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| 編輯推薦： |
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世界知名的哲学家、欧洲科学与艺术学院主席、德国工程院院士、德国慕尼黑工业大学荣休教授克劳斯?迈因策尔（Klaus Mainzer）作品，从历史、社会、哲学和人文等多学科角度审视AI技术。
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| 內容簡介： |
《人工智能——何时机器能掌控一切》共12章，从历史、社会、哲学和人文等多学科角度审视人工智能技术的过去、现在和未来；既涵盖了逻辑运算等经典的人工智能算法，又引入了量子计算等前沿的人工智能技术；既强调了人工智能对人类生活和社会各个方面的正面促进作用，又指出了其高能耗等缺点。
通过阅读《人工智能——何时机器能掌控一切》，零基础的读者可以快速了解人工智能的概念、历史和发展趋势；略知一二的入门者可以深入学习人工智能的常用算法和技术；经验丰富的从业人员则可以通过《人工智能——何时机器能掌控一切》的多学科视角更加全面地认识人工智能对于社会和历史影响。
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| 關於作者： |
作者：克劳斯?迈因策尔（Klaus Mainzer） 世界知名哲学家、科学与社会研究专家和复杂性系统学者，欧洲科学与艺术学院院士、德国工程院院士，德国慕尼黑工业大学教育学院哲学与社会教席荣休教授，2020年当选欧洲科学与艺术学院主席。曾任康斯坦茨大学副校长、奥格斯堡大学哲学与社会科学学院院长和交叉信息科学中心主任、慕尼黑工业大学林德研究院院长和科技与社会研究中心主任等。出版《复杂性中的思维》《人工智能》《混沌》《生命与机器》等二十余部专著。
译者：贾积有 北京大学教育学院教育技术系教授、博士生导师、系主任，北京大学教育信息化国际研究中心主任，德国慕尼黑工业大学教育学院（2015）、香港公开大学（2017）客座教授，入选教育部新世纪优秀人才支持计划（2009）；全国和北京市教育信息化、数字校园、智慧校园咨询专家，多个、省部级科研和人才项目评审专家，多本国际权威SCI/SSCI期刊审稿人，多次国际会议联合主席等；获2016年第五届全国教育科学研究优秀成果奖一等奖等国际和国内奖项。研究领域包括教育技术学、人工智能教育应用、计算机辅助语言教学、教育决策支持系统等。受邀百余次在国际和国内学术研讨会分享科研成果，主持和参与十余项国内外重要科研项目。出版专著5部，在国内外重要期刊和国际重要会议等场合发表教学和科研论文百余篇。
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| 目錄：
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第1章简介： 什么是人工智能
参考文献
第2章人工智能简史
2.1人类的古老梦想
2.2图灵测试
2.3从通用问题求解到专家系统
参考文献
第3章逻辑思维成为自动化
3.1逻辑思维意味着什么
3.2人工智能编程语言PROLOG
3.3人工智能编程语言LISP
3.4自动证明
参考文献
第4章系统成为专家
4.1一个基于知识的系统架构
4.2知识表示编程
4.3有限性、不确定性和直觉性知识
参考文献
第5章计算机学会说话
5.1ELIZA会识别字符串模式
5.2自动机和机器识别语言
5.3我的智能手机何时会理解我
参考文献
第6章算法模拟进化
6.1生物学和技术性的电路图
6.2细胞自动机
6.3遗传算法和进化算法
参考文献
第7章神经网络模拟大脑
7.1大脑和认知
7.2神经网络和学习算法
7.3情感和意识
参考文献
第8章机器人变得社会化
8.1人形机器人
8.2认知和社会型机器人
8.3机器人的群体智慧
参考文献
第9章基础设施变得智能化
9.1物联网和大数据
9.2从自动驾驶车辆到智能交通系统
9.3从网络物理系统到智能基础设施
9.4工业4.0和未来的劳动力世界
参考文献
第10章从自然智能和人工智能到超级智能
10.1神经形态计算机和人工智能
10.2自然智能和人工智能
10.3量子计算机与人工智能
10.4奇点和超级智能
10.5技术设计： 人工智能作为人类的服务系统
参考文献
第11章人工智能有多安全
11.1神经网络是一个黑匣子
11.2在不完全信息下的决定性
11.3人类机构有多安全
参考文献
第12章人工智能和责任
12.1社会积分和一带一路
12.2人工智能与全球价值体系竞争
参考文献
全书图片清单
图3.1(a)列表（S1，S2，…，SN）的树状表示(b)s表达式(A.((B.(C.NIL))))的
树状表示12
图3.2具有打孔磁带的图灵机15
图4.1基于知识的专家系统架构24
图4.2正/反向推理25
图4.3DENDRAL中一个化学结构式的推导27
图4.4医学专家系统和/或树28
图5.1有限自动机示例图34
图5.2下推自动机的结构37
图5.3基于乔姆斯基语法体系的语义深度结构39
图5.4NETalk学习阅读41
图5.5WATSON的体系结构43
图6.1遗传和神经元信息系统的进化47
图6.2细胞自动机模拟细胞自组织49
图6.3作为动态系统的单元，具有状态变量xi、输出变量yi和三个常数二进制输入
ui-1，ui，ui 150
图7.1麦卡洛克皮茨神经元56
图7.2感知机架构57
