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史忠植 著

图书标签:

• 人工智能
• 机器学习
• 深度学习
• 神经网络
• 自然语言处理
• 计算机视觉
• 智能算法
• 数据科学
• 未来科技
• AI

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111521891

版次：1

商品编码：11857410

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 21世纪高等院校电气信息类系列教材

开本：16开

出版时间：2016-01-01

用纸：胶版纸

页数：391

编辑推荐

适读人群 ：可作为高等院校计算机科学与技术、自动化等专业的本科生、研究生的人工智能课程教材，
　　一本全面阐述人工智能基础理论、全面体现国际上人工智能领域先进水平的书籍。

内容简介

　　本书系统地介绍了人工智能的基本原理、方法和应用技术，全面反映了国内外人工智能研究领域的进展和发展方向。全书共12章。第1章简要介绍了人工智能的概况。第2~6章阐述了人工智能的基本原理和方法，重点论述了知识表示、自动推理、机器学习和神经网络等。第7章和第8章介绍了专家系统、自然语言处理等应用技术。第9~11章阐述了当前人工智能的研究热点，包括分布式人工智能与智能体、智能机器人和互联网智能等。第12章探讨了类脑智能，展望人工智能的发展。　　本书力求科学性、实用性和先进性，可读性好。内容由浅入深、循序渐进，条理清晰，让学生在有限的时间内掌握人工智能的基本原理与应用技术，提高对人工智能习题的求解能力。　　本书可以作为高等院校计算机科学与技术、自动化等相关专业的研究生和高年级本科生的人工智能课程教材，也可以供从事人工智能研究与应用的科技人员学习参考。

