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☆☆☆☆☆

[加] 赫克托·莱韦斯克 著，王佩 译

图书标签:

• 人工智能
• 机器学习
• 深度学习
• 算法
• 未来科技
• 科技发展
• 创新
• 数据科学
• 智能系统
• 技术趋势

出版社： 中信出版集团 ， 中信出版社

ISBN：9787508685670

版次：1

商品编码：12336432

品牌：中信出版

包装：精装

开本：16-6开

出版时间：2018-04-01

用纸：胶版纸

页数：203

字数：122000

产品特色

编辑推荐

与市面上绝大多数人工智能相关书籍不同，这本书重在探讨人工智能与人类思维的区别，揭示人类心智的本质，深入浅出地揭示人工智能研究仍将面临的挑战。本书通俗易懂，趣味十足，且富有哲学思辨性，会给关心科技及未来社会发展的读者带来有益的启发。

内容简介

这是一本探讨人工智能或计算机思维如何形成的计算机科学普及读物。
如果把计算机当成一个主体，它获得人工智能的过程实际上就是一个学习“计算机语言”的过程。那么，计算机的学习过程与人的学习过程有什么不同呢？两者之间又有怎样的关系？如何实现计算机的学习行为？同时，计算机的学习过程又对人的思维形成有怎样的启发？本书将试图回答这几个问题。
例如单腿站立这样的动作，人类需要掌握知识才能够做到吗？如果要设计一个机器人，让它单腿站立，是不是也需要给它一本书读？实际上，人工智能的研究有很多种，很多其实**了思维（规划、解决问题）能力的范畴。这个领域的方向与目标已发生根本性的改变。尤其是机器学习更是这样。
本书并非对人工智能的概括性了解，也不同于很多图书对于人工智能的近期发展的介绍。本书探究的是*根本的问题——计算机学习的基本原理，也就是计算机如何通过不断的知识积累与经验总结，获得常识，指导自己的智能行为，从而像人类一样思考。本书还将解释人工智能为什么会表现为现在的样子，以及它在帮助我们理解思维和智能行为的过程中起到怎样的作用。
计算机系统是通过大数据学习智能行为的。通过知识的堆积、经验的积累，计算机将学术智慧和市井智慧相融合，不但可以处理数量庞大的相似情况，也逐渐可以处理例外的情况——少数的“黑天鹅”。
比如无人驾驶汽车。这种技术可以被归为 “老派人工智能”的范畴，机制建立的基础是对常识的智能理解，而不是对大数据的理解。但如果是处理新式的挑战，比如在现实生活中遇到一座被水冲垮的桥，那就需要用到高级一点的人工智能了。
图灵测试曾被认为可以将达到一定智能水平的计算机遴选出来。但本书作者莱韦斯克认为一个计算机程序虽然可能通过图灵测试，但它仍可能没有任何思维能力，像僵尸一样。他介绍了一种新的理解智能行为的方式——威诺格拉德测试。该测试由他本人和他的同事一同开发。“如果我们的目标是要理解人工智能，那么我们*好区分好真假人工智能。”他发现了一个形成常识和获取背景知识的可能的机制：抽象表现思维的能力。随着人工智能逐渐走入人们的日常生活，我们应该关心的问题是，没有常识的人工智能如何能做出正确的决定。

作者简介

赫克托•莱韦斯克，加拿大学者、人工智能研究专家。多年来，他致力于人工智能的研究，主要研究方向是人工智能的知识表现和推理。在表现方面，他主要研究了关于人工和自然介质的很多概念，比如信念、目的、目标、能力，以及知识、观念与行动的交互。在逻辑方面，他主要研究了计算机如何进行可追溯的自动推理，包括使用贪心搜索法。
赫克托•莱韦斯克已经发表了60多篇研究论文，其中4篇获得国际人工智能协会*佳论文奖。2004年他的一篇论文获得国际人工智能协会经典论文奖。
莱韦斯克后被选为国际人工智能协会（AAAI）执行理事会成员，他本人也是5个杂志的编委会成员，其中包括《人工智能》杂志。2006年，他加入加拿大皇家学会。

