人工智能簡(jiǎn)史

定　價(jià)：￥49.00

作　者：	尼克著
出版社：	人民郵電出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	>計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò) >人工智能

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ISBN：	9787115471604	出版時(shí)間：	2017-12-01	包裝：	平裝
開本：	32開	頁數(shù)：	320頁	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書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)的語言，對(duì)人工智能進(jìn)行了全面回顧和深度點(diǎn)評(píng)。本書作者和書中諸多人物或?yàn)閹熡鸦蛳嗍煜嘀嗽攲?shí)的考證還有有趣的軼事。本書既適合專業(yè)人士了解人工智能鮮為人知的歷史，也適合對(duì)人工智能感興趣的大眾讀者作為入門的向?qū)А?/div>

作者簡(jiǎn)介

　　尼克，早年曾任職哈佛和惠普；后創(chuàng)業(yè)投資，往返于大陸和硅谷。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系統(tǒng)V內(nèi)核剖析》和《哲學(xué)評(píng)書》。

圖書目錄

第1章　達(dá)特茅斯會(huì)議：人工智能的緣起　　1
1. 背景　　1
2. 達(dá)特茅斯會(huì)議　　6
3. AI歷史的方法論　　9
4. 會(huì)議之后　　14
5. 預(yù)測(cè)未來：會(huì)有奇點(diǎn)嗎？　　19
第2章　自動(dòng)定理證明興衰紀(jì)　　24
1. 自動(dòng)定理證明的起源　　24
2. 羅賓遜和歸結(jié)原理　　32
3. 項(xiàng)重寫　　34
4. 阿貢小組和馬庫恩　　35
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　　37
6. 幾何定理證明與計(jì)算機(jī)代數(shù)　　39
7. 定理證明系統(tǒng)和競(jìng)賽　　44
8. 哲學(xué)問題　　46
9. 現(xiàn)狀　　49
10. 結(jié)語　　51
第3章　從專家系統(tǒng)到知識(shí)圖譜　　60
1. 費(fèi)根鮑姆和DENDRAL　　60
2. MYCIN　　64
3. 專家系統(tǒng)的成熟　　65
4. 知識(shí)表示　　66
5. 雷納特和大知識(shí)系統(tǒng)　　70
6. 語義網(wǎng)　　73
7. 谷歌和知識(shí)圖譜　　75
第4章　第五代計(jì)算機(jī)的教訓(xùn)　　79
1. 背景　　79
2. 理論基礎(chǔ)：邏輯程序和Prolog　　82
3. 五代機(jī)計(jì)劃和五代機(jī)研究所　　85
4. 并發(fā)Prolog　　88
5. 美國和歐洲對(duì)日本五代機(jī)計(jì)劃的反應(yīng)　　90
6. 結(jié)局和教訓(xùn)　　94
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　　95
第5章　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)史　　97
1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初創(chuàng)文章　　97
2. 羅森布拉特和感知機(jī)　　103
3. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)興　　107
4. 深度學(xué)習(xí)　　111
第6章　計(jì)算機(jī)下棋簡(jiǎn)史：機(jī)定勝人，人定勝天　　116
1. 機(jī)器下棋史前史　　116
2. 跳棋插曲　　118
3. 計(jì)算機(jī)下棋之初　　119
4.“深藍(lán)”　　124
5. 圍棋和AlphaGo　　125
第7章　自然語言處理　　128
1. 喬治敦實(shí)驗(yàn)　　128
2. 喬姆斯基和句法分析　　129
3. ELIZA和PARRY　　136
4. 維諾格拉德和積木世界　　143
5. 統(tǒng)計(jì)派又來了　　149
6. 神經(jīng)翻譯是終極手段嗎？　　151
7. 問答系統(tǒng)和IBM 沃森　　152
8. 回顧和展望　　154
第8章　向自然學(xué)習(xí)：從遺傳算法到強(qiáng)化學(xué)習(xí)　　159
1. 霍蘭德和遺傳算法　　159
2. 遺傳編程　　164
3. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)　　166
4. 計(jì)算向自然學(xué)習(xí)還是自然向計(jì)算學(xué)習(xí)　　172
5. 計(jì)算理論與生物學(xué)　　173
第9章　哲學(xué)家和人工智能　　177
1. 德雷弗斯和《計(jì)算機(jī)不能干什么》　　177
2. 塞爾和中文屋　　184
3. 普特南和缸中腦　　187
4. 給哲學(xué)家一點(diǎn)忠告　　190
第10章　人是機(jī)器嗎？——人工智能的計(jì)算理論基礎(chǔ)　　195
1. 丘奇-圖靈論題：為什么圖靈機(jī)是最重要的發(fā)明？　　197
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　　201
3. 超計(jì)算　　205
4. BSS實(shí)數(shù)模型　　206
5. 量子計(jì)算　　208
6. 計(jì)算理論的哲學(xué)寓意　　211
7. 丘奇-圖靈論題、超計(jì)算和人工智能　　212
第11章　智能的進(jìn)化　　216
1. 大腦的進(jìn)化　　216
2. 能源的攝取和消耗　　218
3. 全社會(huì)的算力作為文明的測(cè)度　　220
4. 人工智能從哪里來？　　222
5. 人工智能向哪里去：會(huì)有超級(jí)智能嗎？　　223
第12章　當(dāng)我們談?wù)撋罆r(shí)，我們?cè)谡務(wù)撌裁矗俊　?30
附錄1　圖靈小傳　　237
附錄2　人工智能前史：圖靈與人工智能　249
附錄3　馮諾伊曼與人工智能　　255
附錄4　計(jì)算機(jī)與智能　　261
參考文獻(xiàn)　　293
人名對(duì)照　　308