖和人物關系圖。
人工智能簡史(第2版) 內容簡介
《人工智能簡史》全面講述人工智能的發展史，幾乎覆蓋人工智能學科的所有領域，包括人工智能的起源、自動定理證明、專家系統、神經網絡、自然語言處理、遺傳算法、深度學習、強化學習、不錯智能、哲學問題和未來趨勢等，以宏闊的視野和生動的語言，對人工智能進行了全面回顧和深度點評。 第2版中每章都有新增內容，并增加了全新的3章，整理了人工智能幾大派別的演化路線和人物的繼承關系，有助讀者閱讀方便。 本書極具專業性、思想性和趣味性，既適合缺少專業背景的讀者了解人工智能的來龍去脈，作為人工智能的啟迪之書，也適合專業人士了解人工智能鮮為人知的歷史，提供深入學習的指導。
人工智能簡史(第2版) 目錄
目 錄
第 1章 達特茅斯會議：人工智能的緣起 1
1． 背景 2
2． 達特茅斯會議 7
3． AI歷史的方法論 11
4． 會議之后 16
5． 預測未來：會有奇點嗎？ 22
第 2章 自動定理證明興衰紀 27
1． 自動定理證明的起源 28
2． 羅賓遜和歸結原理 36
3． 項重寫 38
4． 阿貢小組和馬庫恩 39
5． 符號派的內部矛盾：問答系統和歸結原理的失落 41
6． 幾何定理證明與計算機代數 43
7． 定理證明系統和競賽 48
8． 哲學問題 51
9． 現狀 55
10． 結語 57
第3章 從專家系統到知識圖譜 69
1． 費根鮑姆和DENDRAL 70
2． MYCIN 73
3． 專家系統的成熟 75
4． 知識表示 76
5． 雷納特和大知識系統 81
6． 語義網 84
7． 谷歌和知識圖譜 86
第4章 第五代計算機的教訓 93
1． 背景 94
2． 理論基礎：邏輯程序和Prolog 97
3． 五代機計劃和五代機研究所 100
4． 并發Prolog 103
5． 美國和歐洲對日本五代機計劃的反應 105
6． 結局和教訓 109
7． 日本還有機會嗎：日本下一代人工智能促進戰略 111
第5章 神經網絡簡史 113
1． 神經網絡的初創文章 114
2． 羅森布拉特和感知機 120
3． 神經網絡的復興 125
4． 深度學習 129
第6章 計算機下棋簡史：機定勝人，人定勝天 135
1． 機器下棋史前史 136
2． 跳棋插曲 137
3． 計算機下棋之初 138
4．“深藍” 144
5． 圍棋和AlphaGo 146
第7章 自然語言處理 149
1． 喬治敦實驗 150
2． 喬姆斯基和句法分析 151
3． ELIZA和PARRY 158
4． 維諾格拉德和積木世界 165
5． 統計派又來了 172
6． 神經翻譯是終極手段嗎？ 174
7． 問答系統和IBM沃森 175
8． 回顧和展望 177
第8章 向自然學習：從遺傳算法到強化學習 183
1． 霍蘭德和遺傳算法 184
2． 遺傳編程 189
3． 強化學習 191
4． 計算向自然學習還是自然向計算學習 197
5． 計算理論與生物學 198
第9章 哲學家和人工智能 203
1． 德雷弗斯和《計算機不能干什么》 204
2． 塞爾和中文屋 211
3． 普特南和缸中腦 214
4． 給哲學家一點忠告 217
第 10章 人是機器嗎？——人工智能的計算理論基礎 223
1． 丘奇-圖靈論題：為什么圖靈機是*重要的發明？ 225
2． 相似性原則：另一個重要但不太被提及的計算理論思想 230
3． 超計算 234
4． BSS實數模型 235
5． 量子計算 237
6． 計算理論的哲學寓意 240
7． 超計算和人工智能 242
第 11章 智能的進化 249
1． 大腦的進化 250
2． 能源的攝取和消耗 251
3． 全社會的算力作為文明的測度 254
4． 人工智能從哪里來？ 256
5． 人工智能向哪里去：會有超級智能嗎？ 257
第 12章 當我們談論生死時，我們在談論什么？ 265
第 13章 總結 273
附錄1 圖靈小傳 281
附錄2 人工智能前史：圖靈與人工智能 295