精彩书评

今天，人工智能蓬勃发展，展现出了强大的影响力。但是当前对于人工智能领域的研究却已严重偏离了这一概念创立的初衷。重新回归其本源的原因有二：其一，若不如此，人工智能的发展将陷入瓶颈；其二，追本溯源这一过程本身即是对计算机和人类自身的重新认识。作者在人工智能领域深耕多年，本书内容丰富、条理清晰，任何想要了解人工智能的人，都应该阅读本书。————约阿夫·肖汉（斯坦福大学名誉教授）
当前，人工智能主要将精力集中于机器学习大数据集和低级感官输入。而莱韦斯克却告诉我们，上述研究忽视了人类智慧的本质特征：人类通过简单自然的语言交流，就能以间接经验的方式认识自己无法直接接触的世界。——亨利·考茨（罗切斯特大学格尔根数据科学研究所所长）
几十年来，莱韦斯克一直专注于人工智能领域的研究。他在本书中深入浅出地揭示了人工智能研究仍将面临的挑战，可谓真知灼见。他令人信服地证明，拥有常识，具备推理能力是人类智慧的核心，而将其与人工智能有效结合仍有待时日。——巴特·塞尔曼（康奈尔大学计算机系教授）

目录

前言 Ⅴ
第1章 什么是人工智能？ 001
适应机器学习 003
老式人工智能 006
常识的程序 008
图灵测试 010
中文房间理论 012
第2章 巨型拼图之谜 017
疑问接踵而来 019
留给我们的困难 023
一条解决的途径 030
第3章 知识与行为 033
超越刺激与反应 036
知识与信念 041
意向立场 043
智能行为 046
能力与表现 048
第4章 真智能还是假智能？ 051
谈话机器人 055
投机取巧不可行 060
威诺格拉德模式 063
我们从中得到的经验 070
GOFAI 的回归 072
第5章 有经验的学习与没有经验的学习 075
我们如何学习词语？ 078
我们如何学习事实？ 081
我们如何学习行为？ 083
我们如何超越经验？ 085
第6章 书本智慧与市井智慧 089
语言的影响力 092
书本智慧 094
海伦·凯勒的智慧 095
书本中的市井智慧 099
第7章 长尾理论与培训的界限 103
长尾现象带来的难题 106
如何处理突发事件 110
无意识与有意识 113
威诺格拉德模式测试 115
是不是技巧还不够完美？118
第8章 符号与符号处理 119
符号的代数运算 121
符号的逻辑运算 125
符号的意义 129
一切都源自图灵机 131
第9章 基于知识的系统 137
符号能够解决的问题 139
用符号表示无形 141
知识表示假说 143
假设是真的吗？ 144
知识表示与推理 146
谁才是唯一的选择？149
第10章 人工智能技术应用 151
人工智能的未来 155
自动化是好是坏？159
超级智能与奇点 161
真正的风险 164
超越进化 166
致谢 169
注 释 173
参考文献 193

