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尼克 编

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出版社： 人民邮电

ISBN：9787115471604

商品编码：22442265369

开本：32

出版时间：2017-12-01

基本信息

• 商品名称：人工智能简史/图灵原创
• 作者：尼克
• 定价：49
• 出版社：人民邮电
• ISBN号：9787115471604

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2017-12-01
• 印刷时间：2017-12-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：32开
• 包装：平装
• 页数：313
• 字数：243千字

内容提要

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作者简介

尼克，早年曾任职哈佛和惠普；后创业投资，往返于大陆和硅谷。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系统V内核剖析》和《哲学评书》。

目录

6.神经翻译是**手段吗？
7.问答系统和IBM沃森
8.回顾和展望
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
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
**0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*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.丘奇-图灵论题、超计算和人工智能
**1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**智能吗？
**2章 当我们谈论生死时，我们在谈论什么？
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
参考文献
人名对照

《人工智能简史：图灵的足迹》 引言 在这个飞速发展的时代，人工智能（AI）已经从一个遥远的科幻概念，演变为我们生活中不可或缺的一部分。从智能手机的语音助手，到自动驾驶汽车的导航系统，再到辅助诊断的医疗软件，AI的身影无处不在。但很少有人真正了解，这一切的起点，以及驱动这一切理论基石的建立，都离不开一个名字——艾伦·图灵。本书《人工智能简史：图灵的足迹》并非仅仅是罗列AI技术的发展节点，更是一次深入探索，追溯人工智能思想的源头，揭示那些塑造了我们今日智能世界的关键理论、人物与事件。它将带您穿越时空，理解那些奠定AI根基的智慧火花，以及这些火花如何最终点燃了这场改变世界的革命。 第一章：思想的萌芽——“思考的机器”的设想 在真正意义上的计算机诞生之前，人类对于“思考的机器”的想象早已存在。从神话传说中的自动人偶，到哲学家们关于思维本质的思辨，都隐约透露出对制造智能体的渴望。然而，将这种模糊的愿望转化为科学猜想，则需要一位杰出的数学家和逻辑学家的洞察力。 艾伦·图灵，这位被誉为“计算机科学之父”和“人工智能之父”的天才，在他20世纪30年代发表的划时代论文《论可计算数》（On Computable Numbers）中，提出了“图灵机”这一抽象的计算模型。图灵机虽然只是一个理论上的概念，却为我们理解“计算”这一行为提供了严谨的数学框架。它证明了，只要有足够的空间和时间，一台简单的机器就可以模拟任何可计算的算法。这一思想的深远影响在于，它首次将“思考”与“计算”联系起来，暗示了智能或许可以通过某种形式的机械化过程来实现。 在图灵机之后，他继续深入思考“机器能否思考”这个哲学与科学的交叉问题。在1950年发表的另一篇经典论文《计算机器与智能》（Computing Machinery and Intelligence）中，图灵提出了著名的“图灵测试”。这个测试并没有试图去定义“智能”的本质，而是提供了一种可操作的、行为主义的判断标准：如果一台机器能够通过与人类的对话，让对方无法区分它是机器还是人类，那么就可以认为这台机器具有智能。图灵测试的提出，将人工智能的研究从纯粹的哲学思辨引向了更为具体的工程实践和实验探索。它为后来的AI研究者们提供了一个明确的目标和衡量标准，尽管围绕其有效性和局限性的讨论至今仍在继续，但其历史意义和启发性是毋庸置疑的。 图灵的思想不仅局限于理论层面，更深刻地影响了早期计算机的研发。第二次世界大战期间，图灵在破解德国恩尼格玛密码机的过程中，极大地推动了计算技术的发展，这为他后来构想和设计更强大的计算设备奠定了基础。他参与设计的ACE（Automatic Computing Engine）原型机，被认为是早期通用计算机的先驱之一。这些早期的计算设备，虽然与现代的超级计算机相比显得笨拙无比，但它们承载着人类将逻辑和计算能力实体化的梦想，是迈向人工智能的第一步。 第二章：思想的演进——早期人工智能的探索与挑战 图灵的思想犹如一颗种子，在二战后的学术界迅速发芽，并吸引了一批富有远见的研究者。20世纪50年代中期，人工智能（Artificial Intelligence）这个术语正式被提出，标志着一个新学科的诞生。1956年，在美国达特茅斯学院举办的夏季研讨会上，“人工智能”被正式命名，并确立了其研究目标：让机器能够模仿人类的学习、推理、问题解决和语言理解等智能行为。 早期的人工智能研究主要集中在符号主义（Symbolism）和逻辑推理方面。研究者们认为，智能的本质在于对符号的操纵和逻辑推理。他们尝试用逻辑规则和符号系统来表示知识，并开发能够进行推理和解决问题的程序。例如，早期的“逻辑理论家”（Logic Theorist）和“通用问题求解器”（General Problem Solver, GPS）等程序，就试图模拟人类解决数学问题和逻辑难题的能力。这些程序通过一系列的规则和搜索策略，能够找到问题的解决方案，并在当时看来取得了令人瞩目的成就。 与此同时，一些研究者也开始探索机器的学习能力。例如，弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）在1957年提出的“感知器”（Perceptron）模型，是神经网络的早期尝试。感知器能够通过学习输入数据和输出结果之间的关系，来识别简单的模式。虽然感知器存在其固有的局限性，无法解决线性不可分的问题，但它为后来的神经网络研究奠定了基础，也启发了对机器模仿生物神经网络的学习机制的思考。 然而，早期的人工智能研究也面临着巨大的挑战。计算机的计算能力非常有限，存储空间更是稀缺。这使得研究者们难以处理大规模的数据和复杂的计算任务。此外，如何有效地表示和组织现实世界的知识，以及如何让机器理解和生成自然语言，也是摆在研究者面前的难题。