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本书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
……
[ 展开全部 ]
、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。 本书作者和书中诸多人物或为师友或相熟相知，除了详实的考证还有有趣的轶事。本书既适合专业人士了解人工智能鲜为人知的历史，也适合对人工智能感兴趣的大众读者作为入门的向导。
[ 收起 ]
作者：尼克
出版社：人民邮电出版社
定价：49.00元
ISBN：7115471606
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第1章 达特茅斯会议：人工智能的缘起 1
心理学实验表明人在回答“金丝雀会飞吗?”要比回答“鸟会飞吗?”花的时间长,要回答第一个问题,人要再做一次“金丝雀是鸟”的推理。因为人在存储知识时只存储抽象的,这是空间经济的考虑。
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2. 达特茅斯会议 6
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3. AI历史的方法论 9
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4. 会议之后 14
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5. 预测未来：会有奇点吗？ 19
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第2章 自动定理证明兴衰纪 24
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1. 自动定理证明的起源 24
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2. 罗宾逊和归结原理 32
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3. 项重写 34
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4. 阿贡小组和马库恩 35
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5. 符号派的内部矛盾：问答系统和归结原理的失落 37
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6. 几何定理证明与计算机代数 39
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7. 定理证明系统和竞赛 44
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8. 哲学问题 46
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9. 现状 49
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10. 结语 51
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第3章 从专家系统到知识图谱 60
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1. 费根鲍姆和DENDRAL 60
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2. MYCIN 64
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3. 专家系统的成熟 65
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4. 知识表示 66
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5. 雷纳特和大知识系统 70
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6. 语义网 73
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7. 谷歌和知识图谱 75
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第4章 第五代计算机的教训 79
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1. 背景 79
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2. 理论基础：逻辑程序和Prolog 82
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3. 五代机计划和五代机研究所 85
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4. 并发Prolog 88
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5. 美国和欧洲对日本五代机计划的反应 90
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6. 结局和教训 94
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7. 日本还有机会吗：日本下一代人工智能促进战略 95
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第5章 神经网络简史 97
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1. 神经网络的初创文章 97
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2. 罗森布拉特和感知机 103
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3. 神经网络的复兴 107
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4. 深度学习 111
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第6章 计算机下棋简史：机定胜人，人定胜天 116
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1. 机器下棋史前史 116
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2. 跳棋插曲 118
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3. 计算机下棋之初 119
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4.“深蓝” 124
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5. 围棋和AlphaGo 125
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第7章 自然语言处理 128
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1. 乔治敦实验 128
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2. 乔姆斯基和句法分析 129
