内容简介 · · · · · ·
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,以宏阔的视野和生动的语言,对人工智能进行了全面回顾和深度点评。
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。
作者简介 · · · · · ·
尼克
早年曾任职哈佛和惠普;后创业投资,往返于大陆和硅谷。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系统V内核剖析》和《哲学评书》。
目录 · · · · · ·
第1章 达特茅斯会议:人工智能的缘起 1
1. 背景 1
2. 达特茅斯会议 6
3. AI历史的方法论 9
4. 会议之后 14
5. 预测未来:会有奇点吗? 19
· · · · · · (更多)
1. 背景 1
2. 达特茅斯会议 6
3. AI历史的方法论 9
4. 会议之后 14
5. 预测未来:会有奇点吗? 19
· · · · · · (更多)
第1章 达特茅斯会议:人工智能的缘起 1
1. 背景 1
2. 达特茅斯会议 6
3. AI历史的方法论 9
4. 会议之后 14
5. 预测未来:会有奇点吗? 19
第2章 自动定理证明兴衰纪 24
1. 自动定理证明的起源 24
2. 罗宾逊和归结原理 32
3. 项重写 34
4. 阿贡小组和马库恩 35
5. 符号派的内部矛盾:问答系统和归结原理的失落 37
6. 几何定理证明与计算机代数 39
7. 定理证明系统和竞赛 44
8. 哲学问题 46
9. 现状 49
10. 结语 51
第3章 从专家系统到知识图谱 60
1. 费根鲍姆和DENDRAL 60
2. MYCIN 64
3. 专家系统的成熟 65
4. 知识表示 66
5. 雷纳特和大知识系统 70
6. 语义网 73
7. 谷歌和知识图谱 75
第4章 第五代计算机的教训 79
1. 背景 79
2. 理论基础:逻辑程序和Prolog 82
3. 五代机计划和五代机研究所 85
4. 并发Prolog 88
5. 美国和欧洲对日本五代机计划的反应 90
6. 结局和教训 94
7. 日本还有机会吗:日本下一代人工智能促进战略 95
第5章 神经网络简史 97
1. 神经网络的初创文章 97
2. 罗森布拉特和感知机 103
3. 神经网络的复兴 107
4. 深度学习 111
第6章 计算机下棋简史:机定胜人,人定胜天 116
1. 机器下棋史前史 116
2. 跳棋插曲 118
3. 计算机下棋之初 119
4.“深蓝” 124
5. 围棋和AlphaGo 125
第7章 自然语言处理 128
1. 乔治敦实验 128
2. 乔姆斯基和句法分析 129
3. ELIZA和PARRY 136
4. 维诺格拉德和积木世界 143
5. 统计派又来了 149
6. 神经翻译是终极手段吗? 151
7. 问答系统和IBM 沃森 152
8. 回顾和展望 154
第8章 向自然学习:从遗传算法到强化学习 159
1. 霍兰德和遗传算法 159
2. 遗传编程 164
3. 强化学习 166
4. 计算向自然学习还是自然向计算学习 172
5. 计算理论与生物学 173
第9章 哲学家和人工智能 177
1. 德雷弗斯和《计算机不能干什么》 177
2. 塞尔和中文屋 184
3. 普特南和缸中脑 187
4. 给哲学家一点忠告 190
第10章 人是机器吗?——人工智能的计算理论基础 195
1. 丘奇-图灵论题:为什么图灵机是最重要的发明? 197
2. 相似性原则:另一个重要但不太被提及的计算理论思想 201
3. 超计算 205
4. BSS实数模型 206
5. 量子计算 208
6. 计算理论的哲学寓意 211
7. 丘奇-图灵论题、超计算和人工智能 212
第11章 智能的进化 216
1. 大脑的进化 216
2. 能源的摄取和消耗 218