前言/序言

《智慧之河：文明演进中的非凡跃迁》 内容简介： 《智慧之河：文明演进中的非凡跃迁》是一部宏大的思想史画卷，它以一种前所未有的视角，梳理并解读了人类文明发展进程中，那些看似偶然却又必然涌现的“智慧跃迁”时刻。本书并非聚焦于某个单一的技术领域，而是将目光投向了贯穿古今的知识体系、思维方式以及社会结构的根本性变革，深入探究这些变革如何相互激荡，共同塑造了我们今日所知的世界。 本书开篇，作者并未直接切入技术的讨论，而是回溯至人类最初的集体意识萌芽。从壁画、口头传说中蕴含的早期象征性思维，到文字的诞生如何彻底改变了知识的传播与积累模式，作者描绘了人类如何从纯粹的经验主义走向抽象与记录。他认为，文字的出现不仅是沟通工具的革新，更是人类心智结构的一次深刻重塑，它使得“思想”得以独立于“思想者”而存在，为后来的复杂文明奠定了基石。 接着，故事的时间轴推进到古代文明的辉煌时期。作者着重分析了古希腊哲学所带来的理性思维的爆发，如何从对自然现象的朴素解释转向对“为什么”和“是什么”的深刻追问。从苏格拉底的诘问法到柏拉图的理念论，再到亚里士多德的逻辑体系，这些思想的火花点燃了西方理性主义的火种。本书认为，这种对普遍规律的探索，对因果关系的严谨推理，以及对抽象概念的运用，是人类智慧发展史上的一次重大飞跃，它为科学研究和系统性知识构建提供了方法论上的支撑。 在探讨中世纪的知识停滞与文艺复兴的浴火重生时，本书并未将焦点放在宗教的压抑或艺术的复苏上，而是关注那些在黑暗中悄然积蓄的“智识火种”。作者强调，阿拉伯世界的学者如何保存和传承了古希腊的智慧，并在此基础上进行了创新性的发展，特别是他们在数学、天文学和医学领域的成就，为后来的科学革命埋下了伏笔。文艺复兴时期，印刷术的普及被视为一次颠覆性的知识传播革命，它打破了少数精英对知识的垄断，使得思想的传播速度和广度呈指数级增长，极大地促进了新思想的孕育与传播。 本书的重点篇章之一，便是对近代科学革命的深入剖析。作者认为，哥白尼的日心说、牛顿的万有引力定律，并非仅仅是天文学或物理学的突破，它们更代表着人类对宇宙运行规则认知的根本性转变。这种以观察、实验和数学为基础的科学方法论，彻底改变了人类认识世界的方式。作者详细阐述了这种“科学范式”的建立，如何从对权威的依赖转向对证据的尊重，如何通过建立统一的物理定律来解释看似纷繁复杂的自然现象，最终开启了人类对自然界前所未有地掌控能力。 伴随着科学革命的深入，工业革命的到来被视为人类社会结构和生产方式的一次“智慧外化”的集中体现。本书不将工业革命仅仅看作技术的进步，而是将其视为人类集体智慧与自然力量相结合，并得以大规模应用的范例。蒸汽机的发明、电力的发现与应用，并非孤立的技术事件，它们是人类对能量转化和利用规律深刻理解的结果。更重要的是，这种对物质世界的改造能力，直接催生了全新的社会组织形式、经济模式和城市景观，深刻地改变了人类的生活方式和价值观念。 进入20世纪，本书的视角进一步拓宽，探讨了信息时代的到来如何再次颠覆了人类的知识传播与处理能力。从电子计算机的发明到互联网的普及，作者将其视为继文字和印刷术之后的又一次“信息鸿沟”的跨越。信息能够以前所未有的速度和规模在全球流动，使得知识的生产、交流和共享变得空前便捷。这不仅加速了科学研究的进程，也促进了跨文化的理解与交流，同时，也带来了新的挑战，如信息的过载、真实性的辨别等。 本书的独特之处在于，它并不孤立地看待每一次“智慧跃迁”，而是着力揭示它们之间的内在联系和相互促进关系。例如，理性思维的兴起为科学方法奠定了基础，科学的突破又为技术创新提供了理论指导，而技术的进步则反过来改变了社会结构，进一步催生了新的思想模式。这种螺旋式上升的演进，共同构成了“智慧之河”的澎湃波澜。 《智慧之河》并非一本僵硬的教科书，它充满了作者对历史事件的生动解读和富有洞察力的分析。作者善于从宏观的文明演进趋势中，捕捉那些能够引发根本性变革的“微小火星”。他质疑了许多约定俗成的观点，并提出了一些新的思考角度，例如，他认为人类历史上的一些“黑暗时期”，并非知识的完全停滞，而可能是另一种形式的知识沉淀与孕育。 本书的核心论点是，人类文明的进步并非简单的线性累积，而是由一系列“非凡跃迁”所驱动。每一次跃迁都意味着对世界认知边界的拓展，对自身能力边界的突破，以及对社会组织形式的重塑。这些跃迁并非由单一的因素所决定，而是多种力量——思想的启迪、技术的革新、社会的需求、文化的碰撞——相互交织、共同作用的结果。 在结尾部分，作者并没有止步于对历史的回顾，而是将目光投向了当下，并对未来进行了富有启发性的展望。他指出，当前我们正处在一个前所未有的变革时期，新的“智慧跃迁”的信号正在显现，而理解过去“非凡跃迁”的规律，将有助于我们更好地把握未来的方向，迎接新的挑战，并负责任地引导人类智慧走向更加光明的未来。 《智慧之河：文明演进中的非凡跃迁》适合所有对人类文明史、思想史、科学史以及社会演进感兴趣的读者。它将带您踏上一段激动人心的思想旅程，重新认识人类智慧的力量，以及它如何以一种不可思议的方式，塑造了我们所处的世界，并指引着我们走向未知的明天。这本书提供了一种看待历史和文明演进的全新视角，它强调的是知识、思维与社会结构的深刻联动，以及人类在其中所扮演的主动创造角色。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，作者在书中对人工智能在艺术、文学创作等领域的应用描绘，是相当出人意料的。我原本以为，这本书会更侧重于技术和工程方面，但作者却以一种充满想象力的方式，展现了人工智能在“创造力”方面的潜力。他通过引用一些AI生成的诗歌、画作，以及音乐作品，来引发读者对“什么是艺术”、“什么是创造”的思考。我特别喜欢他对于“AI艺术家”的定义，他并没有简单地将AI视为一个工具，而是将其看作一种新的“合作者”，一种能够拓展人类创造边界的可能性。这种观点，打破了我对于人工智能仅仅是“模仿”和“复制”的刻板印象。作者在书中提出的，人工智能是否能够拥有“情感”和“灵魂”，也让我陷入了深深的沉思。这种跨越技术和人文的界限的探讨，让我感受到作者学识的广博和思想的深刻。