目录

出版说明前言第1章绪论1.1什么是人工智能1.2人工智能的起源与发展历史1.3人工智能研究的基本内容1.3.1认知建模1.3.2知识表示1.3.3自动推理1.3.4机器学习1.4人工智能研究的主要学派1.4.1符号主义1.4.2连接主义1.4.3行为主义1.5人工智能的应用1.6小结和展望习题第2章知识表示2.1概述2.2谓词逻辑2.3产生式系统2.4语义网络2.4.1语义网络的概念和结构2.4.2复杂知识的表示2.4.3常用的语义联系2.5框架2.5.1框架结构2.5.2框架网络2.5.3推理方法2.6状态空间2.7面向对象的知识表示2.8脚本2.8.1脚本描述2.8.2概念依赖关系2.9本体2.10小结习题第3章自动推理3.1概述3.2三段论推理3.3盲目搜索3.3.1深度优先搜索3.3.2宽度优先搜索3.3.3迭代加深搜索3.4回溯策略3.5启发式搜索3.5.1启发性信息和评估函数3.5.2爬山算法3.5.3模拟退火算法3.5.4最好优先算法3.5.5通用图搜索算法3.5.6A*算法3.5.7迭代加深A*算法3.6与或图启发式搜索3.6.1问题归约的描述3.6.2与或图表示3.6.3AO*算法3.7博弈搜索3.7.1极大极小过程3.7.2α-β过程3.8归结演绎推理3.8.1子句型3.8.2置换和合一3.8.3合一算法3.8.4归结式3.8.5归结反演3.8.6答案的提取3.8.7归结反演的搜索策略3.9产生式系统3.9.1产生式系统的基本结构3.9.2正向推理3.9.3反向推理3.9.4混合推理3.10自然演绎推理3.11非单调推理3.11.1默认推理3.11.2限制推理3.12小结习题第4章不确定性推理4.1概述4.1.1不确定性知识分类4.1.2不确定性推理的基本问题4.1.3不确定性推理方法分类4.2可信度方法4.2.1建造医学专家系统时的问题4.2.2可信度模型4.2.3确定性方法的说明4.3主观贝叶斯方法4.3.1贝叶斯公式4.3.2知识不确定性的表示4.3.3证据不确定性的表示4.3.4组合证据不确定性的计算4.3.5不确定性的传递算法4.3.6结论不确定性的合成4.4证据理论4.4.1假设的不确定性4.4.2证据的组合函数4.4.3规则的不确定性4.4.4不确定性的组合4.5模糊逻辑和模糊推理4.5.1模糊集合及其运算4.5.2语言变量4.5.3模糊逻辑4.5.4模糊推理4.6小结习题第5章机器学习5.1机器学习概述5.1.1简单的学习模型5.1.2什么是机器学习5.1.3机器学习的研究概况5.2归纳学习5.2.1归纳学习的基本概念5.2.2变型空间学习5.2.3决策树5.3类比学习5.3.1相似性5.3.2转换类比5.3.3基于案例的推理5.3.4迁移学习5.4统计学习5.4.1逻辑回归5.4.2支持向量机5.4.3提升方法5.5强化学习5.5.1强化学习模型5.5.2学习自动机5.5.3自适应动态程序设计5.5.4Q-学习5.6进化计算5.6.1达尔文进化算法5.6.2遗传算法5.6.3进化策略5.6.4进化规划5.7群体智能5.7.1蚁群算法5.7.2粒子群优化5.8知识发现5.9小结习题第6章神经网络6.1概述6.2神经信息处理的基本原理6.3感知机6.3.1基本神经元6.3.2感知机模型6.4前馈神经网络6.4.1前馈神经网络模型6.4.2误差反向传播算法6.4.3BP算法的若干改进6.5Hopfield网络6.5.1离散 Hopfield 