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3. ELIZA和PARRY 136
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4. 维诺格拉德和积木世界 143
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5. 统计派又来了 149
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6. 神经翻译是终极手段吗？ 151
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7. 问答系统和IBM 沃森 152
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8. 回顾和展望 154
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第8章 向自然学习：从遗传算法到强化学习 159
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1. 霍兰德和遗传算法 159
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2. 遗传编程 164
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3. 强化学习 166
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4. 计算向自然学习还是自然向计算学习 172
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5. 计算理论与生物学 173
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第9章 哲学家和人工智能 177
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1. 德雷弗斯和《计算机不能干什么》 177
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2. 塞尔和中文屋 184
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3. 普特南和缸中脑 187
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4. 给哲学家一点忠告 190
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第10章 人是机器吗？——人工智能的计算理论基础 195
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1. 丘奇-图灵论题：为什么图灵机是最重要的发明？ 197
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2. 相似性原则：另一个重要但不太被提及的计算理论思想 201
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3. 超计算 205
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4. BSS实数模型 206
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5. 量子计算 208
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6. 计算理论的哲学寓意 211
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7. 丘奇-图灵论题、超计算和人工智能 212
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第11章 智能的进化 216
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1. 大脑的进化 216
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2. 能源的摄取和消耗 218
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3. 全社会的算力作为文明的测度 220
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4. 人工智能从哪里来？ 222
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5. 人工智能向哪里去：会有超级智能吗？ 223
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第12章 当我们谈论生死时，我们在谈论什么？ 230
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附录1 图灵小传 237
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附录2 人工智能前史：图灵与人工智能 249
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附录3 冯诺伊曼与人工智能 255
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附录4 计算机与智能 261
哥德尔定理(1931)声称,在任何一个足够强的逻辑系统里,都能形成一个陈述,这个陈述在本系统内无法被证明也无法被否证,除非这个系统本身就是不一致的。丘奇(1936)、克利尼(1935)、罗瑟和图灵(1937)等人也有同哥德尔定理很相似的结论。
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第1章 达特茅斯会议：人工智能的缘起 1
1. 背景 1
2. 达特茅斯会议 6
3. AI历史的方法论 9
4. 会议之后 14
5. 预测未来：会有奇点吗？ 19
第2章 自动定理证明兴衰纪 24
1. 自动定理证明的起源 24
2. 罗宾逊和归结原理 32
3. 项重写 34
4. 阿贡小组和马库恩 35
5. 符号派的内部矛盾：问答系统和归结原理的失落 37
6. 几何定理证明与计算机代数 39
7. 定理证明系统和竞赛 44
8. 哲学问题 46
9. 现状 49
10. 结语 51
第3章 从专家系统到知识图谱 60
1. 费根鲍姆和DENDRAL 60
2. MYCIN 64
3. 专家系统的成熟 65
4. 知识表示 66
5. 雷纳特和大知识系统 70
6. 语义网 73
7. 谷歌和知识图谱 75
第4章 第五代计算机的教训 79
1. 背景 79
2. 理论基础：逻辑程序和Prolog 82
3. 五代机计划和五代机研究所 85
4. 并发Prolog 88
5. 美国和欧洲对日本五代机计划的反应 90
6. 结局和教训 94
7. 日本还有机会吗：日本下一代人工智能促进战略 95
第5章 神经网络简史 97
1. 神经网络的初创文章 97
2. 罗森布拉特和感知机 103
3. 神经网络的复兴 107
4. 深度学习 111
第6章 计算机下棋简史：机定胜人，人定胜天 116
1. 机器下棋史前史 116
2. 跳棋插曲 118
3. 计算机下棋之初 119
4.“深蓝” 124
5. 围棋和AlphaGo 125
第7章 自然语言处理 128
1. 乔治敦实验 128
2. 乔姆斯基和句法分析 129
3. ELIZA和PARRY 136
4. 维诺格拉德和积木世界 143
5. 统计派又来了 149
