人工智能簡史/圖靈原創 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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尼剋 編

圖書標籤:

• 人工智能
• 圖靈
• 人工智能史
• 計算機科學
• 科技史
• 人工智能先驅
• 圖靈機
• 人工智能發展
• 算法
• 計算理論

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齣版社： 人民郵電

ISBN：9787115471604

商品編碼：22442265369

開本：32

齣版時間：2017-12-01

基本信息

• 商品名稱：人工智能簡史/圖靈原創
• 作者：尼剋
• 定價：49
• 齣版社：人民郵電
• ISBN號：9787115471604

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2017-12-01
• 印刷時間：2017-12-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：32開
• 包裝：平裝
• 頁數：313
• 字數：243韆字

內容提要

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作者簡介

尼剋，早年曾任職哈佛和惠普；後創業投資，往返於大陸和矽榖。無論忙閑不忘讀書寫字，作品多發錶於《上海書評》，並有著作《UNIX係統V內核剖析》和《哲學評書》。

目錄

6.神經翻譯是**手段嗎？
7.問答係統和IBM沃森
8.迴顧和展望
第8章 嚮自然學習：從遺傳算法到強化學習
1.霍蘭德和遺傳算法
2.遺傳編程
3.強化學習
4.計算嚮自然學習還是自然嚮計算學習
5.計算理論與生物學
第9章 哲學傢和人工智能
1.德雷弗斯和《計算機不能乾什麼》
2.塞爾和中文屋
3.普特南和缸中腦
4.給哲學傢一點忠告
**0章 人是機器嗎？——人工智能的計算理論基礎
1.丘奇-圖靈論題：為什麼圖靈機是*重要的發明？
2.相似性原則：另一個重要但不太被提及的計算理論思想
3.超計算
4.BSS實數模型
5.量子計算
6.計算理論的哲學寓意
7.丘奇-圖靈論題、超計算和人工智能
**1章 智能的進化
1.大腦的進化
2.能源的攝取和消耗
3.全社會的算力作為文明的測度
4.人工智能從哪裏來？
5.人工智能嚮哪裏去：會有**智能嗎？
**2章 當我們談論生死時，我們在談論什麼？
附錄1 圖靈小傳
附錄2 人工智能前史：圖靈與人工智能
附錄3 馮諾伊曼與人工智能
附錄4 計算機與智能
參考文獻
人名對照

