人工智能簡史(第2版)

人工智能簡史(第2版) pdf epub mobi txt 電子書 下載2025

出版者:
作者:尼剋(Nick)
出品人:圖靈新知
頁數:368
译者:
出版時間:2021-1
價格:79
裝幀:平裝
isbn號碼:9787115491718
叢書系列:圖靈原創
圖書標籤:
  • 人工智能
  • AI
  • 曆史
  • 機器學習
  • 深度學習
  • 算法
  • 科學
  • 技術
  • 計算機科學
  • 科普
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具體描述

《人工智能簡史》全麵講述人工智能的發展史,幾乎覆蓋人工智能學科的所有領域,包括人工智能的起源、自動定理證明、專傢係統、神經網絡、自然語言處理、遺傳算法、深度學習、強化學習、超級智能、哲學問題和未來趨勢等,以宏闊的視野和生動的語言,對人工智能進行瞭全麵迴顧和深度點評。

第2版中每章都有新增內容,並增加瞭全新的第13章,整理瞭人工智能幾大派彆的演化路綫和人物的繼承關係,有助讀者閱讀方便。

本書極具專業性、思想性和趣味性,既適閤缺少專業背景的讀者瞭解人工智能的來龍去脈,作為人工智能的啓迪之書,也適閤專業人士瞭解人工智能鮮為人知的曆史,提供深入學習的指導。

著者簡介

尼剋,曾任職於哈佛和惠普,後創業投資,2016年創立烏鎮智庫。無論忙閑不忘讀書寫字,作品多發錶於《上海書評》,並有著作《UNIX SYSTEM V內核剖析》和《哲學評書》。

圖書目錄

第1章 達特茅斯會議:人工智能的緣起  1
1. 背景  2
2. 達特茅斯會議  7
3. AI曆史的方法論  11
4. 會議之後  16
5. 預測未來:會有奇點嗎?  22
第2章 自動定理證明興衰紀  27
1. 自動定理證明的起源  28
2. 羅賓遜和歸結原理  36
3. 項重寫  38
4. 阿貢小組和馬庫恩  39
5. 符號派的內部矛盾:問答係統和歸結原理的失落  41
6. 幾何定理證明與計算機代數  43
7. 定理證明係統和競賽  48
8. 哲學問題  51
9. 現狀  55
10. 結語  57
第3章 從專傢係統到知識圖譜  69
1. 費根鮑姆和DENDRAL  70
2. MYCIN  73
3. 專傢係統的成熟  75
4. 知識錶示  76
5. 雷納特和大知識係統  81
6. 語義網  84
7. 榖歌和知識圖譜  86
第4章 第五代計算機的教訓  93
1. 背景  94
2. 理論基礎:邏輯程序和Prolog  97
3. 五代機計劃和五代機研究所  100
4. 並發Prolog  103
5. 美國和歐洲對日本五代機計劃的反應  105
6. 結局和教訓  109
7. 日本還有機會嗎:日本下一代人工智能促進戰略  111
第5章 神經網絡簡史  113
1. 神經網絡的初創文章  114
2. 羅森布拉特和感知機  120
3. 神經網絡的復興  125
4. 深度學習  129
第6章 計算機下棋簡史:機定勝人,人定勝天  135
1. 機器下棋史前史  136
2. 跳棋插麯  137
3. 計算機下棋之初  138
4.“深藍”  144
5. 圍棋和AlphaGo  146
第7章 自然語言處理  149
1. 喬治敦實驗  150
2. 喬姆斯基和句法分析  151
3. ELIZA和PARRY  158
4. 維諾格拉德和積木世界  165
5. 統計派又來瞭  172
6. 神經翻譯是終極手段嗎?  174
7. 問答係統和IBM沃森  175
8. 迴顧和展望  177
第8章 嚮自然學習:從遺傳算法到強化學習  183
1. 霍蘭德和遺傳算法  184
2. 遺傳編程  189
3. 強化學習  191
4. 計算嚮自然學習還是自然嚮計算學習  197
5. 計算理論與生物學  198
第9章 哲學傢和人工智能  203
1. 德雷弗斯和《計算機不能乾什麼》  204
2. 塞爾和中文屋  211
3. 普特南和缸中腦  214
4. 給哲學傢一點忠告  217
第10章 人是機器嗎?——人工智能的計算理論基礎  223
1. 丘奇-圖靈論題:為什麼圖靈機是最重要的發明?  225
2. 相似性原則:另一個重要但不太被提及的計算理論思想  230
3. 超計算  234
4. BSS實數模型  235
5. 量子計算  237
6. 計算理論的哲學寓意  240
7. 超計算和人工智能  242
第11章 智能的進化  249
1. 大腦的進化  250
2. 能源的攝取和消耗  251
3. 全社會的算力作為文明的測度  254
4. 人工智能從哪裏來?  256
5. 人工智能嚮哪裏去:會有超級智能嗎?  257
第12章 當我們談論生死時,我們在談論什麼?  265
第13章 總結  273
附錄1 圖靈小傳  281
附錄2 人工智能前史:圖靈與人工智能  295
附錄3 馮諾伊曼與人工智能  301
附錄4 計算機與智能  309
後記  343
參考文獻  347
人名對照  361
· · · · · · (收起)

讀後感

評分

本想扣分的,作者在书中对于人名关系罗列得太过繁复,导致没能把章节主线清晰凸显,增加了初级读者的阅读负担。毕竟前言中指出这是一本科普书,高中以上文化基础皆为受众, 不能要求读者有深厚的计算机文化历史背景。而我作为一名计算机硕士生,仍然有不少人与他们的事迹没能在...  

評分

看了尼克所著《人工智能简史》,有必要梳理一下。 1、AI是计算机科学的分支 -计算机科学:理论归于图灵、工程归于冯诺伊曼。 -学术界:国外分科为理论、系统(软件和硬件)和AI(最早为控制论)。国内分系为计算机和自动化系,AI领域自动化系最有发言权,但自动化系主要关注计...  

評分

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...  

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用戶評價

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作為外行,雖然大部分術語不懂,但還是覺得整體結構很好 成功的勾勒齣一個學科的發展進程

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這本書梳理瞭人工智能的發展曆史,眾所周知的是,任何一個學科的發展,從來不是一帆風順的,而是需要多次試探,試錯,驗證,纔能得齣來最後那簡明的結論與證明,通過研究一門學科的發展史,我們可以更加清晰的看明白學科與學科是怎麼交叉的,以及各個經典的算法等等是怎麼在這些學科碰撞的火花下誕生的,也能給自己將來發展提供靈感。

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非常好的一本介紹人工智能發展史的書籍,語言風趣幽默,邏輯連貫,涵蓋瞭絕大多數人工智能領域的發展脈絡,強烈推薦閱讀。

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垃圾

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太碎瞭

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