人工智能簡(jiǎn)史（第2版）

定　價(jià)：￥79.00

作　者：	[美] 尼克著
出版社：	人民郵電出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787115491718	出版時(shí)間：	2021-01-01	包裝：	精裝
開本：	32開	頁(yè)數(shù)：	368	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《人工智能簡(jiǎn)史》全面講述人工智能的發(fā)展史，幾乎覆蓋人工智能學(xué)科的所有領(lǐng)域，包括人工智能的起源、自動(dòng)定理證明、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理、遺傳算法、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、超級(jí)智能、哲學(xué)問題和未來趨勢(shì)等，以宏闊的視野和生動(dòng)的語(yǔ)言，對(duì)人工智能進(jìn)行了全面回顧和深度點(diǎn)評(píng)。第2版中每章都有新增內(nèi)容，并增加了全新的第13章，整理了人工智能幾大派別的演化路線和人物的繼承關(guān)系，有助讀者閱讀方便。本書極具專業(yè)性、思想性和趣味性，既適合缺少專業(yè)背景的讀者了解人工智能的來龍去脈，作為人工智能的啟迪之書，也適合專業(yè)人士了解人工智能鮮為人知的歷史，提供深入學(xué)習(xí)的指導(dǎo)。

作者簡(jiǎn)介

　　尼克，曾任職于哈佛和惠普，后創(chuàng)業(yè)投資，2016年創(chuàng)立烏鎮(zhèn)智庫(kù)。無論忙閑不忘讀書寫字，作品多發(fā)表于《上海書評(píng)》，并有著作《UNIX SYSTEM V內(nèi)核剖析》和《哲學(xué)評(píng)書》。

圖書目錄

目　　錄
第　1章達(dá)特茅斯會(huì)議：人工智能的緣起　1
1．　背景　2
2．　達(dá)特茅斯會(huì)議　7
3．　AI歷史的方法論　11
4．　會(huì)議之后　16
5．　預(yù)測(cè)未來：會(huì)有奇點(diǎn)嗎？　22
第　2章自動(dòng)定理證明興衰紀(jì)　27
1．　自動(dòng)定理證明的起源　28
2．　羅賓遜和歸結(jié)原理　36
3．　項(xiàng)重寫　38
4．　阿貢小組和馬庫(kù)恩　39
5．　符號(hào)派的內(nèi)部矛盾：?jiǎn)柎鹣到y(tǒng)和歸結(jié)原理的失落　41
6．　幾何定理證明與計(jì)算機(jī)代數(shù)　43
7．　定理證明系統(tǒng)和競(jìng)賽　48
8．　哲學(xué)問題　51
9．　現(xiàn)狀　55
10．　結(jié)語(yǔ)　57
第3章　從專家系統(tǒng)到知識(shí)圖譜　69
1．　費(fèi)根鮑姆和DENDRAL　70
2．　MYCIN　73
3．　專家系統(tǒng)的成熟　75
4．　知識(shí)表示　76
5．　雷納特和大知識(shí)系統(tǒng)　81
6．　語(yǔ)義網(wǎng)　84
7．　谷歌和知識(shí)圖譜　86
第4章　第五代計(jì)算機(jī)的教訓(xùn)　93
1．　背景　94
2．　理論基礎(chǔ)：邏輯程序和Prolog　97
3．　五代機(jī)計(jì)劃和五代機(jī)研究所　100
4．　并發(fā)Prolog　103
5．　美國(guó)和歐洲對(duì)日本五代機(jī)計(jì)劃的反應(yīng)　105
6．　結(jié)局和教訓(xùn)　109
7．　日本還有機(jī)會(huì)嗎：日本下一代人工智能促進(jìn)戰(zhàn)略　111
第5章　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)史　113
1．　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初創(chuàng)文章　114
2．　羅森布拉特和感知機(jī)　120
3．　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)興　125
4．　深度學(xué)習(xí)　129
第6章　計(jì)算機(jī)下棋簡(jiǎn)史：機(jī)定勝人，人定勝天　135
1．　機(jī)器下棋史前史　136
2．　跳棋插曲　137
3．　計(jì)算機(jī)下棋之初　138
4．“深藍(lán)”　144
5．　圍棋和AlphaGo　146
第7章　自然語(yǔ)言處理　149
1．　喬治敦實(shí)驗(yàn)　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(tǒng)計(jì)派又來了　172
6．　神經(jīng)翻譯是終極手段嗎？　174
7．　問答系統(tǒng)和IBM沃森　175
8．　回顧和展望　177
第8章　向自然學(xué)習(xí)：從遺傳算法到強(qiáng)化學(xué)習(xí)　183
1．　霍蘭德和遺傳算法　184
2．　遺傳編程　189
3．　強(qiáng)化學(xué)習(xí)　191
4．　計(jì)算向自然學(xué)習(xí)還是自然向計(jì)算學(xué)習(xí)　197
5．　計(jì)算理論與生物學(xué)　198
第9章　哲學(xué)家和人工智能　203
1．　德雷弗斯和《計(jì)算機(jī)不能干什么》　204
2．　塞爾和中文屋　211
3．　普特南和缸中腦　214
4．　給哲學(xué)家一點(diǎn)忠告　217
第　10章人是機(jī)器嗎？——人工智能的計(jì)算理論基礎(chǔ)　223
1．　丘奇-圖靈論題：為什么圖靈機(jī)是最重要的發(fā)明？　225
2．　相似性原則：另一個(gè)重要但不太被提及的計(jì)算理論思想　230
3．　超計(jì)算　234
4．　BSS實(shí)數(shù)模型　235
5．　量子計(jì)算　237
6．　計(jì)算理論的哲學(xué)寓意　240
7．　超計(jì)算和人工智能　242
第　11章智能的進(jìn)化　249
1．　大腦的進(jìn)化　250
2．　能源的攝取和消耗　251
3．　全社會(huì)的算力作為文明的測(cè)度　254
4．　人工智能從哪里來？　256
5．　人工智能向哪里去：會(huì)有超級(jí)智能嗎？　257
第　12章當(dāng)我們談?wù)撋罆r(shí)，我們?cè)谡務(wù)撌裁?？?65
第　13章總結(jié)　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(jì)算機(jī)與智能　309
后記　343
參考文獻(xiàn)　347
人名對(duì)照　361