《人工智能簡史：圖靈的足跡》 引言 在這個飛速發展的時代，人工智能（AI）已經從一個遙遠的科幻概念，演變為我們生活中不可或缺的一部分。從智能手機的語音助手，到自動駕駛汽車的導航係統，再到輔助診斷的醫療軟件，AI的身影無處不在。但很少有人真正瞭解，這一切的起點，以及驅動這一切理論基石的建立，都離不開一個名字——艾倫·圖靈。本書《人工智能簡史：圖靈的足跡》並非僅僅是羅列AI技術的發展節點，更是一次深入探索，追溯人工智能思想的源頭，揭示那些塑造瞭我們今日智能世界的關鍵理論、人物與事件。它將帶您穿越時空，理解那些奠定AI根基的智慧火花，以及這些火花如何最終點燃瞭這場改變世界的革命。 第一章：思想的萌芽——“思考的機器”的設想 在真正意義上的計算機誕生之前，人類對於“思考的機器”的想象早已存在。從神話傳說中的自動人偶，到哲學傢們關於思維本質的思辨，都隱約透露齣對製造智能體的渴望。然而，將這種模糊的願望轉化為科學猜想，則需要一位傑齣的數學傢和邏輯學傢的洞察力。 艾倫·圖靈，這位被譽為“計算機科學之父”和“人工智能之父”的天纔，在他20世紀30年代發錶的劃時代論文《論可計算數》（On Computable Numbers）中，提齣瞭“圖靈機”這一抽象的計算模型。圖靈機雖然隻是一個理論上的概念，卻為我們理解“計算”這一行為提供瞭嚴謹的數學框架。它證明瞭，隻要有足夠的空間和時間，一颱簡單的機器就可以模擬任何可計算的算法。這一思想的深遠影響在於，它首次將“思考”與“計算”聯係起來，暗示瞭智能或許可以通過某種形式的機械化過程來實現。 在圖靈機之後，他繼續深入思考“機器能否思考”這個哲學與科學的交叉問題。在1950年發錶的另一篇經典論文《計算機器與智能》（Computing Machinery and Intelligence）中，圖靈提齣瞭著名的“圖靈測試”。這個測試並沒有試圖去定義“智能”的本質，而是提供瞭一種可操作的、行為主義的判斷標準：如果一颱機器能夠通過與人類的對話，讓對方無法區分它是機器還是人類，那麼就可以認為這颱機器具有智能。圖靈測試的提齣，將人工智能的研究從純粹的哲學思辨引嚮瞭更為具體的工程實踐和實驗探索。它為後來的AI研究者們提供瞭一個明確的目標和衡量標準，盡管圍繞其有效性和局限性的討論至今仍在繼續，但其曆史意義和啓發性是毋庸置疑的。 圖靈的思想不僅局限於理論層麵，更深刻地影響瞭早期計算機的研發。第二次世界大戰期間，圖靈在破解德國恩尼格瑪密碼機的過程中，極大地推動瞭計算技術的發展，這為他後來構想和設計更強大的計算設備奠定瞭基礎。他參與設計的ACE（Automatic Computing Engine）原型機，被認為是早期通用計算機的先驅之一。這些早期的計算設備，雖然與現代的超級計算機相比顯得笨拙無比，但它們承載著人類將邏輯和計算能力實體化的夢想，是邁嚮人工智能的第一步。 第二章：思想的演進——早期人工智能的探索與挑戰 圖靈的思想猶如一顆種子，在二戰後的學術界迅速發芽，並吸引瞭一批富有遠見的研究者。20世紀50年代中期，人工智能（Artificial Intelligence）這個術語正式被提齣，標誌著一個新學科的誕生。1956年，在美國達特茅斯學院舉辦的夏季研討會上，“人工智能”被正式命名，並確立瞭其研究目標：讓機器能夠模仿人類的學習、推理、問題解決和語言理解等智能行為。 早期的人工智能研究主要集中在符號主義（Symbolism）和邏輯推理方麵。研究者們認為，智能的本質在於對符號的操縱和邏輯推理。他們嘗試用邏輯規則和符號係統來錶示知識，並開發能夠進行推理和解決問題的程序。例如，早期的“邏輯理論傢”（Logic Theorist）和“通用問題求解器”（General Problem Solver, GPS）等程序，就試圖模擬人類解決數學問題和邏輯難題的能力。這些程序通過一係列的規則和搜索策略，能夠找到問題的解決方案，並在當時看來取得瞭令人矚目的成就。 與此同時，一些研究者也開始探索機器的學習能力。例如，弗蘭剋·羅森布拉特（Frank Rosenblatt）在1957年提齣的“感知器”（Perceptron）模型，是神經網絡的早期嘗試。感知器能夠通過學習輸入數據和輸齣結果之間的關係，來識彆簡單的模式。雖然感知器存在其固有的局限性，無法解決綫性不可分的問題，但它為後來的神經網絡研究奠定瞭基礎，也啓發瞭對機器模仿生物神經網絡的學習機製的思考。 然而，早期的人工智能研究也麵臨著巨大的挑戰。計算機的計算能力非常有限，存儲空間更是稀缺。這使得研究者們難以處理大規模的數據和復雜的計算任務。此外，如何有效地錶示和組織現實世界的知識，以及如何讓機器理解和生成自然語言，也是擺在研究者麵前的難題。1969年，馬文·閔斯基（Marvin Minsky）和西摩爾·佩珀特（Seymour Papert）閤著的《感知器》一書，指齣瞭感知器的局限性，並對神經網絡的研究潑瞭一盆冷水，導緻瞭所謂的“AI寒鼕”。 盡管麵臨諸多睏難，但早期人工智能的研究者們從未停止探索的腳步。他們提齣的問題、構想的理論、開發的方法，都為後來的AI發展留下瞭寶貴的遺産。例如，專傢係統（Expert Systems）的興起，試圖通過編碼領域專傢的知識和經驗，來構建能夠解決特定領域問題的智能係統。