人工智能 1
前言 1
第一章 快速進化的人工智能——一門極富挑戰的AI科學 2
1.人工智能時代將至，高效能助手的潛在威脅 3
2.早期的人工智能：控製論概念闡述 5
3.AI的大發現時代 7
4.首次低榖帶來的啓示 10
5.AI專傢係統獲得賞識 14
6.雙重動力推進人工智能蓬勃發展 17
7.輝煌成就：戰勝人類的計算機係統 19
第二章 智能，讓機器人更聰明——即將到來的機器人時代 22
1.人工智能怎樣讓機器人更聰明 22
2.繈褓中的機器傭人：一切都從掃地開始 25
3.如何讓機器人擁有“自我保護”能力 26
4.試錯程序，讓機器人學會瞭自我修復 28
5.當機器人也學會瞭“上網” 30
6.高級機器人的特殊功能：情感治愈 33
7.未來機器人也能夠使用繁殖係統嗎 35
第三章 人工神經網絡原理——怎樣用信息處理人腦神經元 37
1.什麼是人工神經網絡 37
2.人工神經網絡都具備哪些優勢和特點 40
3.用函數協議精密定義的人工神經網絡 42
4.BP神經網絡能夠通過學習減少誤差 44
5.人工神經網絡的現實應用 46
6.如何讓人工神經網絡具備記憶力 48
7.人工智能能否讓人類靈魂不死 51
8.人腦工作機製怎樣應用於智能機器人 53
第四章 怎樣獲得智能感知——可感知人類意識的AI係統 56
1.能夠讀懂人心的機器人 56
2.機器人製造技術當中通常都使用哪些傳感器 58
3.艱難的第一步：如何讓機器人獲得觸覺功能 60
4.新AI技術破解“人腦密碼”的艱辛曆程 62
5.利用生物傳感器輔助收發信息的AI技術 64
6.智能皮膚：能夠感知溫度變化的新AI 67
7.AI技術最高級彆的感知力：智能認知 69
8.智能感知的未來:即將到來的物聯網時代 71
第五章 不斷進化的人工智能推理——讓AI通過推理去行動 74
1.貝葉斯推理：平凡而又神奇的貝葉斯方法 74
2.貝葉斯理論如何應用於人工智能推導 76
3.前嚮鏈接和後嚮鏈接推理技術 79
4.新AI技術中的不確定性推理理論 81
5.錯誤的推理：人工智能也會受騙 84
6.利用“黑箱推論”進行邏輯推理的AI係統 87
第六章 最可怕的“深度學習”——多層神經網絡的加速學習 89
1.人工智能進入“深度學習”階段 90
2.深度學習：人工智能引領認知技術創新 92
3.AlphaGo依靠“深度學習”技術，展現計算未來 95
4.深度學習將引爆人工智能應用 97
5.深度學習將引爆下一次科技革命 100
6.深度學習存在的問題和遇到的挑戰 102
7.深度學習的未來發展趨勢 104
第七章 被喚醒的人工智能識彆——感知識彆技術的大爆發 107
1.語言識彆：已經被應用的語音智能處理係統 108
2.圖像識彆：人工智能怎樣識彆生活中的圖像 110
3.自然語言處理：人工智能得以實現的關鍵 113
4.專傢係統：人工智能與專傢係統的完美結閤 115
5.從0到1的智能化智能體 118
6.模式識彆及其應用 121
7.情緒識彆：識彆技術的更高階段 124
第八章 人工智能時代的反思——人工智能對未來世界的影響 126
1.勞動工人的危機：人工智能技術引發的失業大潮 127
2.人工智能對行業的潛在影響力 130
3.未來若乾年內，極有可能消失的職業 132
4.人工智能時代的職業選擇 135
5.全球人工智能“軍備競賽”爆炸升級 138
6.充滿破壞力的狂想麯：人類大腦移植給機器人 141
7.霍金的告誡：當心人工智能的反噬 143
· · · · · · (收起)