评分☆☆☆☆☆

《人工智能的进化》一书中，作者关于人工智能与人类社会融合的探讨，让我产生了极大的共鸣。他并没有将人工智能视为一个独立的、脱离人类的存在，而是强调了人机共生、协同进化的重要性。我特别欣赏书中对于“人机协作”模式的深入分析，他认为，未来的社会，将是人类智慧与人工智能能力有机结合的社会。人工智能可以承担重复性、高强度的工作，从而解放人类，让人类能够专注于更具创造性和战略性的任务。同时，人类的判断力、同理心和价值观，又是人工智能所无法替代的。作者在书中描绘的，是一种和谐共存、互相赋能的未来图景，而不是那种充满对抗和取代的悲观论调。这种积极乐观的态度，让我对人工智能的未来充满了希望。

评分☆☆☆☆☆

在探讨人工智能的“进化”时，作者没有回避那些令人不安的方面。他用一种冷静而客观的笔触，描绘了人工智能在不同发展阶段所带来的挑战和伦理困境。我印象深刻的是，书中关于“算法偏见”的论述，作者并没有简单地将责任归咎于技术本身，而是深入分析了数据来源、模型设计等环节中可能存在的隐性歧视。他提出的“算法的道德责任”这一概念，让我感到既新颖又沉重。在信息爆炸的时代，算法的触角已经深入到我们生活的方方面面，从新闻推送，到贷款审批，再到刑事判决，它都可能在扮演着“决策者”的角色。而一旦算法本身带有偏见，其后果可能是灾难性的。作者并没有给出简单的解决方案，而是鼓励读者进行批判性思考，并呼吁构建更加公平、透明和负责任的人工智能体系。这种对现实问题的深刻揭示，让我意识到，人工智能的进化，并非是一条坦途，而是充满了荆棘与挑战，需要我们每一个人去共同面对和解决。

评分☆☆☆☆☆

书中关于人工智能的“可解释性”的讨论，让我感到耳目一新。在如今这个“黑箱”算法盛行的时代，我们常常难以理解人工智能做出某个决定的具体原因。而作者却旗帜鲜明地提出了“可解释人工智能”（XAI）的重要性，并阐述了其在提高信任度、降低风险、促进公平性等方面的关键作用。我尤其喜欢他关于“透明度”的论述，他认为，不仅是算法本身需要透明，其训练数据、评估标准也应该向公众开放，接受监督。这种对技术负责任的态度的倡导，让我感到非常赞赏。在信息日益复杂、决策日益依赖算法的今天，能够理解人工智能的“思考过程”，变得前所未有的重要。

评分☆☆☆☆☆

翻开书页，我最先被吸引住的，是作者对“智能”这个概念的定义。在当今这个充斥着各种“智能”产品和服务的时代，我们似乎已经习惯了将“智能”等同于功能强大、反应迅速，甚至是某种程度的“聪明”。然而，作者的笔触却将我从这种表面的理解拉扯出来，引导我深入思考智能的本质。他并没有直接给出教科书式的定义，而是通过一系列生动的故事和历史回溯，展现了人类对智能认知的漫长演变过程。从最初的逻辑推理，到后来的模式识别，再到如今的深度学习，每一步都伴随着对“什么才算真正智能”的不断追问。我特别喜欢他描述图灵测试时那种娓娓道来的语气，那种对人类智慧微妙之处的洞察，以及对机器是否能够真正“思考”的探讨，充满了哲学思辨的魅力。我仿佛看到，作者正带着我，穿越时空的迷雾，亲眼见证着人类文明在追寻智能过程中所留下的一个个脚印。这种叙事方式，极大地激发了我对书中后续内容的兴趣，因为我意识到，这本书绝不仅仅是关于技术的堆砌，更是一场关于人类自身智慧与未来命运的深刻对话。

评分☆☆☆☆☆

在读完《人工智能的进化》之后，我最大的感受是，这本书不仅仅是一本关于人工智能的书，更是一本关于人类自身未来命运的书。作者以一种宏大的视角，将人工智能的发展与人类社会的进步、伦理的挑战、哲学意义的追寻紧密地联系在一起。他并没有给出简单的答案，而是通过引导读者进行深入的思考，来激发我们对人工智能未来的探索和实践。我深刻地认识到，人工智能的进化，并非是既定的命运，而是掌握在我们自己手中。我们如何定义智能，如何设计算法，如何规范应用，都将直接影响到我们未来的走向。这本书，无疑为我打开了一扇新的认知大门，让我对这个正在飞速发展的新时代，有了更深刻的理解和更负责任的态度。