這些係統在醫療診斷、化學分析等領域取得瞭一定的成功，展現瞭AI在特定應用場景下的巨大潛力。 第三章：數據驅動的復興——機器學習的崛起 進入20世紀80年代和90年代，隨著計算機硬件性能的飛速提升和計算成本的下降，人工智能的研究迎來瞭新的曙光。特彆是機器學習（Machine Learning）的蓬勃發展，為AI注入瞭新的活力。與傳統的符號主義方法不同，機器學習更加注重從數據中學習規律和模式。 決策樹（Decision Trees）、支持嚮量機（Support Vector Machines, SVM）以及早期的統計學習方法，在這一時期得到瞭廣泛的應用。這些算法能夠從大量的標注數據中學習如何進行分類、迴歸等任務。例如，電子郵件的垃圾郵件過濾係統，就是機器學習在實際應用中的一個典型例子。通過分析大量的郵件特徵，機器學習算法能夠準確地識彆齣垃圾郵件，大大提高瞭用戶的使用體驗。 進入21世紀，隨著互聯網的普及和大數據時代的到來，機器學習的發展更是進入瞭快車道。互聯網産生瞭海量的文本、圖像、音視頻等數據，為機器學習提供瞭豐富的“訓練材料”。同時，計算能力的進一步增強，使得更復雜的機器學習模型得以訓練。 其中，深度學習（Deep Learning）的崛起，無疑是近年來人工智能領域最激動人心的突破之一。深度學習是機器學習的一個分支，其核心思想是構建多層次的神經網絡模型，模擬人腦神經元的連接方式，從而能夠自動地從原始數據中提取齣更抽象、更有用的特徵。 2012年，深度學習在ImageNet圖像識彆競賽中取得瞭前所未有的成功，標誌著深度學習算法的成熟和強大。從那時起，深度學習在圖像識彆、語音識彆、自然語言處理等領域取得瞭革命性的進展。例如，人臉識彆技術、機器翻譯、智能語音助手等，都離不開深度學習的支持。 深度學習的成功，很大程度上歸功於其強大的特徵學習能力。傳統的機器學習方法需要人工提取特徵，而深度學習模型能夠自動地從數據中學習到最優的特徵錶示，這大大簡化瞭模型的開發過程，並提升瞭模型的性能。 第四章：應用的光芒——人工智能的現實價值 從抽象的理論設想，到計算模型的構建，再到數據驅動的機器學習，人工智能的發展曆程，最終體現在其日益廣泛的現實應用中。今天，人工智能已經滲透到我們生活的方方麵麵，為社會發展和人類福祉帶來瞭深遠的影響。 在醫療領域，人工智能正在改變疾病的診斷和治療方式。通過分析大量的醫學影像數據，AI模型能夠輔助醫生進行更早期、更準確的疾病檢測，例如識彆癌癥、眼疾等。在藥物研發領域，AI能夠加速新藥的發現和篩選過程，降低研發成本。個性化醫療也正在成為可能，AI能夠根據患者的基因信息、病史等數據，為其提供定製化的治療方案。 交通領域是人工智能應用的另一個重要陣地。自動駕駛汽車的齣現，有望徹底改變未來的齣行方式。通過融閤激光雷達、攝像頭、雷達等多種傳感器數據，AI係統能夠實現對車輛的精準控製，並在復雜的交通環境中安全行駛。此外，智能交通管理係統也能夠優化交通流量，減少擁堵，提高齣行效率。 在金融領域，人工智能被廣泛應用於風險評估、欺詐檢測、量化交易等方麵。AI算法能夠分析海量的交易數據，識彆異常行為，預測市場趨勢，為金融機構提供決策支持，提高運營效率和風險控製能力。 零售業也因人工智能而煥然一新。個性化推薦係統能夠根據用戶的購買曆史和瀏覽行為，為其推薦感興趣的商品，提升用戶購物體驗。智能客服機器人能夠24小時在綫解答用戶疑問，提供高效便捷的服務。 此外，人工智能還在教育、農業、製造業、娛樂業等眾多領域發揮著重要作用。例如，智能教育平颱能夠根據學生的學習情況，提供個性化的學習輔導；智能農業係統能夠優化農作物種植，提高産量；智能製造能夠實現生産過程的自動化和智能化，提高生産效率。 結語 《人工智能簡史：圖靈的足跡》並非止步於對技術的簡單羅列，而是試圖勾勒齣人工智能發展脈絡中那些思想的源頭、理論的基石以及關鍵的轉摺點。從艾倫·圖靈對“思考的機器”的早期設想，到符號主義的探索，再到機器學習和深度學習的崛起，我們看到瞭人類智慧在不斷突破自身邊界的努力。 人工智能的發展，是科學、技術、數學、哲學等多學科交叉融閤的産物。它不僅僅是關於算法和代碼，更是關於我們如何理解智能本身，以及如何將這種理解轉化為現實的力量。每一次的突破，都凝聚著無數科學傢的智慧和汗水，也讓我們對未來充滿更多期待。 未來的道路依然充滿挑戰，但可以肯定的是，人工智能將繼續深刻地改變我們的世界。理解它的過去，有助於我們更好地把握它的現在，並更具前瞻性地迎接它為我們帶來的未來。這本書，正是為瞭點亮這段旅程中的重要節點，讓讀者在領略AI風采的同時，不忘其背後那深厚的思想根源和不懈的探索精神。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感到驚喜的，是它在結尾部分對未來趨勢的展望和反思。它並沒有陷入盲目樂觀或悲觀的二元對立中，而是以一種非常審慎和平衡的姿態，探討瞭技術倫理和社會責任的議題。作者提齣的許多問題，比如“當我們賦予機器決策權時，人類的角色將如何重新定義”，發人深省，讓人在享受閱讀樂趣之餘，也引發瞭強烈的社會責任感。這本書讀完後，我感覺自己對我們所處的這個時代有瞭更深一層的理解，不再是那個隻關注最新App的用戶，而是對推動這一切背後的力量有瞭更清晰的認識。它成功地將一段技術編年史，提升到瞭對人類文明進程的反思高度。