网络6.5.2连续Hopfield网络6.6随机神经网络6.6.1模拟退火算法6.6.2玻耳兹曼机6.7深度学习6.7.1人脑视觉机理6.7.2自编码器6.7.3受限玻耳兹曼机6.7.4深度信念网络6.7.5卷积神经网络6.8自组织神经网络6.8.1网络的拓扑结构6.8.2网络自组织算法6.8.3监督学习6.9小结习题第7章专家系统7.1专家系统概述7.1.1什么是专家系统7.1.2专家系统的特点7.1.3专家系统的发展史7.2专家系统的基本结构7.3专家系统MYCIN7.3.1咨询子系统7.3.2静态数据库7.3.3控制策略7.4专家系统工具CLIPS7.4.1概述7.4.2CLIPS中的知识表示7.4.3CLIPS运行7.4.4Rete匹配算法7.5专家系统工具JESS7.6面向对象专家系统工具OKPS7.6.1OKPS中的知识表示7.6.2推理控制语言ICL7.7专家系统建造7.7.1需求分析7.7.2系统设计7.7.3知识库构建7.7.4系统开发7.7.5系统测试7.8新型专家系统7.8.1分布式专家系统7.8.2协同式专家系统7.8.3神经网络专家系统7.8.4基于互联网的专家系统7.9小结习题第8章自然语言处理8.1概述8.1.1什么是自然语言处理8.1.2自然语言处理的发展8.1.3自然语言处理的层次8.2词法分析8.3句法分析8.3.1短语结构语法8.3.2乔姆斯基形式语法8.3.3句法分析树8.3.4转移网络8.3.5扩充转移网络8.4语义分析8.4.1语义文法8.4.2格文法8.5语用分析8.6语料库8.6.1语料库语言学8.6.2统计方法的应用8.6.3汉语语料库加工8.7信息检索8.8机器翻译8.9问答系统8.10小结习题第9章分布式人工智能与智能体9.1概述9.2分布式问题求解9.2.1分布式人工智能的兴起9.2.2分布式问题求解系统分类9.2.3分布式问题求解过程9.3智能体理论9.3.1理性智能体9.3.2BDI智能体模型9.4智能体结构9.4.1智能体基本结构9.4.2慎思智能体9.4.3反应智能体9.4.4层次智能体9.5智能体通信语言ACL9.5.1智能体间通信概述9.5.2FIPA ACL消息9.6协调和协作9.6.1引言9.6.2合同网9.6.3基于生态学的协作9.6.4基于对策论的协商9.6.5基于意图的协商9.7移动智能体9.8多智能体环境MAGE9.9小结习题第10章智能机器人10.1概述10.2智能机器人的体系结构10.3机器人视觉系统10.3.1视觉系统分类10.3.2定位技术10.3.3自主视觉导航10.3.4视觉伺服系统10.4机器人规划10.4.1任务规划10.4.2分层任务网络规划10.4.3路径规划10.4.4轨迹规划10.5情感机器人10.6发育机器人10.7机器人应用10.8智能机器人发展趋势10.9小结习题 第11章互联网智能11.1概述11.2语义Web11.2.1语义Web的层次模型11.2.2本体的基本概念11.2.3本体描述语言OWL11.3本体知识管理11.3.1知识管理系统Protégé11.3.2知识管理系统KMSphere 11.4Web技术的演化11.5Web挖掘11.5.1Web内容挖掘11.5.2Web结构挖掘11.5.3Web使用挖掘11.6搜索引擎11.6.1搜索引擎原理11.6.2知识图谱11.7集体智能11.7.1引言11.7.2社群智能11.7.3集体智能系统11.7.4全球脑11.8小结习题第12章类脑智能12.1概述12.2大数据智能12.3认知计算12.4欧盟人脑计划12.5美国脑计划12.6脑模拟系统Spaun12.7神经形态芯片12.8类脑智能路线图习题附录课程实习参考文献