附錄3 馮諾伊曼與人工智能 301
附錄4 計算機與智能 309
后記 343
參考文獻 347
人名對照 361
第 1章 達特茅斯會議：人工智能的緣起 1
1． 背景 2
2． 達特茅斯會議 7
3． AI歷史的方法論 11
4． 會議之后 16
5． 預測未來：會有奇點嗎？ 22
第 2章 自動定理證明興衰紀 27
1． 自動定理證明的起源 28
2． 羅賓遜和歸結原理 36
3． 項重寫 38
4． 阿貢小組和馬庫恩 39
5． 符號派的內部矛盾：問答系統和歸結原理的失落 41
6． 幾何定理證明與計算機代數 43
7． 定理證明系統和競賽 48
8． 哲學問題 51
9． 現狀 55
10． 結語 57
第3章 從專家系統到知識圖譜 69
1． 費根鮑姆和DENDRAL 70
2． MYCIN 73
3． 專家系統的成熟 75
4． 知識表示 76
5． 雷納特和大知識系統 81
6． 語義網 84
7． 谷歌和知識圖譜 86
第4章 第五代計算機的教訓 93
1． 背景 94
2． 理論基礎：邏輯程序和Prolog 97
3． 五代機計劃和五代機研究所 100
4． 并發Prolog 103
5． 美國和歐洲對日本五代機計劃的反應 105
6． 結局和教訓 109
7． 日本還有機會嗎：日本下一代人工智能促進戰略 111
第5章 神經網絡簡史 113
1． 神經網絡的初創文章 114
2． 羅森布拉特和感知機 120
3． 神經網絡的復興 125
4． 深度學習 129
第6章 計算機下棋簡史：機定勝人，人定勝天 135
1． 機器下棋史前史 136
2． 跳棋插曲 137
3． 計算機下棋之初 138
4．“深藍” 144
5． 圍棋和AlphaGo 146
第7章 自然語言處理 149
1． 喬治敦實驗 150
2． 喬姆斯基和句法分析 151
3． ELIZA和PARRY 158
4． 維諾格拉德和積木世界 165
5． 統計派又來了 172
6． 神經翻譯是終極手段嗎？ 174
7． 問答系統和IBM沃森 175
8． 回顧和展望 177
第8章 向自然學習：從遺傳算法到強化學習 183
1． 霍蘭德和遺傳算法 184
2． 遺傳編程 189
3． 強化學習 191
4． 計算向自然學習還是自然向計算學習 197
5． 計算理論與生物學 198
第9章 哲學家和人工智能 203
1． 德雷弗斯和《計算機不能干什么》 204
2． 塞爾和中文屋 211
3． 普特南和缸中腦 214
4． 給哲學家一點忠告 217
第 10章 人是機器嗎？——人工智能的計算理論基礎 223
1． 丘奇-圖靈論題：為什么圖靈機是*重要的發明？ 225
2． 相似性原則：另一個重要但不太被提及的計算理論思想 230
3． 超計算 234
4． BSS實數模型 235
5． 量子計算 237
6． 計算理論的哲學寓意 240
7． 超計算和人工智能 242
第 11章 智能的進化 249
1． 大腦的進化 250
2． 能源的攝取和消耗 251
3． 全社會的算力作為文明的測度 254
4． 人工智能從哪里來？ 256
5． 人工智能向哪里去：會有超級智能嗎？ 257
第 12章 當我們談論生死時，我們在談論什么？ 265
第 13章 總結 273
附錄1 圖靈小傳 281
附錄2 人工智能前史：圖靈與人工智能 295
附錄3 馮諾伊曼與人工智能 301
附錄4 計算機與智能 309
后記 343
參考文獻 347
人名對照 361
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人工智能簡史(第2版) 作者簡介
尼克，曾任職于哈佛和惠普，后創業投資，2016年創立烏鎮智庫。無論忙閑不忘讀書寫字，作品多發表于《上海書評》，并有著作《UNIX SYSTEM V內核剖析》和《哲學評書》。
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