内容简介 · · · · · ·
《人工智能简史》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。
第2版中每章都有新增内容,并增加了全新的第13章,整理了人工智能几大派别的演化路线和人物的继承关系,有助读者阅读方便。
本书极具专业性、思想性和趣味性,既适合缺少专业背景的读者了解人工智能的来龙去脉,作为人工智能的启迪之书,也适合专业人士了解人工智能鲜为人知的历史,提供深入学习的指导。
作者简介 · · · · · ·
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》。
目录 · · · · · ·
第1章 达特茅斯会议:人工智能的缘起 1
1. 背景 2
2. 达特茅斯会议 7
3. AI历史的方法论 11
4. 会议之后 16
5. 预测未来:会有奇点吗? 22
· · · · · · (更多)
1. 背景 2
2. 达特茅斯会议 7
3. AI历史的方法论 11
4. 会议之后 16
5. 预测未来:会有奇点吗? 22
· · · · · · (更多)
第1章 达特茅斯会议:人工智能的缘起 1
1. 背景 2
2. 达特茅斯会议 7
3. AI历史的方法论 11
4. 会议之后 16
5. 预测未来:会有奇点吗? 22
第2章 自动定理证明兴衰纪 27
1. 自动定理证明的起源 28
2. 罗宾逊和归结原理 36
3. 项重写 38
4. 阿贡小组和马库恩 39
5. 符号派的内部矛盾:问答系统和归结原理的失落 41
6. 几何定理证明与计算机代数 43
7. 定理证明系统和竞赛 48
8. 哲学问题 51
9. 现状 55
10. 结语 57
第3章 从专家系统到知识图谱 69
1. 费根鲍姆和DENDRAL 70
2. MYCIN 73
3. 专家系统的成熟 75
4. 知识表示 76
5. 雷纳特和大知识系统 81
6. 语义网 84
7. 谷歌和知识图谱 86
第4章 第五代计算机的教训 93
1. 背景 94
2. 理论基础:逻辑程序和Prolog 97
3. 五代机计划和五代机研究所 100
4. 并发Prolog 103
5. 美国和欧洲对日本五代机计划的反应 105
6. 结局和教训 109
7. 日本还有机会吗:日本下一代人工智能促进战略 111
第5章 神经网络简史 113
1. 神经网络的初创文章 114
2. 罗森布拉特和感知机 120
3. 神经网络的复兴 125
4. 深度学习 129
第6章 计算机下棋简史:机定胜人,人定胜天 135
1. 机器下棋史前史 136
2. 跳棋插曲 137
3. 计算机下棋之初 138
4.“深蓝” 144
5. 围棋和AlphaGo 146
第7章 自然语言处理 149
1. 乔治敦实验 150
2. 乔姆斯基和句法分析 151
3. ELIZA和PARRY 158
4. 维诺格拉德和积木世界 165
5. 统计派又来了 172
6. 神经翻译是终极手段吗? 174
7. 问答系统和IBM沃森 175
8. 回顾和展望 177
第8章 向自然学习:从遗传算法到强化学习 183
1. 霍兰德和遗传算法 184
2. 遗传编程 189
3. 强化学习 191
4. 计算向自然学习还是自然向计算学习 197
5. 计算理论与生物学 198
第9章 哲学家和人工智能 203
1. 德雷弗斯和《计算机不能干什么》 204
2. 塞尔和中文屋 211
3. 普特南和缸中脑 214
4. 给哲学家一点忠告 217
第10章 人是机器吗?——人工智能的计算理论基础 223
1. 丘奇-图灵论题:为什么图灵机是最重要的发明? 225
2. 相似性原则:另一个重要但不太被提及的计算理论思想 230
3. 超计算 234
4. BSS实数模型 235
5. 量子计算 237
6. 计算理论的哲学寓意 240
7. 超计算和人工智能 242
第11章 智能的进化 249
1. 大脑的进化 250
2. 能源的摄取和消耗 251
3. 全社会的算力作为文明的测度 254
4. 人工智能从哪里来? 256
5. 人工智能向哪里去:会有超级智能吗? 257
第12章 当我们谈论生死时,我们在谈论什么? 265
第13章 总结 273
附录1 图灵小传 281
附录2 人工智能前史:图灵与人工智能 295
附录3 冯诺伊曼与人工智能 301
附录4 计算机与智能 309
后记 343
参考文献 347
人名对照 361
· · · · · · (收起)
1. 背景 2
2. 达特茅斯会议 7
3. AI历史的方法论 11
4. 会议之后 16
5. 预测未来:会有奇点吗? 22
第2章 自动定理证明兴衰纪 27
1. 自动定理证明的起源 28
2. 罗宾逊和归结原理 36
3. 项重写 38
4. 阿贡小组和马库恩 39
5. 符号派的内部矛盾:问答系统和归结原理的失落 41
6. 几何定理证明与计算机代数 43
7. 定理证明系统和竞赛 48
8. 哲学问题 51
9. 现状 55
10. 结语 57
第3章 从专家系统到知识图谱 69
1. 费根鲍姆和DENDRAL 70
2. MYCIN 73
3. 专家系统的成熟 75
4. 知识表示 76
5. 雷纳特和大知识系统 81
6. 语义网 84
7. 谷歌和知识图谱 86
第4章 第五代计算机的教训 93
1. 背景 94
2. 理论基础:逻辑程序和Prolog 97
3. 五代机计划和五代机研究所 100
4. 并发Prolog 103