3. 全社会的算力作为文明的测度 220
4. 人工智能从哪里来? 222
5. 人工智能向哪里去:会有超级智能吗? 223
第12章 当我们谈论生死时,我们在谈论什么? 230
附录1 图灵小传 237
附录2 人工智能前史:图灵与人工智能 249
附录3 冯诺伊曼与人工智能 255
附录4 计算机与智能 261
参考文献 293
人名对照 308
· · · · · · (收起)
1. 背景 1
2. 达特茅斯会议 6
3. AI历史的方法论 9
4. 会议之后 14
5. 预测未来:会有奇点吗? 19
第2章 自动定理证明兴衰纪 24
1. 自动定理证明的起源 24
2. 罗宾逊和归结原理 32
3. 项重写 34
4. 阿贡小组和马库恩 35
5. 符号派的内部矛盾:问答系统和归结原理的失落 37
6. 几何定理证明与计算机代数 39
7. 定理证明系统和竞赛 44
8. 哲学问题 46
9. 现状 49
10. 结语 51
第3章 从专家系统到知识图谱 60
1. 费根鲍姆和DENDRAL 60
2. MYCIN 64
3. 专家系统的成熟 65
4. 知识表示 66
5. 雷纳特和大知识系统 70
6. 语义网 73
7. 谷歌和知识图谱 75
第4章 第五代计算机的教训 79
1. 背景 79
2. 理论基础:逻辑程序和Prolog 82
3. 五代机计划和五代机研究所 85
4. 并发Prolog 88
5. 美国和欧洲对日本五代机计划的反应 90
6. 结局和教训 94
7. 日本还有机会吗:日本下一代人工智能促进战略 95
第5章 神经网络简史 97
1. 神经网络的初创文章 97
2. 罗森布拉特和感知机 103
3. 神经网络的复兴 107
4. 深度学习 111
第6章 计算机下棋简史:机定胜人,人定胜天 116
1. 机器下棋史前史 116
2. 跳棋插曲 118
3. 计算机下棋之初 119
4.“深蓝” 124
5. 围棋和AlphaGo 125
第7章 自然语言处理 128
1. 乔治敦实验 128
2. 乔姆斯基和句法分析 129
3. ELIZA和PARRY 136
4. 维诺格拉德和积木世界 143
5. 统计派又来了 149
6. 神经翻译是终极手段吗? 151
7. 问答系统和IBM 沃森 152
8. 回顾和展望 154
第8章 向自然学习:从遗传算法到强化学习 159
1. 霍兰德和遗传算法 159
2. 遗传编程 164
3. 强化学习 166
4. 计算向自然学习还是自然向计算学习 172
5. 计算理论与生物学 173
第9章 哲学家和人工智能 177
1. 德雷弗斯和《计算机不能干什么》 177
2. 塞尔和中文屋 184
3. 普特南和缸中脑 187
4. 给哲学家一点忠告 190
第10章 人是机器吗?——人工智能的计算理论基础 195
1. 丘奇-图灵论题:为什么图灵机是最重要的发明? 197
2. 相似性原则:另一个重要但不太被提及的计算理论思想 201
3. 超计算 205
4. BSS实数模型 206
5. 量子计算 208
6. 计算理论的哲学寓意 211
7. 丘奇-图灵论题、超计算和人工智能 212
第11章 智能的进化 216
1. 大脑的进化 216
2. 能源的摄取和消耗 218
3. 全社会的算力作为文明的测度 220
4. 人工智能从哪里来? 222
5. 人工智能向哪里去:会有超级智能吗? 223
第12章 当我们谈论生死时,我们在谈论什么? 230
附录1 图灵小传 237
附录2 人工智能前史:图灵与人工智能 249
附录3 冯诺伊曼与人工智能 255
附录4 计算机与智能 261
参考文献 293
人名对照 308
· · · · · · (收起)
丛书信息
· · · · · ·
图灵原创(共132册),
这套丛书还有
《第一行代码》《数学悖论与三次数学危机》《啊哈!算法》《jQuery Mobile开发指南》《如何变得有思想》
等
。