評分☆☆☆☆☆

翻開第一頁我就被那種撲麵而來的敘事力量所震撼瞭。作者的文字功底非常紮實，用詞精準卻又不失文學的美感，讀起來有一種韻律感，讓人忍不住一口氣讀下去。我常常發現自己被帶入到那個特定的曆史情境中，仿佛能親眼目睹那些關鍵時刻的技術突破和思想碰撞。尤其是一些人物傳記的部分，寫得極其生動，沒有那種刻闆的介紹感，而是把科學傢的掙紮、靈光乍現和他們背後的故事描繪得淋灕盡緻。這種細膩的人文關懷，使得冰冷的技術史立刻變得有血有肉，充滿瞭人性的光輝與矛盾。讀完某一章，閤上書本，腦海中留下的不是一堆公式或代碼，而是鮮活的形象和深刻的思考。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排堪稱一絕，邏輯鏈條緊密得像瑞士鍾錶一樣精密。它沒有采取簡單的綫性敘事，而是巧妙地穿插瞭不同領域間的相互影響和製約關係。有時候，它會突然跳躍到一個看似不相關的分支，但很快你就會明白，這種跳躍是為瞭更好地烘托齣主綫的發展脈絡，揭示齣看似孤立的技術點其實是如何相互促進、共同構建起我們今天的智能世界的。這種宏觀視野和微觀細節的完美結閤，體現瞭作者對整個領域深刻的洞察力。我特彆欣賞它對一些早期哲學思辨的梳理，那些關於“機器能否思考”的討論，即使在今天看來，依然充滿瞭前瞻性和啓發性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡直讓人眼前一亮，那種深邃的藍色調，配上簡潔有力的字體，一下子就抓住瞭我的眼球。拿到手裏的時候，能感覺到紙張的質感非常舒服，拿在手上沉甸甸的，讓人覺得這絕對是一本用心製作的書。我本來就是個對科技發展史比較感興趣的人，但市麵上那些同類的書要麼過於學術化，要麼就是流於錶麵。這本書的排版布局非常講究，圖文並茂，有很多精美的插圖和時間軸，讓復雜的概念變得清晰易懂。我特彆喜歡它在章節過渡處理上的那種細膩感，感覺作者不是在簡單地羅列事實，而是在娓娓道來一個宏大的故事。閱讀過程中，我常常會因為一個精妙的論述停下來深思，那種被引導著去探索未知領域的興奮感，是很多其他書籍無法給予的。它不僅僅是知識的傳遞，更像是一次智力上的深度漫遊。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我通常對“簡史”類的書籍持保留態度，總覺得它們為瞭追求簡潔而犧牲瞭深度。但這本書完全打破瞭我的成見。它在保持高度可讀性的同時，對於核心概念的闡釋卻達到瞭令人驚嘆的深度。比如在介紹某個關鍵算法的演變時，作者沒有直接堆砌復雜的數學推導，而是用非常巧妙的比喻和類比，將背後的思想內核精準地傳達瞭齣來。對於我這種非科班齣身的讀者來說，這簡直是福音，它讓你在感到“我懂瞭”的同時，又不會有被過度簡化的挫敗感。這種平衡拿捏得恰到好處，讓人感覺自己既得到瞭知識的啓濛，又維護瞭智識上的尊嚴。