前言/序言

　　人工智能是计算机科学的一个分支，是采用人工的方法和技术，通过研制智能机器或智能系统来模仿、延伸和扩展人的智能，实现智能行为。人工智能自1956年诞生以来，历经艰辛与坎坷，取得了举世瞩目的成就，特别是机器学习、数据挖掘、计算机视觉、专家系统、自然语言处理、模式识别、机器人等相关的应用带来了良好的经济效益和社会效益。广泛使用的互联网也正在探索应用知识表示和推理，构建语义Web, 提高互联网信息的效率。2015年7月4日，国务院发布《关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》，明确未来三年以及十年的发展目标，提出包括“互联网＋”创业创新、“互联网＋”协同制造、“互联网＋”现代农业、“互联网＋”智慧能源、“互联网＋”普惠金融、“互联网＋”益民服务、“互联网＋”高效物流、“互联网＋”电子商务、“互联网＋”便捷交通、“互联网＋”绿色生态和“互联网＋”人工智能11项重点行动，充分发挥智能科学与技术的作用，形成经济发展新动能，催生经济新格局。　　人工智能的长期目标是建立达到人类智力水平的人工智能，智能科学指明了其实现的途径，发达国家都在积极开展探索。2013年1月28日，欧盟启动了旗舰“人类大脑计划”, 未来10年将投入10亿欧元的研发经费，目标是用超级计算机多段多层完全模拟人脑，帮助理解人脑功能。2013年4月2日，美国总统奥巴马宣布一项重大计划，将进行历时10年左右、总额10亿美元的研究计划——运用先进创新型神经技术的大脑研究BRAIN，目标是研究大脑中数十亿神经元的功能，探索人类感知、行为和意识，希望找出治疗阿尔茨海默氏症(老年痴呆症)等与大脑有关疾病的方法。我国也在积极酝酿开展类脑智能的研究。　　数字化、网络化和智能化是信息社会发展的必然趋势，智能革命将开创人类后文明史。如果说蒸汽机创造了工业社会，那么智能机也一定能奇迹般地创造出智能社会，实现社会生产的自动化和智能化，促进知识密集型经济的大发展，在这方面人工智能将发挥重大作用。　　本书是作者在多年的科研与教学实践基础上，吸取国内外多种人工智能教材的优点，参考国际上最新的研究成果编写而成，具有下列特点：　　1）科学性。全面阐述人工智能的基础理论，力求概念正确，有效结合求解智能问题的数据结构以及实现的算法。　　2）实用性。根据人工智能实际应用需求，安排知识表示、自动推理、机器学习、神经网络、专家系统和自然语言处理等内容，并通过大量的例题讲解解题方法。　　3）先进性。尽可能吸收国际上最新的研究成果，反映人工智能领域在分布式人工智能、机器人、互联网智能和类脑智能等方面的最先进水平。　　4）可读性。文字表述力求通俗易懂，文笔流畅，使读者易于理解所学内容。在内容安排上力求由浅入深，循序渐进。　　全书共12章。第1章简要介绍人工智能的基本概念、研究发展的状况以及各个学派的观点，并对其研究与应用领域进行了必要的讨论。第2章介绍基本的知识表示方法，包括产生式系统、语义网络、框架理论和状态空间，并介绍概念依赖、脚本和本体等方法。第3章讨论自动推理，对各种搜索技术、博弈问题、产生式系统、归结推理规则和归结原理，以及非单调推理等进行讨论。第4章是不确定性推理，讨论主观贝叶斯方法、确定性理论、证据理论，以及模糊逻辑和模糊推理等内容。第5章是机器学习，介绍归纳学习、ID3算法、类比学习、统计学习和SVM、强化学习、进化计算和群体智能等。第6章讨论神经网络，重点介绍感知机、前馈神经网络、Hopfield网络、随机神经网络、深度学习和自组织神经网络。第7章介绍专家系统，主要介绍专家系统的基本原理、典型的专家系统和开发工具。第8章是自然语言处理，主要阐述自然语言词法、句法、语义分析、真实文本语料库和语用分析等方面，介绍自然语言处理所涉及的关键技术。第9章讨论智能体技术的重要概念和关键技术。第10章论述智能机器人，探讨智能机器人的体系结构、视觉系统、自动规划，列举智能机器人的重要应用。第11章是互联网智能，介绍语义Web、本体知识管理、Web技术、Web挖掘、搜索引擎和集体智能等。最后一章探讨类脑智能，展望类脑智能发展的路线图。　　在本书的每章后面都附有一定数量的习题，以巩固所学知识。为了加强课程的实践环节，书后列出了课程习题，使读者能够应用所学内容解决实际问题。在最后列出了参考文献，读者可以从中得到进一步的学习。　　本书内容力求做到由浅入深、循序渐进、条理清晰、前后一致，既强调基本原理和工程应用，又要反映国内外研究和应用的最新进展，具有科学性、先进性和实用性。本书包含了作者多年的科研和教学实践，也吸取了国内外同类教材和有关文献的精华，在此谨向这些教材和文献的作者表示感谢，也向提供帮助的许多老师和学生表示感谢。　　本书研究工作得到国家重点基础研究发展计划（973）“脑机协同的认知计算模型”（项目编号：2013CB329502）、国家自然科学基金重点项目“基于云计算的海量数据挖掘”（批准号：61035003）、国家科技支撑项目“颌面部组织缺损和畸形重建相关技术研究” （批准号：2012BA107B02）等的支持。在本书编写和出版过程中，得到了机械工业出版社的大力支持，在此谨表诚挚的谢意。　　本书可以作为高等院校计算机科学与技术、自动化等相关专业的研究生和高年级本科生的人工智能课程教材，也可以供从事人工智能研究与应用的科技人员学习参考。在教学过程中老师可以根据实际需要对内容进行取舍。　　由于作者水平有限，加之人工智能发展迅速，书中不妥和错误之处在所难免，诚恳地希望专家和读者提出宝贵意见，以帮助本书改进和完善。