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订阅关于人工智能简史的评论:
feed: rss 2.0
10 有用 到此一游 2017-12-23 23:33:41
替灰灰把第二章读完了,写得全不在点上,应该是今年读过的最烂书了除非今年最后一周还会读到更烂的;
7 有用 withinbeyond 2018-02-03 12:28:16
非常有意思。你能从书里得到多少,正比于你已经知道多少数理逻辑、可计算性理论、统计学习之类前置知识。一般读者就当看个八卦吧。
5 有用 五杀摇滚吉他手 2019-01-19 20:39:52
计算机学家写给同行看的人工智能领悟大神逸事,对外行极为不友好,大量的专业术语和科学家名字扑面而来,并没有配套的解释。 怎么说呢,本书绝对不是一本科普书,如果你已经是人工智能领域的大拿了,想了解一下前辈们的开宗立派和勾心斗角,也许这本书合适。但如果你和我一样是个对邱奇-图灵问题毫无所知,从未听过明斯基和王浩,只是想了解一下人工智能技术是为了解决什么问题发展起来的,现在已经做到什么样了,那恐怕就要失... 计算机学家写给同行看的人工智能领悟大神逸事,对外行极为不友好,大量的专业术语和科学家名字扑面而来,并没有配套的解释。 怎么说呢,本书绝对不是一本科普书,如果你已经是人工智能领域的大拿了,想了解一下前辈们的开宗立派和勾心斗角,也许这本书合适。但如果你和我一样是个对邱奇-图灵问题毫无所知,从未听过明斯基和王浩,只是想了解一下人工智能技术是为了解决什么问题发展起来的,现在已经做到什么样了,那恐怕就要失望了。 (展开)
3 有用 荒野游廊 2017-12-26 00:17:21
脑残志坚跪读一遍,年度最佳书籍
3 有用 alex00zoe 2018-06-20 18:24:48
尼克大概是能够看到图灵的实质贡献的人之一。
0 有用 故里绮 2024-04-21 16:34:09 上海
翻了翻,还挺有意思的
0 有用 阿眉 2024-02-26 22:42:50 安徽
内容很多,但是没意思,写得派系之争也太多了。
0 有用 寿陵舍少 2024-01-22 18:06:43 贵州
对人物逸事的描写远多于具体知识,而且作者的文风相当不严肃。与其说是科普或简史,将之称为《人工智能领域人物风云传——百晓生评述》更为合适。不知作者对相关领域的具体知识了解几何,但表现出来就是不得要领、不知所云,看完不会对人工智能多几分理解。至于了解,作者名词还是写了很多,大体脉络也是有的。按图索骥去搜百科,大抵还是可行的
0 有用 小蚂蚁 2024-01-12 19:07:11 广东
如读专栏作品,作者的见闻十分广泛,对AI最初的提出到现在的前沿研究都能捣鼓几句,让门外汉的阅读者已经要五体投地了,而且他知道的学者八卦可真多,连吴文俊、王浩等华人学者的八卦也不放过。看下来,还是对AI一知半解,但知道AI的实现离不开算法、编译器等结构性的思路与硬件开发。作者对哲学与逻辑学、计算机科学之间的纠缠也很感兴趣,他说那些AI学者压根就没把神神叨叨的哲学放在眼里,哲学妄图指导科学的计划已经破... 如读专栏作品,作者的见闻十分广泛,对AI最初的提出到现在的前沿研究都能捣鼓几句,让门外汉的阅读者已经要五体投地了,而且他知道的学者八卦可真多,连吴文俊、王浩等华人学者的八卦也不放过。看下来,还是对AI一知半解,但知道AI的实现离不开算法、编译器等结构性的思路与硬件开发。作者对哲学与逻辑学、计算机科学之间的纠缠也很感兴趣,他说那些AI学者压根就没把神神叨叨的哲学放在眼里,哲学妄图指导科学的计划已经破产几个世纪了。 (展开)
0 有用 Etern_xiao 2023-12-27 00:31:35 北京
书2017年买的,好多年了。对于人工智能的整体发展脉络,看了之后能有个模糊的轮廓,但是远算不上清晰。哲学部分的讨论,没有能力评判对错和质量,但是真的无趣,冗长且巨绕。不过有个小插曲,看到里面讲2012年的图像识别比赛,竟然和2023年大火的英伟达显卡联系上了,有趣。