具体描述
《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》。
目录信息
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)
读后感
终于读完了这本书。在读的过程中，有很多次想要放弃不读，或者不用精读的方式，泛泛的看一遍就好了。还好坚持下来了，虽然第十章和书末尾图灵的那篇经典论文《计算机与智能》我还是没读——那部分专业性太强，留待日后慢慢啃。作者在前言中说：“人工智能毕竟不是超弦理论，凭...
评分我其实一开始对这本书没什么兴趣: 毫无特色的封面, 洋为中用的化名, 连个作者履历也没有. 所以一直没买 但偶然翻开之后发现, 作者真是个老司机. 开篇直接加速到七十码, 历史黑料一串一串的. 就经历来看, 如果用过 LISP, prolog, 推过 back propagation, 能明白一点作者在说什么...
评分 评分 评分本书是一本硬核读物，这一点从书后例举的长达15页的印的密密麻麻的参考文献就能看出来。若真把他们读上一遍，也总要个三五年。因此，还是要回到问题的根本。究竟什么是智能？把这个问题回答了，才能进一步探究人工怎么制造出智能。另外，可以看得出作者是才华横溢，写东西是旁...
用户评价
豹笑
评分非常好的一本介绍人工智能发展史的书籍，语言风趣幽默，逻辑连贯，涵盖了绝大多数人工智能领域的发展脉络，强烈推荐阅读。
评分非常好的一本介绍人工智能发展史的书籍，语言风趣幽默，逻辑连贯，涵盖了绝大多数人工智能领域的发展脉络，强烈推荐阅读。
评分这本书梳理了人工智能的发展历史，众所周知的是，任何一个学科的发展，从来不是一帆风顺的，而是需要多次试探，试错，验证，才能得出来最后那简明的结论与证明，通过研究一门学科的发展史，我们可以更加清晰的看明白学科与学科是怎么交叉的，以及各个经典的算法等等是怎么在这些学科碰撞的火花下诞生的，也能给自己将来发展提供灵感。
评分作为外行，虽然大部分术语不懂，但还是觉得整体结构很好 成功的勾勒出一个学科的发展进程
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