《人类的黎明：文明的火种与未来的回响》 在浩瀚的时间长河中，人类的出现并非偶然，而是宇宙孕育出的奇迹。本书将带领您穿越数百万年的时光，探寻人类文明的起源与演化。从学会直立行走，到掌握火种，再到创造语言与艺术，每一个微小的进步都凝聚着祖先的智慧与勇气。 我们将深入探讨那些塑造了我们今日世界的关键时刻：第一次农业革命如何让我们从漂泊的采集者转变为定居的耕耘者，催生了村落、城镇乃至城市的诞生；文字的发明如何打破了时空的界限，让知识得以传承，思想得以交流，历史得以书写；古老文明的辉煌，如美索不达米亚的泥板、古埃及的象形文字、古希腊的哲学思想、古罗马的法律体系，它们的光辉至今仍照耀着我们。 本书不仅关注宏大的历史叙事，更深入到普通人的生活。我们将通过考古发现、传世文献，勾勒出不同时代、不同地域的人们如何生活、劳作、繁衍、信仰。您将了解古代工匠如何精雕细琢，古代农民如何耕耘土地，古代妇女如何操持家务，古代孩童如何玩耍嬉戏。我们将揭示那些被历史洪流淹没的个体故事，他们的喜怒哀乐，他们的奋斗与挣扎，构成了人类文明丰富多彩的图景。 随着人类社会的不断发展，我们也面临着前所未有的挑战。本书将审视工业革命如何彻底改变了我们的生产方式与生活模式，其带来的技术进步与社会变革，以及随之而来的环境问题与贫富差距。我们还将探讨全球化进程如何将世界紧密相连，但同时也带来了新的冲突与融合。 然而，人类的征途从未停止。本书的最后一部分将目光投向当下与未来。我们将思考当今世界面临的重大议题：气候变化、资源枯竭、疾病传播、社会不公，以及我们如何通过合作与创新来应对这些挑战。我们将探讨科技发展对人类社会的影响，但更多的是强调人文精神、道德伦理以及对生命本身的尊重，这些才是引领我们走向更美好未来的根本。 《人类的黎明》并非一本冰冷的史书，而是一次充满温度的旅程。它旨在唤醒我们内心深处对人类历史的认同感，让我们理解我们从何而来，我们为何在此，以及我们可能走向何方。这是一部关于勇气、智慧、坚韧与希望的史诗，是献给所有热爱思考、心怀远方的人们的读物。通过对过往的深刻反思，我们能够更好地把握当下，并以更加清醒的头脑，为人类文明的未来播下更美好的种子。 本书的叙述力求生动形象，避免枯燥的史实堆砌，而是通过引人入胜的故事情节、细腻的人物刻画，以及对历史事件的深入剖析，让读者仿佛置身于那个时代，亲身感受历史的脉搏。我们将努力呈现一个立体、真实、有血有肉的人类文明画卷，让读者在阅读的过程中，获得知识的启迪，情感的共鸣，以及对生命意义的深刻体悟。

评分☆☆☆☆☆

《人工智能》这本书，像一颗璀璨的明珠，在我求知的道路上闪耀着智慧的光芒。作者以一种极具启发性的方式，引导我深入探索人工智能的奥秘。我特别喜欢书中对“迁移学习”和“元学习”等高级概念的讲解。这些概念之前对我来说，就像天书一样，但经过作者的详细阐释，我逐渐理解了它们的核心思想。例如，迁移学习让我明白，人工智能并非要从零开始学习每一个新任务，而是可以借鉴已有知识，从而提高学习效率。这就像人类在学习新技能时，会运用过去的经验和知识一样。而元学习，则更像是“学习如何学习”的能力，这让我看到了人工智能未来发展的更高层次。作者在论述中，始终强调人工智能与人类智能的相互关系。他并没有将人工智能视为人类的竞争对手，而是将其视为人类智能的放大器和协同伙伴。这种积极而富有建设性的观点，让我对人工智能的未来充满了信心。书中还穿插了一些引人深思的哲学问题，比如人工智能是否能拥有情感，以及我们应该如何与具有高度智能的机器相处。这些问题，让我对人工智能的未来有了更深层次的思考。

