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| 編輯推薦： |
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硅谷人工智能先行者倾力打造之作，牛津、清华、北大计算机科学教授、中科院院士审读推荐； 系统化整理人工智能领域各个分支的共识，提供一套可以为不同人群所理解的关于人工智能技术真实进展的通识。
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| 內容簡介： |
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《人工智能通识课》纵贯人工智能技术在全球 70 多年的发展历史，综合逻辑学派和神经网络学派的主流观点，系统介绍了人工智能各种算法的起源与演进过程，以及人工智能技术在消费者行为分析、机器人、自动驾驶、医疗等方面的应用实践，使读者可以全面了解人工智能领域的真实现状，及其给人类社会带来的技术、哲学乃至艺术层面的影响。*后，本书作者对于人工智能的未来发展做了非常客观、务实的展望。 《人工智能通识课》语言深入浅出，非技术专业人士也可以读懂，适合各种知识背景的读者了解人工智能技术的全貌，对人工智能技术建立起客观理性的认知；也适合作为高校人工智能通识课程的教材或参考读物。
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| 關於作者： |
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皮埃罗斯加鲁菲（Piero Scaruffi） 毕业于都灵大学数学系，自1980年开始在硅谷从事人工智能研究。 20世纪90年代中期先后在哈佛大学、斯坦福大学的人工智能实验室等机构从事研究工作，项目涉及认知科学、专家系统、神经网络、自然语言处理等。 2003年后成为独立研究员，在加州大学伯克利分校、斯坦福大学兼职讲授认知论、心性学和艺术史等课程。 著有《智能的本质》《硅谷百年史》（合著）等重量级作品。 他兴趣广泛，研究领域包括从认知模型到音乐史的广博学科。他还是北京他山石智库首-席科技顾问，中国美院客座教授。
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| 目錄：
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第一章人工智能发展史1
文化背景：知识型的社会2
人工智能研究的起源2
人工智能研究的早期发展7
专家系统的兴起9
探讨人工智能历史的前提12
步入人工智能的寒冬15
人工智能的逆向发展阶段16
玻尔兹曼机与神经网络20
人工智能的强化学习阶段28
人工智能的卷积神经网络阶段36
人工智能发展的深度学习阶段50
人工智能发展的深度强化学习阶段56
机器是如何学习的63
深度学习源自哪里72
从认识到创造：生成对抗性网络75
网络时代的社会文化变迁82
第二章智能的定义与本质89
认知科学的发展史90
逻辑推理的发展史92
对智能的（冗余）定义101
人工智能系统能得诺贝尔奖吗107
大脑模拟与智能111
能听到我说话吗113
结构化环境中的智能行为119
第三章人工智能的应用实验127
仿生人类、半机械人和神经工程128
实现人工智能的第一步133
第一项失败135
另一次失败：机器学习139
又一次失败：常识141
预告：学习聊天143
变脸146
数字生活的起源149
难题：智慧并不意味着精确150
聊天机器人的发展历程153
第四章人工智能的算法进化155
计算机的发展历程156
将计算作为推论159
概率论、马尔可夫链与蒙特卡罗方法161
数学上的难题：假如你不得不经历一次智力层面的相变168
设计机器与设计人类171
遗传算法的复兴177
大数据集的诅咒182
模拟计算与储备池计算186
算法官僚系统的反乌托邦引发的推测：利维坦、圆形监狱与生命权利189
道德的算法192
明日乌托邦与算法共生193
第五章神经网络与认知195
联结主义196
人工与自然神经网络：反向传播的神话204
模式识别问题205
关于AlphaZero206
动态路由和胶囊网络213
变分推理215
分层贝叶斯网络222
神经网络的智能224
神经网络的常识225
基于知识的系统230
第六章智能与机器人235
机器学习先于人工智能236
机器人的诞生238
机器学习的未来：无监督学习的救赎之道239
生活在智能机器的世界255
迎娶人工智能：满怀信心地迎接未来262
后机器智能时代：机器创造力能否成就艺术274
机器智能的危险之处289
过度就业293
第七章人工智能的伦理学困境297
一个哲学层面的问题：我们真的需要全能的智能吗298
对历史的注释：新无神论300
机器伦理301
反乌托邦四部曲303
你是一个机器人308
第八章人工智能的未来313
人工智能与没有免费午餐定理314
揭开图灵测试的神秘面纱315
浅人工智能319
为何没有构建人工通用智能320
通用性人工智能的时间框架326
硅能产生智能吗328
下一项突破是：了解大脑329
为什么我不害怕人工智能的到来331
隐形的机器人云334
附录 人工智能大事记337
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