图7.3可分离模式57
图7.4具有一个输出的三层神经网络模型58
图7.5具有两个输出神经元的神经网络的三层模型58
图7.6人脸识别的多层模型（深度学习）59
图7.7作为霍普菲尔德系统状态空间的电势山脉60
图7.8霍普菲尔德系统中的模式识别60
图7.9多层神经网络检测相关性和聚类62
图7.10无监督学习的科荷伦图63
图7.11智能体从环境中加强学习64
图7.12具有条件概率的贝叶斯学习网66
图7.13理性决策的认知扭曲66
图8.1零力矩点（ZMP）和稳定区域74
图8.2一个家居机器人的马尔可夫逻辑图77
图8.3具有基于行为和符号认知模块的类人机器人体系结构78
图8.4机器人足球选手的行为层次结构80
图9.1产品网络中的自组织83
图9.2流行病的自组织83
图9.3大数据与人工智能86
图9.4物联网深度学习86
图9.5自主机器人移动式奥迪月球车quattro87
图9.6谷歌自主车环境图片88
图9.7智能网供电基础设施数字化91
图9.8数控车床的功能部件93
图10.1具有局部活动单元和局部影响范围的复杂单元系统97
图10.2非线性扩散反应方程的结构和模式形成98
图10.3霍奇金赫胥黎模型100
图10.4记忆电阻器（取决于角频率）ω（ω1<ω2）的磁滞曲线102
图10.5带二氧化钛开关的记忆电阻系统103
图10.6超级智能发展阶段116
图11.1统计和因果学习126
图11.2从数据挖掘到因果模型129
图11.3软件测试认证等级132
图11.4采用哈希编码的区块链134
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| 內容試閱：
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人工智能已逐步主宰着我们的生活，而许多人对此一无所知。通话时使用的智能手机、记录健康数据的腕表、自组织的工作流程、自动驾驶汽车、自动飞行飞机、无人机、拥有自主物流的交通和能源系统，以及探索遥远星球的机器人，都是由智能系统构成的网络化世界的技术的例证。它们展示了人工智能如何决定人的日常生活。
生物有机体也是智能系统的例子。与人类类似，智能系统在进化过程中，可以或多或少地独立有效地解决问题。有时大自然是技术发展的原型（例如神经网络是人脑的简化模型），然而，有时计算机科学和工程发现的解决方案与自然界不同，甚至更好、更有效。因此，不存在所谓的“人工智能”，而是不同领域的问题解决效率和自动化程度。
人工智能的背后是学习算法的机器学习世界。随着计算能力的指数级增长，学习算法变得越来越强大。科学研究和医学已经在使用神经网络和学习算法来发现不断增长的测量数据中的相关性和模式。机器学习算法已经应用于商业策略和工业互联网，它们控制着物联网世界的进程。没有它们，将无法管理由数十亿传感器和网络设备所产生的大量数据。
但是，机器学习的技术是基于统计学习及其参数爆炸式增长的推理。一般来说，统计相关性由大数据训练出来的危险黑匣子提供，但是不能被因果解释所取代。因果学习不仅能够更好地解释因果关系，而且能够更好地确定责任的法律和道德问题（例如在自动驾驶或医学方面）。显然，除了人工智能的创新之外，安全和责任的挑战也凸显出来。本书基于对人工智能程序进行认证和验证的诉求，分析了实证性的测试程序和自动形式化证明。后，对认证的诉求并不是创新的杀手，而是为人工智能项目提供了更好的、可持续发展的机会。
人工智能研究自诞生以来，就与人类未来的伟大愿景联系在一起。“人工智能”正在取代人类吗？一些人已经在谈论即将到来的“超级智能”，它会引发恐惧和希望。本书也是对技术设计的一种诉求——人工智能必须证明自己是一种社会服务。作为服务系统，人工智能技术决不能因其巨大的能量需求，就以牺牲生态为代价，因此应该在新的神经形态计算机架构中整合生物大脑的优势及其低能耗的特征。量子计算也将为人工智能提供新的计算技术。
人工智能已经成为决定社会系统全球竞争的关键技术。各国的财富将决定性地取决于人工智能创新的能力，但是各国人民的生活方式将取决于他们对人工智能技术的评价。在主导人工智能技术的影响下，政治制度会改变吗？应该如何在人工智能世界中维护个人自由？欧洲不仅要把自己定位为人工智能的技术场所，还要用自己的道德价值体系为人工智能定位。
从早期的学生时代，我就对使人工智能成为可能的算法着迷。我们需要知道各类算法的基础，以评估其表现和局限性。令人惊讶的是，这正是本书的本质洞察力所在，不管超级计算机有多快，都不会改变由人类智慧所证实的逻辑数学基础。只有根据这些知识，才能评估社会影响。为此，奥格斯堡大学于20世纪90年代末成立了跨学科计算机科学研究所。在慕尼黑工业大学，我还担任林德研究院院长，并作为2012年卓越计划的一部分，成立了慕尼黑社会技术中心（Munich Center for Technology in Society，MCTS）。2019年，我受到大众汽车公司基金会的一个研究项目的资助，该项目的主题是“软件能负责任吗？”作为德国经济部和德国工业标准委员会高级别小组（High Level Group，HLG）的成员，我们致力于制定人工智能认证路线图。在德国工程院的主题网络中，也有“聚焦技术——数据事实背景”，就像由斯普林格(Spring)发起的著作系列一样。作为斯普林格出版社的一名长期作者，我衷心感谢该出版商对2019年第二版德文英译本的支持。
克劳斯·迈因策尔
2019年6月于德国慕尼黑
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