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把科学的故事讲得富于思想性，把技术的问题讲得颇具趣味性。
内容简介
本书全面讲述人工智能的发展史，几乎覆盖人工智能学科的所有领域，包括人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等，以宏阔的视野和生动的语言，对人工智能进行了全面回顾和深度点评。
作者简介
作者尼克，曾任职于哈佛和惠普，后创业投资，2016年创立乌镇智库。无论忙闲不忘读书写字，作品多发表于《上海书评》，并有著作《UNIX SYSTEM V内核剖析》和《哲学评书》。
章节目录
版权信息
第2版前言
前言
第1章 达特茅斯会议：人工智能的缘起
1 背景
2 达特茅斯会议
3 AI 历史的方法论
4 会议之后
5 预测未来：会有奇点吗？
参考文献指南
第2章 自动定理证明兴衰纪
1 自动定理证明的起源
2 罗宾逊和归结原理
3 项重写
4 阿贡小组和马库恩
5 符号派的内部矛盾：问答系统和归结原理的失落
6 几何定理证明与计算机代数
7 定理证明系统和竞赛
8 哲学问题
9 现状
10 结语
参考文献指南
附录1：自动定理证明大事记
附录2：埃尔布朗奖
附录3：几本自动定理证明教科书的评论
第3章 从专家系统到知识图谱
1 费根鲍姆和DENDRAL
2 MYCIN
3 专家系统的成熟
4 知识表示
逻辑
心理学与语言学
明斯基的框架
Sowa的概念图
5 雷纳特和大知识系统
6 语义网
7 谷歌和知识图谱
参考文献指南
第4章 第五代计算机的教训
1 背景
2 理论基础：逻辑程序和Prolog
3 五代机计划和五代机研究所
4 并发Prolog
5 美国和欧洲对日本五代机计划的反应
美国的回应
英国的阿尔维计划
欧洲的ESPRIT
6. 结局和教训
7 日本还有机会吗：日本下一代人工智能促进战略
参考文献指南
第5章 神经网络简史
1 神经网络的初创文章
2 罗森布拉特和感知机
3 神经网络的复兴
4 深度学习
参考文献指南
第6章 计算机下棋简史：机定胜人，人定胜天
1 机器下棋史前史
2 跳棋插曲
3 计算机下棋之初
4.“深蓝”
5 围棋和AlphaGo
参考文献指南
第7章 自然语言处理
1 乔治敦实验
2 乔姆斯基和句法分析
3 ELIZA和PARRY
4 维诺格拉德和积木世界
5 统计派又来了
6 神经翻译是终极手段吗？
7 问答系统和IBM沃森
8 回顾和展望
参考文献指南
第8章 向自然学习：从遗传算法到强化学习
1 霍兰德和遗传算法
2 遗传编程
3 强化学习
4 计算向自然学习还是自然向计算学习
5 计算理论与生物学
参考文献指南
第9章 哲学家和人工智能
1 德雷弗斯和《计算机不能干什么》
2 塞尔和中文屋
3 普特南和缸中脑
4 给哲学家一点忠告
第10章 人是机器吗？——人工智能的计算理论基础
1 丘奇-图灵论题：为什么图灵机是最重要的发明？
2 相似性原则：另一个重要但不太被提及的计算理论思想
3 超计算
4 BSS实数模型
5 量子计算
6 计算理论的哲学寓意
7 超计算和人工智能
参考文献指南
第11章 智能的进化
1 大脑的进化
2 能源的摄取和消耗
3 全社会的算力作为文明的测度
4 人工智能从哪里来？
5 人工智能向哪里去：会有超级智能吗？
参考文献指南
第12章 当我们谈论生死时，我们在谈论什么？
第13章 总结
附录 1 图灵小传
附录 2 人工智能前史：图灵与人工智能
附录 3 冯诺伊曼与人工智能
附录 4 计算机与智能
1 模仿游戏
2 对新问题的评论
3 游戏中用到的机器
4 数字计算机
5 数字计算机的通用性
6 主要问题的反方观点
7 学习机器
参考文献
后记
参考文献
人名对照
作者简介
看完了
人工智能简史（第2版）是2021年由人民邮电出版社出版,作者[美]尼克。
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