评分☆☆☆☆☆

《人工智能》这本书，在我看来，更像是一部关于人类探索未知智慧的史诗。作者的笔触充满了人文关怀，将冰冷的技术概念与温暖的人类情感巧妙地融合在一起。我记得书中有一段关于“生成式AI”的探讨，它并没有仅仅停留在技术层面，而是深入挖掘了这种技术对艺术创作、内容生产，乃至人类自我表达方式的影响。它让我思考，当机器也能“创造”时，我们如何定义“创造力”？人类的独特性又体现在哪里？这种跨学科的思考，是我在这本书中最大的收获之一。我之前对人工智能的印象，更多地停留在“工具”的层面，但这本书让我意识到，人工智能正在触及我们生活的方方面面，它不仅改变了我们做事的方式，还在潜移默化地改变着我们思考和感受世界的方式。书中还穿插了一些引人入胜的案例研究，比如人工智能在医疗诊断、环境保护、天文学研究等领域的应用。这些案例让我看到了人工智能的巨大潜力和积极意义，它不仅能解决复杂的技术难题，还能为人类社会带来福祉。同时，作者也提醒我们，在拥抱技术的同时，不能忽视潜在的风险，比如过度依赖、信息茧房、甚至是对人类价值观的挑战。这种平衡的视角，让我对人工智能的未来充满了期待，但也保持了一份审慎。

评分☆☆☆☆☆

当我翻阅《人工智能》这本书时，内心涌动的是一种深深的敬畏感。作者以一种非常审慎的态度，探讨了人工智能发展的各种可能性，以及随之而来的挑战。我尤其对其中关于“强人工智能”和“弱人工智能”的讨论印象深刻。它并没有像一些科幻作品那样，将强人工智能描绘成一个无所不能、甚至具有威胁性的存在，而是深入分析了实现真正意义上的通用人工智能所面临的巨大障碍。这种客观而理性的分析，让我感到安心。书中详细阐述了当前人工智能在特定领域取得的成就，例如在图像识别、自然语言处理、自动驾驶等方面的突破。但同时，它也毫不避讳地指出了当前人工智能的局限性，比如缺乏常识推理能力、难以处理复杂的情感和创造性任务等。这种“有为”与“有不为”的辩证思考，让我对人工智能的未来有了更清醒的认识。我了解到，当前我们所看到的大部分人工智能，更像是高度发达的“弱人工智能”，它们在特定任务上表现出色，但远未达到人类的通用智能水平。书中还涉及了人工智能的伦理和社会影响，比如数据隐私、算法偏见、就业冲击等问题。作者并没有提供简单的答案，而是提出了值得我们深思的疑问，引导读者去思考如何构建一个负责任的人工智能生态系统。这种引发思考而非直接给出答案的方式，让这本书更具价值。

评分☆☆☆☆☆

当我拿起《人工智能》这本书时，我仿佛打开了一本关于人类智慧演进的百科全书。作者以其深厚的学识和广阔的视野，将人工智能的发展历程、核心技术、以及未来趋势，进行了全面而深入的解读。我尤其对书中对“不同人工智能流派”的梳理和比较，印象深刻。从早期的符号主义，到后来的连接主义，再到如今的深度学习，每一种流派都有其独特的思想和方法论。作者通过对比这些流派的优缺点，让我对人工智能技术的发展脉络有了更清晰的认识。他并没有偏袒任何一种流派，而是客观地分析了它们在不同历史时期所扮演的角色，以及它们是如何相互借鉴、相互促进，共同推动了人工智能的进步。这本书也让我意识到，人工智能并非一个静态的概念，而是一个动态发展的领域，它在不断地吸纳新的思想、新的技术，从而焕发出勃勃生机。我了解到，即使是当前非常热门的深度学习，也并非完美无缺，它仍然面临着一些挑战，比如对大数据的依赖、可解释性差等问题。这种批判性的视角，让我对人工智能的发展保持了清醒的认识。

评分☆☆☆☆☆

翻开《人工智能》这本厚重的著作，我感觉自己像是在探寻一个古老而又崭新的领域。作者以一种非常审慎而又充满激情的笔触，描绘了人工智能发展的宏大图景。我特别欣赏书中对“意识”这个概念的探讨。人工智能能否拥有意识？这或许是关于人工智能最根本、也最令人着迷的问题之一。书中并没有给出明确的答案，而是通过回顾哲学、心理学、神经科学等多个学科的观点，引导读者去思考。这种开放式的探讨，让我对接下来的研究方向充满了好奇。我了解到，即使在人类的意识研究方面，我们也仍然存在诸多未解之谜，更何况是关于机器意识的探讨。这本书让我明白，人工智能的未来发展，不仅仅是算法的迭代和算力的提升，更可能触及到我们对生命、对智能本质的理解。此外，书中对“人机交互”的深入分析，也让我受益匪浅。随着人工智能越来越深入地融入我们的生活，如何设计更自然、更高效、更人性化的人机交互方式，变得尤为重要。作者在这方面提出了一些前瞻性的观点，让我对未来的智能设备和系统有了更清晰的想象。