1969年，马文·闵斯基（Marvin Minsky）和西摩尔·佩珀特（Seymour Papert）合著的《感知器》一书，指出了感知器的局限性，并对神经网络的研究泼了一盆冷水，导致了所谓的“AI寒冬”。 尽管面临诸多困难，但早期人工智能的研究者们从未停止探索的脚步。他们提出的问题、构想的理论、开发的方法，都为后来的AI发展留下了宝贵的遗产。例如，专家系统（Expert Systems）的兴起，试图通过编码领域专家的知识和经验，来构建能够解决特定领域问题的智能系统。这些系统在医疗诊断、化学分析等领域取得了一定的成功，展现了AI在特定应用场景下的巨大潜力。 第三章：数据驱动的复兴——机器学习的崛起 进入20世纪80年代和90年代，随着计算机硬件性能的飞速提升和计算成本的下降，人工智能的研究迎来了新的曙光。特别是机器学习（Machine Learning）的蓬勃发展，为AI注入了新的活力。与传统的符号主义方法不同，机器学习更加注重从数据中学习规律和模式。 决策树（Decision Trees）、支持向量机（Support Vector Machines, SVM）以及早期的统计学习方法，在这一时期得到了广泛的应用。这些算法能够从大量的标注数据中学习如何进行分类、回归等任务。例如，电子邮件的垃圾邮件过滤系统，就是机器学习在实际应用中的一个典型例子。通过分析大量的邮件特征，机器学习算法能够准确地识别出垃圾邮件，大大提高了用户的使用体验。 进入21世纪，随着互联网的普及和大数据时代的到来，机器学习的发展更是进入了快车道。互联网产生了海量的文本、图像、音视频等数据，为机器学习提供了丰富的“训练材料”。同时，计算能力的进一步增强，使得更复杂的机器学习模型得以训练。 其中，深度学习（Deep Learning）的崛起，无疑是近年来人工智能领域最激动人心的突破之一。深度学习是机器学习的一个分支，其核心思想是构建多层次的神经网络模型，模拟人脑神经元的连接方式，从而能够自动地从原始数据中提取出更抽象、更有用的特征。 2012年，深度学习在ImageNet图像识别竞赛中取得了前所未有的成功，标志着深度学习算法的成熟和强大。从那时起，深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了革命性的进展。例如，人脸识别技术、机器翻译、智能语音助手等，都离不开深度学习的支持。 深度学习的成功，很大程度上归功于其强大的特征学习能力。传统的机器学习方法需要人工提取特征，而深度学习模型能够自动地从数据中学习到最优的特征表示，这大大简化了模型的开发过程，并提升了模型的性能。 第四章：应用的光芒——人工智能的现实价值 从抽象的理论设想，到计算模型的构建，再到数据驱动的机器学习，人工智能的发展历程，最终体现在其日益广泛的现实应用中。今天，人工智能已经渗透到我们生活的方方面面，为社会发展和人类福祉带来了深远的影响。 在医疗领域，人工智能正在改变疾病的诊断和治疗方式。通过分析大量的医学影像数据，AI模型能够辅助医生进行更早期、更准确的疾病检测，例如识别癌症、眼疾等。在药物研发领域，AI能够加速新药的发现和筛选过程，降低研发成本。个性化医疗也正在成为可能，AI能够根据患者的基因信息、病史等数据，为其提供定制化的治疗方案。 交通领域是人工智能应用的另一个重要阵地。自动驾驶汽车的出现，有望彻底改变未来的出行方式。通过融合激光雷达、摄像头、雷达等多种传感器数据，AI系统能够实现对车辆的精准控制，并在复杂的交通环境中安全行驶。此外，智能交通管理系统也能够优化交通流量，减少拥堵，提高出行效率。 在金融领域，人工智能被广泛应用于风险评估、欺诈检测、量化交易等方面。AI算法能够分析海量的交易数据，识别异常行为，预测市场趋势，为金融机构提供决策支持，提高运营效率和风险控制能力。 零售业也因人工智能而焕然一新。个性化推荐系统能够根据用户的购买历史和浏览行为，为其推荐感兴趣的商品，提升用户购物体验。智能客服机器人能够24小时在线解答用户疑问，提供高效便捷的服务。 此外，人工智能还在教育、农业、制造业、娱乐业等众多领域发挥着重要作用。例如，智能教育平台能够根据学生的学习情况，提供个性化的学习辅导；智能农业系统能够优化农作物种植，提高产量；智能制造能够实现生产过程的自动化和智能化，提高生产效率。 结语 《人工智能简史：图灵的足迹》并非止步于对技术的简单罗列，而是试图勾勒出人工智能发展脉络中那些思想的源头、理论的基石以及关键的转折点。从艾伦·图灵对“思考的机器”的早期设想，到符号主义的探索，再到机器学习和深度学习的崛起，我们看到了人类智慧在不断突破自身边界的努力。 人工智能的发展，是科学、技术、数学、哲学等多学科交叉融合的产物。它不仅仅是关于算法和代码，更是关于我们如何理解智能本身，以及如何将这种理解转化为现实的力量。每一次的突破，都凝聚着无数科学家的智慧和汗水，也让我们对未来充满更多期待。 未来的道路依然充满挑战，但可以肯定的是，人工智能将继续深刻地改变我们的世界。理解它的过去，有助于我们更好地把握它的现在，并更具前瞻性地迎接它为我们带来的未来。这本书，正是为了点亮这段旅程中的重要节点，让读者在领略AI风采的同时，不忘其背后那深厚的思想根源和不懈的探索精神。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我通常对“简史”类的书籍持保留态度，总觉得它们为了追求简洁而牺牲了深度。但这本书完全打破了我的成见。它在保持高度可读性的同时，对于核心概念的阐释却达到了令人惊叹的深度。比如在介绍某个关键算法的演变时，作者没有直接堆砌复杂的数学推导，而是用非常巧妙的比喻和类比，将背后的思想内核精准地传达了出来。对于我这种非科班出身的读者来说，这简直是福音，它让你在感到“我懂了”的同时，又不会有被过度简化的挫败感。这种平衡拿捏得恰到好处，让人感觉自己既得到了知识的启蒙，又维护了智识上的尊严。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排堪称一绝，逻辑链条紧密得像瑞士钟表一样精密。它没有采取简单的线性叙事，而是巧妙地穿插了不同领域间的相互影响和制约关系。有时候，它会突然跳跃到一个看似不相关的分支，但很快你就会明白，这种跳跃是为了更好地烘托出主线的发展脉络，揭示出看似孤立的技术点其实是如何相互促进、共同构建起我们今天的智能世界的。这种宏观视野和微观细节的完美结合，体现了作者对整个领域深刻的洞察力。我特别欣赏它对一些早期哲学思辨的梳理，那些关于“机器能否思考”的讨论，即使在今天看来，依然充满了前瞻性和启发性。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的，是它在结尾部分对未来趋势的展望和反思。它并没有陷入盲目乐观或悲观的二元对立中，而是以一种非常审慎和平衡的姿态，探讨了技术伦理和社会责任的议题。作者提出的许多问题，比如“当我们赋予机器决策权时，人类的角色将如何重新定义”，发人深省，让人在享受阅读乐趣之余，也引发了强烈的社会责任感。这本书读完后，我感觉自己对我们所处的这个时代有了更深一层的理解，不再是那个只关注最新App的用户，而是对推动这一切背后的力量有了更清晰的认识。它成功地将一段技术编年史，提升到了对人类文明进程的反思高度。