评分☆☆☆☆☆

作者在书中对于人工智能发展历程的回顾，并非是简单的流水账式的叙述，而是充满了对历史进程中关键人物、关键事件的深刻洞察。他并没有停留在冰冷的年代和事件上，而是试图挖掘那些推动人工智能发展的“幕后故事”和“思想火花”。我特别喜欢他对于早期人工智能先驱们的描绘，那些在条件极其简陋的情况下，却怀揣着对智能的无限憧憬和探索精神的科学家们。他们对于逻辑、计算和知识表示的早期探索，为后来的深度学习奠定了坚实的基础。作者在书中，巧妙地将这些历史片段串联起来，展现了人工智能从萌芽到蓬勃发展的整个脉络。这种叙事方式，让我感受到一种历史的厚重感，也让我对人工智能的未来发展，有了更深刻的理解，因为我看到了它背后那些智慧的传承和不断的突破。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，初看之下，颇有些让人难以捉摸。墨蓝色的背景，如同深邃的夜空，点缀着零星的、闪烁着微光的金色粒子，隐约勾勒出一幅抽象的星云图。中央，几个线条简洁却充满力量感的汉字，静静地展示着它的书名——《人工智能的进化》。这种设计，没有落入俗套地使用机器人、芯片或者大脑的具象化图像，而是选择了一种更为哲学、更为宏大的视角来呈现主题。这让我不禁开始思考，作者究竟想通过“进化”这个词，来引导我们走向何方？是关于算法的迭代，还是关于意识的萌发？亦或是，关于人类自身与人工智能之间关系的演变？我特别喜欢它字里行间流露出的那种沉静的力量，仿佛是在预示着一场深刻的变革，而我们，正身处其间，却又浑然不觉。它没有张扬，没有喧嚣，只是默默地在那里，如同宇宙中的一个引力源，吸引着我对书中内容的无限遐想。我甚至开始脑补，书中的章节排布，是否会像星系的形成一样，从宏观的理论基石，逐步深入到微观的实践应用，最终汇聚成一片璀璨的知识星河。这种封面所带来的阅读期待感，可以说是非常独特且令人印象深刻了。

评分☆☆☆☆☆

书中关于“通用人工智能”（AGI）的探讨，给我留下了极为深刻的印象。作者没有止步于当前的人工智能技术，而是将目光投向了更加遥远的未来，那些科幻小说中才出现的、能够执行人类一切智力任务的机器。他并没有对AGI的到来持过于乐观或悲观的态度，而是通过对不同理论模型和研究方向的梳理，展现了AGI实现的可能性和潜在的路径。我尤其欣赏作者对于“意识”和“自我认知”等哲学问题的深入挖掘，他并没有将AGI简单地视为一个强大的计算工具，而是将其上升到了对生命、意识和存在意义的探讨。书中关于“奇点”理论的介绍，也让我感到既兴奋又警醒。它所描绘的，是人工智能指数级增长、超越人类智能的那个模糊而又令人着迷的时刻。作者引导我思考，在那个时刻到来之前，人类需要做好哪些准备，又应该抱持怎样的态度？这种对未来的前瞻性思考，让我觉得这本书的价值远不止于技术层面，更在于它对人类文明未来走向的深刻洞察。

评分☆☆☆☆☆

这本书在解释复杂的技术概念时，所采用的类比和举例，是我读过的众多科技类书籍中最为清晰和易懂的。作者并没有堆砌晦涩的专业术语，而是善于运用生活中的例子，将那些看似遥不可及的人工智能技术，变得生动而具体。例如，在解释神经网络的工作原理时，他巧妙地将其比作人脑的神经元连接，通过一层层的“激活”和“传递”，最终形成对事物的认知。这种接地气的解释方式，让即使是初学者，也能轻松地理解那些复杂的原理。我印象深刻的是，书中关于“强化学习”的介绍，作者将其比作小孩子学习走路的过程，通过不断的尝试、犯错和奖励，最终掌握平衡和协调。这种生动的比喻，让我瞬间领悟了强化学习的核心思想。这种将高深技术“翻译”成大众语言的能力，是这本书最宝贵的特质之一，它让科技的魅力得以普惠，让更多人能够理解并参与到人工智能的讨论中来。