评分☆☆☆☆☆

当我沉浸在《人工智能》这本书的字里行间时，我仿佛进入了一个由数据、算法和逻辑构成的迷人世界。作者的写作风格非常独特，他善于将极其复杂的概念，用一种近乎诗意的语言进行表达。例如，在描述深度学习的“反向传播”算法时，他用了“在黑箱中寻觅方向，以微小的调整，雕琢出精准的认知”这样的句子，瞬间让枯燥的算法变得生动有趣。这本书让我对人工智能的“学习”过程有了全新的认识。我过去一直以为，人工智能的学习是某种机械的重复，但实际上，它是一个不断试错、不断优化的过程，其中充满了探索和发现。书中对“强化学习”的介绍，让我体会到了“试错”的魅力，就像一个孩子通过不断尝试，逐渐掌握走路、说话一样，人工智能也是通过与环境的互动，积累经验，从而不断提升自己的能力。此外，我对书中关于“可解释性AI”的讨论尤为感兴趣。在人工智能越来越强大的今天，我们迫切需要理解它们是如何做出决策的，尤其是在一些关键领域，比如医疗、金融等。作者在这方面进行了深入的探讨，让我看到了人工智能未来发展的方向，即在追求强大能力的同时，也要保证其透明度和可信度。这本书让我对人工智能的理解，不再停留在表面的“会做什么”，而是深入到“为什么这样做”的层面。

评分☆☆☆☆☆

《人工智能》这本书，对我而言，更像是一次对未来世界的预演。作者以其卓越的洞察力，将人工智能可能带来的颠覆性变革，以一种生动而又深刻的方式展现出来。我印象最深刻的是书中关于“通用人工智能”（AGI）的讨论。虽然目前AGI的实现仍然遥遥无期，但作者通过对现有技术的梳理和对未来趋势的分析，勾勒出了AGI可能具备的特征和潜在的影响。这让我看到了人工智能的终极目标，也让我对接下来的发展方向有了更宏观的认识。书中并没有夸大其词，而是以一种严谨的态度，分析了实现AGI所面临的巨大挑战，比如常识推理、情感理解、创造力等方面。这种“脚踏实地”的论述方式，让我对人工智能的未来保持了理性乐观。同时，我也被书中关于“人工智能与社会伦理”的探讨所吸引。作者深入分析了人工智能可能带来的社会结构性变化，比如就业市场的重塑、贫富差距的扩大、以及信息茧房效应的加剧等。他并没有简单地指责技术，而是提出了构建负责任的人工智能治理体系的必要性。这本书让我明白，技术的发展与社会的进步必须是同步的，我们需要用智慧和远见来引导人工智能的未来。

评分☆☆☆☆☆

初读《人工智能》，我感到一阵豁然开朗。作者并没有一开始就抛出什么高深的理论，而是从人类最原始的对智慧的追求讲起，将人工智能的发展置于人类文明史的长河中进行审视。这种宏大的叙事视角，一下子就吸引了我。我一直觉得，理解一个事物，首先要理解它的“为什么”和“从哪里来”。这本书恰恰满足了这一点。它讲述了从图灵的设想，到早期符号主义、连接主义的争鸣，再到后来机器学习、深度学习的崛起，这一系列发展历程如同波澜壮阔的史诗。我仿佛看到了那些伟大的科学家们，在各自的时代背景下，是如何凭借着非凡的智慧和毅力，一步步将“机器能够思考”这个看似遥不可及的梦想，变为现实。书中对一些关键概念的解释，比如“感知机”、“神经网络”、“决策树”等等，都非常巧妙。它不像教科书那样枯燥地罗列定义，而是通过生动的比喻和贴切的例子，将这些抽象的算法具象化。比如，在解释神经网络时，它将神经元比作我们大脑中的神经细胞，将信息的传递比作信号的传递，这种类比让我一下子就抓住了核心。同时，我也很欣赏作者在论述中加入的哲学思考。人工智能的发展，不仅仅是技术的进步，更是对人类自身智能本质的拷问。它让我们重新审视“智能”的定义，以及人类在智能领域中的独特性。这本书让我明白，人工智能并非是要取代人类，而更像是人类智慧的延伸和辅助。