评分☆☆☆☆☆

翻开第一页我就被那种扑面而来的叙事力量所震撼了。作者的文字功底非常扎实，用词精准却又不失文学的美感，读起来有一种韵律感，让人忍不住一口气读下去。我常常发现自己被带入到那个特定的历史情境中，仿佛能亲眼目睹那些关键时刻的技术突破和思想碰撞。尤其是一些人物传记的部分，写得极其生动，没有那种刻板的介绍感，而是把科学家的挣扎、灵光乍现和他们背后的故事描绘得淋漓尽致。这种细腻的人文关怀，使得冰冷的技术史立刻变得有血有肉，充满了人性的光辉与矛盾。读完某一章，合上书本，脑海中留下的不是一堆公式或代码，而是鲜活的形象和深刻的思考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调，配上简洁有力的字体，一下子就抓住了我的眼球。拿到手里的时候，能感觉到纸张的质感非常舒服，拿在手上沉甸甸的，让人觉得这绝对是一本用心制作的书。我本来就是个对科技发展史比较感兴趣的人，但市面上那些同类的书要么过于学术化，要么就是流于表面。这本书的排版布局非常讲究，图文并茂，有很多精美的插图和时间轴，让复杂的概念变得清晰易懂。我特别喜欢它在章节过渡处理上的那种细腻感，感觉作者不是在简单地罗列事实，而是在娓娓道来一个宏大的故事。阅读过程中，我常常会因为一个精妙的论述停下来深思，那种被引导着去探索未知领域的兴奋感，是很多其他书籍无法给予的。它不仅仅是知识的传递，更像是一次智力上的深度漫游。