人工智能简史(第2版)
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全新
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作者尼克
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115491718
出版时间2021-01
装帧精装
开本32开
定价79元
货号1202202737
上书时间2024-10-15
商品详情
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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 SYSTEM V内核剖析》和《哲学评书》。
目录
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?
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
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
5.雷纳特和大知识系统
6.语义网
7.谷歌和知识图谱
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
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
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
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
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
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
内容摘要
《人工智能简史》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、不错智能、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。第2版中每章都有新增内容,并增加了全新的3章,整理了人工智能几大派别的演化路线和人物的继承关系,有助读者阅读方便。本书极具专业性、思想性和趣味性,既适合缺少专业背景的读者了解人工智能的来龙去脉,作为人工智能的启迪之书,也适合专业人士了解人工智能鲜为人知的历史,提供深入学习的指导。
主编推荐
1.人工智能专家尼克重磅作品全新升级;
2.多方面解读人工智能的来龙去脉,一线专家细数行业经典与成败得失;
3.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;
4.获得第七届中华很好出版物图书奖、第八届吴文俊人工智能科技进步奖,入围央视“2017年度中国好书”,获选第十三届“文津图书奖”推荐图书;
5.新版全书修订,新增章节,补充人工智能演进路线图和人物关系图。
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