评分☆☆☆☆☆

一本名为《人工智能》的书，当我第一次在书架上看到它时，心中涌起的是一种莫名的好奇与期待。封面设计简约而富有科技感，一种淡淡的深邃蓝色基调，仿佛预示着智能海洋的广阔无垠，又或是深邃算法的逻辑之美。我并非专业人士，但近年来人工智能这个词汇的出现频率之高，以及它在新闻、媒体、甚至日常生活中渗透的深度，都让我觉得有必要深入了解一下。我期望这本书能像一位循循善诱的老师，将那些抽象的概念、复杂的原理，以一种通俗易懂、引人入胜的方式呈现出来。我不希望它充斥着晦涩难懂的专业术语，或者冰冷的数据模型，而是能在我脑海中勾勒出一幅清晰的图景，让我明白人工智能究竟是什么，它能做什么，以及它将如何改变我们的世界。我希望它能讲述一些有趣的故事，比如那些早期探索者们充满激情的智慧火花，或是人工智能在特定领域取得突破性进展的感人瞬间。也许，它还会探讨人工智能的伦理问题，那是我一直以来都深感忧虑的方面。毕竟，当一种技术拥有如此强大的力量时，如何规范它，如何确保它服务于人类的福祉，而非带来潜在的风险，这是我们每个人都应该思考的。这本书，就像一扇通往未知世界的窗口，我迫不及待地想要透过它，窥探人工智能那令人着迷的奥秘。我期待着它能点亮我的思维，拓宽我的视野，让我在这个日新月异的时代，不再感到迷茫和无知。

评分☆☆☆☆☆

《人工智能》这本书，在我阅读过程中，不断挑战着我原有的认知框架。作者并没有将人工智能描绘成一个单一的、固定的实体，而是将其视为一个不断演进、多元化的概念。我尤其对书中关于“人工智能的未来形态”的畅想感到着迷。它不仅仅是对技术发展的预测，更包含了对人类与人工智能未来关系的深刻思考。书中探讨了人工智能可能在协同工作、个性化服务、甚至情感陪伴等方面扮演的角色。这些设想既令人兴奋，也引发了我一些关于“界限”的思考。当人工智能在情感和社交方面介入得越来越深时，我们如何保持人类自身的主体性和独立性？这种思考，让我意识到，人工智能的发展不仅仅是一个技术问题，更是一个深刻的社会和哲学问题。作者在论述时，展现了极高的批判性思维。他并没有一味地赞美人工智能的进步，而是对潜在的风险和挑战进行了深入的分析。例如，关于“算法的偏见”问题，他详细阐述了数据偏差如何导致模型产生不公平的决策，以及如何努力去纠正这些偏见。这种客观、负责任的态度，让我对这本书的信任感倍增。它让我明白，面对人工智能，我们需要的是智慧和远见，而不是盲目的乐观或悲观。

评分☆☆☆☆☆

这个书让我了解了很多，喜欢

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不太好，不亲近学生，纸质是泛黄的那种，一般；

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看了之后会不会超前100年？

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此书包装可以，到货完好无损！

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书特别好 以后还会继续购买

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great

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教材类书籍，可以看，但是不经典。

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刚看，有些看不懂

评分☆☆☆☆☆

很好，物美价廉，物超所值，值得购买，以后还会继续光顾，祝老板生意兴隆，万事顺心！