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读后感
必读书，不过内容已很多过时 p1027 A strong challenge to functionalism has been mounted by John Searle’s (1980) biological naturalism, according to which mental states are high-level emergent features that are caused by low-level physical processes in the ne...
评分这本书居然04年就出了，而且出了中文版。为什么我那时就没有找到这本书呢？不然现在的我可能就不是今天的我。 当然，一个很大的问题是：那时的我看了这本书以后能够看得懂吗？就算那时我可以解除到这本书，那时的我到底会怎样的对待呢？
评分国内的人民邮电出过一本中译版，说老实话翻译的很差，非常影响阅读 如果真的有心读这本书的话，还是要看英文原版 这本书是一本指导性的AI书籍，哪个方向都涉及的不深，不过当需要查阅资料，尤其是概念性的资料的时候，这本书却是一个很不错的选择
评分正本书的思维和逻辑是非常清晰的，适合各个水平的人看。可以看下微信公众ID：readsense 里面的内容，主要讲述人工智能、计算机视觉、嵌入式视觉的干货和诸多案例。人工智能从发展到今天一路坎坷也一路欣喜， 从实验室到工业车间再到消费级的应用场景，正在一步步改变着人们的...
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用户评价
这本书，坦白说，拿到手里沉甸甸的，封面设计得极其简洁，黑底白字，一副严肃学者的模样。我原本期待能从中瞥见一些关于未来科技奇观的浪漫想象，毕竟“人工智能”这个词本身就充满了科幻色彩。然而，翻开第一页，映入眼帘的是对符号逻辑和图灵机模型的详尽阐述。作者似乎极其注重理论基础的构建，大量的篇幅被用来梳理早期的研究脉络，从感知机到专家系统，每一步的演进都如同历史教科书般严谨，甚至有些枯燥。读到关于“常识推理”的章节时，我感觉自己仿佛被拉回了大学的课堂，那些晦涩的术语和复杂的数学公式，虽然保证了内容的深度，却也极大地提高了阅读的门槛。对于一个希望快速领略AI前沿突破的普通读者来说，这无疑是一种挑战。它更像是一部为专业人士准备的“工具手册”，而不是一本面向大众普及的“导览图”。我花了大量时间去理解那些关于“搜索空间”和“启发式算法”的论述，感觉作者的叙事节奏过于平铺直叙，缺乏引人入胜的故事线索来串联起这些技术细节。如果期待看到关于AlphaGo战胜人类棋手的精彩对弈分析，或者关于深度学习网络结构美学的探讨，恐怕要大失所望了。这本书的重心，似乎完全放在了对“AI是什么”的哲学思辨和早期逻辑框架的梳理上，对于近十年来的爆发式发展，却着墨不多，处理得相当保守和学术化。
评分说实话，阅读体验的流畅度是这本书的一个明显短板。作者似乎将每一个技术细节都视为绝对的重点，因此在行文上，没有做任何“主次”上的取舍。对于一些在现代AI发展中已经基本被淘汰的早期模型，比如早期的联结主义模型，作者依然花费了极大的篇幅去推导其数学基础和局限性，这种“面面俱到”的做法，虽然体现了作者的博学，却也极大地稀释了核心信息的浓度。对于一个对现代深度学习的原理和架构更感兴趣的读者而言，前三分之一的内容几乎是一种“忍耐”。这些关于早期逻辑推理和符号操作的冗长解释，占据了全书近半的篇幅，使得真正触及到“学习”和“优化”等现代核心概念时，我感觉已经精疲力尽。整本书的语调非常平稳，缺乏情绪的起伏，这使得长时间的阅读变成了一种机械性的信息摄入过程。我甚至怀疑，作者是否对那些“不那么成功”的研究路径抱有一种近乎怀旧的尊重，以至于不愿意对其进行果断的删减或简化。
评分这本书给我的最深印象，是它浓厚的“学院派”气息，仿佛是从一个研究机构的档案库中直接拿出来的资料汇编。它极度依赖于读者对计算机科学基础的预先掌握，如果你对算法复杂度、离散数学等概念不熟悉，那么阅读过程将充满挫败感。其中引用的参考文献大多是上世纪七八十年代的经典论文，这固然奠定了历史的厚重感，但同时也意味着，书中关于近年来神经网络、强化学习等领域取得的突破性进展的论述，显得非常单薄和滞后，更像是对历史的梳理，而非对前沿的探索。作者对于“智能”本身的定义似乎也停留在早期的“问题解决者”范畴，鲜少触及到当下热议的“通用人工智能”（AGI）的可能性、伦理困境，或是机器创造力等更具思辨性的议题。它更像是一份关于AI“黄金时代”如何建立其理论基石的详尽记录，而非一部展望未来的宣言。总而言之，它是一部严谨但略显陈旧的学术奠基之作，适合那些需要追根溯源的研究者，而非寻求当下热门话题的普通爱好者。
评分我得承认，这本书的文字风格有一种老派的、近乎古典的精确感。句子结构冗长而复杂，每一个从句都似乎承载着不可或缺的限定信息，使得我不得不反复回读才能完全捕捉到作者的完整意思。它不是那种可以让你在通勤路上轻松消磨时间的读物；你必须坐在一张光线充足的书桌前，旁边放着一支笔和一个笔记本，才能勉强跟上作者缜密的逻辑推导。其中关于“知识表示”的论述尤其令人头疼，作者似乎对本体论和描述逻辑有着一种近乎偏执的热爱，用大量的篇幅去探讨如何用形式语言来精确描绘世界。这确实展现了作者深厚的学术功底，但对于我这个更关注应用层面的人来说，读起来就像是在啃一块硬邦邦的未经调味的干肉。我一直在寻找那种能够激发“哇，原来如此！”的瞬间，那种豁然开朗的体验，但在厚厚的理论迷雾中，这个愿望始终未能完全实现。全书的论述都非常“去人情化”，几乎没有作者的个人情感或主观判断渗透进来，完全是冷静、客观、近乎机器般地陈述事实和理论构建。如果用一个比喻，这本书像是一部详尽的古代地图集，标注得一丝不苟，但你却无法从中想象出地图上描绘的那些山川河流的壮丽景色。
评分这本书的结构安排，说实话，有些令人困惑。它似乎是以时间顺序为主线，但不同理论流派之间的过渡衔接得非常生硬。一个章节还在深入探讨符号主义的局限性，紧接着下一章就跳跃到了连接主义的萌芽阶段，两者之间的辩证关系和相互影响，作者只是简单地罗列，缺乏有力的批判性分析或比较。我总感觉，这本书更像是一份扎实的文献综述，将不同时期、不同学派的奠基性论文进行了裁剪和重组，但缺少一个强有力的“叙事者之声”来整合这些碎片化的知识点。例如，在讨论到机器视觉的早期尝试时，作者只是简单地描述了几个基于模板匹配的算法的原理，然后就迅速转向了自然语言处理的早期进展，对于为什么某些技术路径被证明是死胡同，或者为什么某些概念最终被主流研究抛弃的原因，并没有给出深入的、富有洞察力的剖析。读完后，我的脑海中留下了一堆孤立的知识点，却难以构建起一个连贯的、动态发展的人工智能图景。它提供了“是什么”，但很少触及“为什么会这样发展”。
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