6. 神经翻译是终极手段吗？ 151
7. 问答系统和IBM 沃森 152
8. 回顾和展望 154
第8章 向自然学习：从遗传算法到强化学习 159
1. 霍兰德和遗传算法 159
2. 遗传编程 164
3. 强化学习 166
4. 计算向自然学习还是自然向计算学习 172
5. 计算理论与生物学 173
第9章 哲学家和人工智能 177
1. 德雷弗斯和《计算机不能干什么》 177
2. 塞尔和中文屋 184
3. 普特南和缸中脑 187
4. 给哲学家一点忠告 190
第10章 人是机器吗？——人工智能的计算理论基础 195
1. 丘奇-图灵论题：为什么图灵机是最重要的发明？ 197
2. 相似性原则：另一个重要但不太被提及的计算理论思想 201
3. 超计算 205
4. BSS实数模型 206
5. 量子计算 208
6. 计算理论的哲学寓意 211
7. 丘奇-图灵论题、超计算和人工智能 212
第11章 智能的进化 216
1. 大脑的进化 216
2. 能源的摄取和消耗 218
3. 全社会的算力作为文明的测度 220
4. 人工智能从哪里来？ 222
5. 人工智能向哪里去：会有超级智能吗？ 223
第12章 当我们谈论生死时，我们在谈论什么？ 230
附录1 图灵小传 237
附录2 人工智能前史：图灵与人工智能 249
附录3 冯诺伊曼与人工智能 255
附录4 计算机与智能 261
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3. AI历史的方法论 9
4. 会议之后 14
5. 预测未来：会有奇点吗？ 19
第2章 自动定理证明兴衰纪 24
1. 自动定理证明的起源 24
2. 罗宾逊和归结原理 32
3. 项重写 34
4. 阿贡小组和马库恩 35
5. 符号派的内部矛盾：问答系统和归结原理的失落 37
6. 几何定理证明与计算机代数 39
7. 定理证明系统和竞赛 44
8. 哲学问题 46
9. 现状 49
10. 结语 51
第3章 从专家系统到知识图谱 60
1. 费根鲍姆和DENDRAL 60
2. MYCIN 64
3. 专家系统的成熟 65
4. 知识表示 66
5. 雷纳特和大知识系统 70
6. 语义网 73
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第4章 第五代计算机的教训 79
1. 背景 79
2. 理论基础：逻辑程序和Prolog 82
3. 五代机计划和五代机研究所 85
4. 并发Prolog 88
5. 美国和欧洲对日本五代机计划的反应 90
6. 结局和教训 94
7. 日本还有机会吗：日本下一代人工智能促进战略 95
第5章 神经网络简史 97
1. 神经网络的初创文章 97
2. 罗森布拉特和感知机 103
3. 神经网络的复兴 107
4. 深度学习 111
第6章 计算机下棋简史：机定胜人，人定胜天 116
1. 机器下棋史前史 116
2. 跳棋插曲 118
3. 计算机下棋之初 119
4.“深蓝” 124
5. 围棋和AlphaGo 125
第7章 自然语言处理 128
1. 乔治敦实验 128
2. 乔姆斯基和句法分析 129
3. ELIZA和PARRY 136
4. 维诺格拉德和积木世界 143
5. 统计派又来了 149
6. 神经翻译是终极手段吗？ 151
7. 问答系统和IBM 沃森 152
8. 回顾和展望 154
第8章 向自然学习：从遗传算法到强化学习 159
1. 霍兰德和遗传算法 159
2. 遗传编程 164
3. 强化学习 166
4. 计算向自然学习还是自然向计算学习 172
5. 计算理论与生物学 173
第9章 哲学家和人工智能 177
1. 德雷弗斯和《计算机不能干什么》 177
2. 塞尔和中文屋 184
3. 普特南和缸中脑 187
4. 给哲学家一点忠告 190
第10章 人是机器吗？——人工智能的计算理论基础 195
1. 丘奇-图灵论题：为什么图灵机是最重要的发明？ 197
2. 相似性原则：另一个重要但不太被提及的计算理论思想 201
3. 超计算 205
4. BSS实数模型 206
5. 量子计算 208
6. 计算理论的哲学寓意 211
7. 丘奇-图灵论题、超计算和人工智能 212
第11章 智能的进化 216
1. 大脑的进化 216
2. 能源的摄取和消耗 218
3. 全社会的算力作为文明的测度 220
4. 人工智能从哪里来？ 222
5. 人工智能向哪里去：会有超级智能吗？ 223
第12章 当我们谈论生死时，我们在谈论什么？ 230
附录1 图灵小传 237
附录2 人工智能前史：图灵与人工智能 249
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第1章 达特茅斯会议：人工智能的缘起 1
1. 背景 1
2. 达特茅斯会议 6
3. AI历史的方法论 9
4. 会议之后 14
5. 预测未来：会有奇点吗？ 19
第2章 自动定理证明兴衰纪 24
1. 自动定理证明的起源 24
2. 罗宾逊和归结原理 32
3. 项重写 34
4. 阿贡小组和马库恩 35
5. 符号派的内部矛盾：问答系统和归结原理的失落 37
6. 几何定理证明与计算机代数 39
7. 定理证明系统和竞赛 44
8. 哲学问题 46
9. 现状 49
10. 结语 51
第3章 从专家系统到知识图谱 60
1. 费根鲍姆和DENDRAL 60
2. MYCIN 64
3. 专家系统的成熟 65
4. 知识表示 66
5. 雷纳特和大知识系统 70
6. 语义网 73
7. 谷歌和知识图谱 75
第4章 第五代计算机的教训 79
1. 背景 79
2. 理论基础：逻辑程序和Prolog 82
3. 五代机计划和五代机研究所 85
4. 并发Prolog 88
5. 美国和欧洲对日本五代机计划的反应 90
6. 结局和教训 94
7. 日本还有机会吗：日本下一代人工智能促进战略 95
第5章 神经网络简史 97
1. 神经网络的初创文章 97
2. 罗森布拉特和感知机 103
3. 神经网络的复兴 107
4. 深度学习 111
第6章 计算机下棋简史：机定胜人，人定胜天 116
1. 机器下棋史前史 116
2. 跳棋插曲 118
3. 计算机下棋之初 119
4.“深蓝” 124
5. 围棋和AlphaGo 125
第7章 自然语言处理 128
1. 乔治敦实验 128
2. 乔姆斯基和句法分析 129
3. ELIZA和PARRY 136
4. 维诺格拉德和积木世界 143
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7. 问答系统和IBM 沃森 152
8. 回顾和展望 154
第8章 向自然学习：从遗传算法到强化学习 159
1. 霍兰德和遗传算法 159
2. 遗传编程 164
3. 强化学习 166
4. 计算向自然学习还是自然向计算学习 172
5. 计算理论与生物学 173
第9章 哲学家和人工智能 177
1. 德雷弗斯和《计算机不能干什么》 177
2. 塞尔和中文屋 184
3. 普特南和缸中脑 187
4. 给哲学家一点忠告 190
第10章 人是机器吗？——人工智能的计算理论基础 195
1. 丘奇-图灵论题：为什么图灵机是最重要的发明？ 197
2. 相似性原则：另一个重要但不太被提及的计算理论思想 201
3. 超计算 205
4. BSS实数模型 206
5. 量子计算 208
6. 计算理论的哲学寓意 211
7. 丘奇-图灵论题、超计算和人工智能 212
第11章 智能的进化 216
1. 大脑的进化 216
2. 能源的摄取和消耗 218
3. 全社会的算力作为文明的测度 220
4. 人工智能从哪里来？ 222
5. 人工智能向哪里去：会有超级智能吗？ 223
第12章 当我们谈论生死时，我们在谈论什么？ 230
附录1 图灵小传 237
附录2 人工智能前史：图灵与人工智能 249
附录3 冯诺伊曼与人工智能 255
附录4 计算机与智能 261
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