5. 美国和欧洲对日本五代机计划的反应 105
6. 结局和教训 109
7. 日本还有机会吗:日本下一代人工智能促进战略 111
第5章 神经网络简史 113
1. 神经网络的初创文章 114
2. 罗森布拉特和感知机 120
3. 神经网络的复兴 125
4. 深度学习 129
第6章 计算机下棋简史:机定胜人,人定胜天 135
1. 机器下棋史前史 136
2. 跳棋插曲 137
3. 计算机下棋之初 138
4.“深蓝” 144
5. 围棋和AlphaGo 146
第7章 自然语言处理 149
1. 乔治敦实验 150
2. 乔姆斯基和句法分析 151
3. ELIZA和PARRY 158
4. 维诺格拉德和积木世界 165
5. 统计派又来了 172
6. 神经翻译是终极手段吗? 174
7. 问答系统和IBM沃森 175
8. 回顾和展望 177
第8章 向自然学习:从遗传算法到强化学习 183
1. 霍兰德和遗传算法 184
2. 遗传编程 189
3. 强化学习 191
4. 计算向自然学习还是自然向计算学习 197
5. 计算理论与生物学 198
第9章 哲学家和人工智能 203
1. 德雷弗斯和《计算机不能干什么》 204
2. 塞尔和中文屋 211
3. 普特南和缸中脑 214
4. 给哲学家一点忠告 217
第10章 人是机器吗?——人工智能的计算理论基础 223
1. 丘奇-图灵论题:为什么图灵机是最重要的发明? 225
2. 相似性原则:另一个重要但不太被提及的计算理论思想 230
3. 超计算 234
4. BSS实数模型 235
5. 量子计算 237
6. 计算理论的哲学寓意 240
7. 超计算和人工智能 242
第11章 智能的进化 249
1. 大脑的进化 250
2. 能源的摄取和消耗 251
3. 全社会的算力作为文明的测度 254
4. 人工智能从哪里来? 256
5. 人工智能向哪里去:会有超级智能吗? 257
第12章 当我们谈论生死时,我们在谈论什么? 265
第13章 总结 273
附录1 图灵小传 281
附录2 人工智能前史:图灵与人工智能 295
附录3 冯诺伊曼与人工智能 301
附录4 计算机与智能 309
后记 343
参考文献 347
人名对照 361
· · · · · · (收起)
原文摘录 · · · · · · ( 全部 )
-
科普有一种写法:用一些貌似通俗的语言去解释复杂的原理。我一直不大相信这种写法,无论作者是内行还是专业科普作家。我压根就没见过一本可以把量子力学解释清楚的科普书。即使简单如图灵机,也鲜有适当的普及读物。 (查看原文) —— 引自第3页 -
我常用的一种历史研究工具是谷歌的Ngram。谷歌扫描了三千多万本书,把书中出现的词组的词频统计结果公布,以时间为横轴、词频为纵轴画一条曲线,就可能看出特定的词在不同历史时间段的兴衰,从而得出某些洞察。例如,通过比较“United States are”和“United States is”在历史上出现的频率,就可看出美国人是何时开始认同美国作为一个统一的国家的。很明显,南北战争之后,“United States is”开始变得更常用。 (查看原文) —— 引自第3页
> 全部原文摘录
丛书信息
· · · · · ·
图灵原创(共133册),
这套丛书还有
《大话重构》《第一行代码(第3版)》《Android应用安全测试与防护》《MySQL实战》《啊哈C!思考快你一步》
等
。
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人工智能简史 - 笔记
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感想: 作者尼克很神秘,我找了一下几乎没有什么相关信息,从另外一本作品 [哲学评书 (豆瓣)](https://book.douban.com/subject/25852934/) 可以看到他给「上海书评」投过文章,还有信息说「人工智能一线科学家,国家千人计划专家」。 不管他身份如何,毫无疑问,尼克博闻强记... (展开)> 更多书评 31篇
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1 有用 希特牛 2025-12-13 18:44:46 浙江
像是用一堆百度词条拼凑出来的,缺少主线,堆满了各种细碎而无意义的信息。没感觉到有太多个人洞见,倒是夹带私货喜欢时不时安利自己的另一本哲学类书籍。观感非常不好。
1 有用 长德 2022-11-25 20:35:19 广东
可用之书。作者参考资料与考究细节翔实程度令人发指,但是对于人工智能在各个历史节点到底做到了什么,讲的太过于抽象,可能不利于科普。 阅读了感兴趣的几章: 第1章 达特茅斯会议:人工智能的缘起 第2章 自动定理证明兴衰纪 第8章 向自然学习:从遗传算法到强化学习 第11章 智能的进化 附录1 图灵小传
2 有用 skymonkey 2024-10-05 10:19:32 陕西
脉络很清楚,期待第三版第四版。另,很能理解给出差评的人的心态,AI圈子也一样是江湖,是名利场。古今中外,盖莫能免。
1 有用 nodemoppih 2025-10-30 11:14:24 广东
读的无语,不知所云,中间的没法看,首尾勉强能读 科学哲学课让读第九章我偏读了其他的,老师选的东西有道理的
1 有用 李觉吾 2023-02-14 20:37:27 浙江
作者张晓东,乌镇智库发起人。入门读物,还是有很多专业的东西,不过作者已经尽量通俗化了,值得一读。