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編輯推薦： ★超强的时代性，向读者介绍了现代社会与大众日常生活密切相关的科技领域的知识成果，时代特征明显。 ★突出的权威性，作者柯林斯是科学技术社会学界的国际领军人物，曾任科学社会研究学会会长，获科学社会研究学会J.D.贝尔纳终身成就奖以及美国社会学会科学、知识与技术专业委员会罗伯特.K.默顿杰出著作奖，以一系列著作深刻改变了人们对科学与社会关系的看法。 ★优异的可读性，作者对内容的把握高屋建瓴，举重若轻，如数家珍，娓娓道来，语言文字通俗易懂，引人入胜。 ★可靠的翻译质量，译者都是相关领域卓有成就的大学教授、研究员，翻译质量具有可靠性。 內容簡介： 本书从社会学角度考察了人工智能的未来发展趋势，并试图回答人工智能研究面临的一个重大问题——计算机能否在智能方面与人类媲美？作者极力避免艰深的学术词汇，采用通俗易懂的语言，并运用思维实验的方法，分析了图灵测试、中文屋论证等传统思维实验模型，提出了包含六个等级的人工智能发展框架。作为科普类读物，书中提出的许多观点都比较精辟，富于启发性，在人工智能快速发展的今天，阅读此书必然有所裨益。 關於作者： 作者简介—— 哈利?柯林斯（Harry Collins ) 英国卡迪夫大学特聘教授，剑桥大学科学史与哲学系兼任研究员，英国国家学术院院士。柯林斯是科学技术社会学界的国际领军人物，曾任科学社会研究学会会长，获科学社会研究学会J.D.贝尔纳终身成就奖以及美国社会学会科学、知识与技术专业委员会罗伯特.K.默顿杰出著作奖，以一系列著作深刻改变了人们对科学与社会关系的看法。 译者简介—— 唐旭日 华中科技大学外国语学院教授，中国民族语言学会语言资源与计算人文专业委员会副主任委员，中国中文信息学会自然语言生成与智能写作专业委员会（筹）委员，中国英汉语比较研究会外语教育技术专业委员会常务理事，中国人工智能学会会员，“信息技术与语言服务”省级一流课程负责人。研究方向为计算语言学，研究领域涉及语义演变计算、计算机辅助翻译、数据驱动话语分析、搭配计算以及隐喻计算等。主持2项国家社科基金，并作为主要成员参与多项国家社会科学基金、国家自然科学基金以及国家863高新技术等国家级课题。在International Journal of Corpus Linguistics、Natural Language Engineering、《武汉大学学报（信息科学版）》、《中文信息学报》、《当代语言学》及COLING等权威刊物和会议发表论文30多篇，出版专著1部、教材2部，申请发明专利2项。 目錄： 第一章 社会生活中的计算机以及人类妥协危机 语言、智能和社会嵌入 人工智能的两个原则：规则、模式和先例 人工虚拟智能 注释 第二章 专业知识和写作：对人工智能的思考 “不能”的意义 专业知识和专家 人工智能信念 人工智能专业知识 未来和基本原则 注释 第三章 语言和“修复” 人类如何处理拼写错误之类的问题 语言的中心性 语言进入计算机和中文屋 这个问题解决了吗？ 图灵测试及其复杂性 注释 第四章 人类、社会语境和身体 人类如何理解社会语境？ 非融入性社会学的问题 模仿游戏和互动性专业知识 单态行为和多态行为 身体与人工智能 注释 第五章 六级人工智能 Ⅰ级人工智能：工程智能 Ⅱ级人工智能：非对称性假体 Ⅲ级人工智能：对称性文化吸收者 Ⅳ级人工智能：挑战人性的文化吸收者 Ⅴ级人工智能：自治的类人社会 Ⅵ级人工智能：自治的外星社会 结语 注释 第六章 深度学习——基于先例的模式识别 计算机 扩展的摩尔定律 神经网络及其继任者 模式识别：自下而上、自上而下和知识社会学 模式识别的要素 更多关于自下而上和自上而下的内容 注释 第七章 库兹韦尔的大脑模型和知识社会学 注释 第八章 人类如何学习计算机无法掌握的内容 人类从文化中学习 信任前提下产生分歧在学习和创造中的作用 中间结论：这项人类互动研究对人工智能的意义 人工智能一些容易被忽视的老毛病 小群体、信任以及身体之间的关系 注释 第九章 人工智能的两类模型与未来发展方向 对身体的重新审视 互联网与人类文化的形成 新型人工智能与新的关联 注释 第十章 编辑测试和图灵测试的其他新版本 编辑测试及其优势 注释 附录一 当今互联网如何运作 注释 附录二 “小狗” 参考文献 內容試閱： 序（节选） 感谢我的妻子苏珊（Susan），她给出了本书的标题——人工虚拟智能，并让我注意到“计算机说不行”。塔米?博伊斯（Tammy Boyce）帮助寻找了相关电影。还要感谢那些愿意花时间与我讨论人工智能研究现状的人。史蒂文?肖克尔（Steven Schockaert）在卡迪夫大学（Cardiff University）研究人工智能科学与工程前沿，我们经常在午餐时间讨论，他还阅读了我本书的初稿并提出了许多宝贵的意见。我要感谢卡迪夫大学计算机系“深度学习阅读小组”的成员们，他们允许我旁听他们的周会，虽然我有几次搞砸了他们的讨论。迈克尔?波顿（Michael Bolton）、阿瑟?雷伯（Arthur Reber）、埃德加?惠特利（Edgar Whitley）和我在卡迪夫大学的许多同事也读了本书，并给我提出了宝贵的建议。来自人工智能和计算机研究界前沿的读者（包括英国政体出版社招募的三位匿名读者），以及欧内斯特?戴维斯（Ernest Davis）、赫克托?莱维斯克（Hector Levesque）和艾伦?布莱克韦尔（Alan Blackwell），对我的方法进行了热烈讨论，这些讨论大多是通过电子邮件进行的，但有一次是面对面交流。他们每个人都对本书进行了广泛，有时甚至是批判性的评论，帮助我消除了一些错误，并增加了各种细节，让我受益良多。最重要的是，他们鼓励了我，让我不再怀疑我的技术能力是否足以完成我自己设定的任务。书中所有的缺陷、错误和愚蠢的表述当然都是我的责任。我也感谢本书引用过的学者，例如杰弗里?辛顿（Geoffrey Hinton）和约舒亚?本吉奥（Yoshua Bengio），他们对深度学习前沿问题进行了很有价值的讨论。艾玛?朗斯塔夫（Emma Longstaff）从Polity Press阅读了本书的早期版本，而乔纳森?斯克莱特（Jonathan Skerrett）阅读了出版前的一稿。 他们都提供了非常有用的反馈，给本书带来了显著的改进。我还要感谢Polity Press鼓励我写这本书，感谢尼尔?德?科特（Neil de Cort）快速、轻松地处理所有出版方面的事宜，特别感谢海伦?格雷（Helen Gray）富有同理心和想象力的文字编辑，她是文字编辑中位居前0.1％的佼佼者。

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