人工智能通识课_[意] 皮埃罗·斯加鲁菲（Piero Scaruffi）_9787115536808

《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。最后，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。

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AlphaZero//206 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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