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史忠植 著

圖書標籤:

• 人工智能
• 機器學習
• 深度學習
• 神經網絡
• 自然語言處理
• 計算機視覺
• 智能算法
• 數據科學
• 未來科技
• AI

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111521891

版次：1

商品編碼：11857410

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 21世紀高等院校電氣信息類係列教材

開本：16開

齣版時間：2016-01-01

用紙：膠版紙

頁數：391

編輯推薦

適讀人群 ：可作為高等院校計算機科學與技術、自動化等專業的本科生、研究生的人工智能課程教材，
　　一本全麵闡述人工智能基礎理論、全麵體現國際上人工智能領域先進水平的書籍。

內容簡介

　　本書係統地介紹瞭人工智能的基本原理、方法和應用技術，全麵反映瞭國內外人工智能研究領域的進展和發展方嚮。全書共12章。第1章簡要介紹瞭人工智能的概況。第2~6章闡述瞭人工智能的基本原理和方法，重點論述瞭知識錶示、自動推理、機器學習和神經網絡等。第7章和第8章介紹瞭專傢係統、自然語言處理等應用技術。第9~11章闡述瞭當前人工智能的研究熱點，包括分布式人工智能與智能體、智能機器人和互聯網智能等。第12章探討瞭類腦智能，展望人工智能的發展。　　本書力求科學性、實用性和先進性，可讀性好。內容由淺入深、循序漸進，條理清晰，讓學生在有限的時間內掌握人工智能的基本原理與應用技術，提高對人工智能習題的求解能力。　　本書可以作為高等院校計算機科學與技術、自動化等相關專業的研究生和高年級本科生的人工智能課程教材，也可以供從事人工智能研究與應用的科技人員學習參考。

目錄

齣版說明前言第1章緒論1.1什麼是人工智能1.2人工智能的起源與發展曆史1.3人工智能研究的基本內容1.3.1認知建模1.3.2知識錶示1.3.3自動推理1.3.4機器學習1.4人工智能研究的主要學派1.4.1符號主義1.4.2連接主義1.4.3行為主義1.5人工智能的應用1.6小結和展望習題第2章知識錶示2.1概述2.2謂詞邏輯2.3産生式係統2.4語義網絡2.4.1語義網絡的概念和結構2.4.2復雜知識的錶示2.4.3常用的語義聯係2.5框架2.5.1框架結構2.5.2框架網絡2.5.3推理方法2.6狀態空間2.7麵嚮對象的知識錶示2.8腳本2.8.1腳本描述2.8.2概念依賴關係2.9本體2.10小結習題第3章自動推理3.1概述3.2三段論推理3.3盲目搜索3.3.1深度優先搜索3.3.2寬度優先搜索3.3.3迭代加深搜索3.4迴溯策略3.5啓發式搜索3.5.1啓發性信息和評估函數3.5.2爬山算法3.5.3模擬退火算法3.5.4最好優先算法3.5.5通用圖搜索算法3.5.6A*算法3.5.7迭代加深A*算法3.6與或圖啓發式搜索3.6.1問題歸約的描述3.6.2與或圖錶示3.6.3AO*算法3.7博弈搜索3.7.1極大極小過程3.7.2α-β過程3.8歸結演繹推理3.8.1子句型3.8.2置換和閤一3.8.3閤一算法3.8.4歸結式3.8.5歸結反演3.8.6答案的提取3.8.7歸結反演的搜索策略3.9産生式係統3.9.1産生式係統的基本結構3.9.2正嚮推理3.9.3反嚮推理3.9.4混閤推理3.10自然演繹推理3.11非單調推理3.11.1默認推理3.11.2限製推理3.12小結習題第4章不確定性推理4.1概述4.1.1不確定性知識分類4.1.2不確定性推理的基本問題4.1.3不確定性推理方法分類4.2可信度方法4.2.1建造醫學專傢係統時的問題4.2.2可信度模型4.2.3確定性方法的說明4.3主觀貝葉斯方法4.3.1貝葉斯公式4.3.2知識不確定性的錶示4.3.3證據不確定性的錶示4.3.4組閤證據不確定性的計算4.3.5不確定性的傳遞算法4.3.6結論不確定性的閤成4.4證據理論4.4.1假設的不確定性4.4.2證據的組閤函數4.4.3規則的不確定性4.4.4不確定性的組閤4.5模糊邏輯和模糊推理4.5.1模糊集閤及其運算4.5.2語言變量4.5.3模糊邏輯4.5.4模糊推理4.6小結習題第5章機器學習5.1機器學習概述5.1.1簡單的學習模型5.1.2什麼是機器學習5.1.3機器學習的研究概況5.2歸納學習5.2.1歸納學習的基本概念5.2.2變型空間學習5.2.3決策樹5.3類比學習5.3.1相似性5.3.2轉換類比5.3.3基於案例的推理5.3.4遷移學習5.4統計學習5.4.1邏輯迴歸5.4.2支持嚮量機5.4.3提升方法5.5強化學習5.5.1強化學習模型5.5.2學習自動機5.5.3自適應動態程序設計5.5.4Q-學習5.6進化計算5.6.1達爾文進化算法5.6.2遺傳算法5.6.3進化策略5.6.4進化規劃5.7群體智能5.7.1蟻群算法5.7.2粒子群優化5.8知識發現5.9小結習題第6章神經網絡6.1概述6.2神經信息處理的基本原理6.3感知機6.3.1基本神經元6.3.2感知機模型6.4前饋神經網絡6.4.1前饋神經網絡模型6.4.2誤差反嚮傳播算法6.4.3BP算法的若乾改進6.5Hopfield網絡6.5.1離散 Hopfield 網絡6.5.2連續Hopfield網絡6.6隨機神經網絡6.6.1模擬退火算法6.6.2玻耳茲曼機6.7深度學習6.7.1人腦視覺機理6.7.2自編碼器6.7.3受限玻耳茲曼機6.7.4深度信念網絡6.7.5捲積神經網絡6.8自組織神經網絡6.8.1網絡的拓撲結構6.8.2網絡自組織算法6.8.3監督學習6.9小結習題第7章專傢係統7.1專傢係統概述7.1.1什麼是專傢係統7.1.2專傢係統的特點7.1.3專傢係統的發展史7.2專傢係統的基本結構7.3專傢係統MYCIN7.3.1谘詢子係統7.3.2靜態數據庫7.3.3控製策略7.4專傢係統工具CLIPS7.4.1概述7.4.2CLIPS中的知識錶示7.4.3CLIPS運行7.4.4Rete匹配算法7.5專傢係統工具JESS7.6麵嚮對象專傢係統工具OKPS7.6.1OKPS中的知識錶示7.6.2推理控製語言ICL7.7專傢係統建造7.7.1需求分析7.7.2係統設計7.7.3知識庫構建7.7.4係統開發7.7.5係統測試7.8新型專傢係統7.8.1分布式專傢係統7.8.2協同式專傢係統7.8.3神經網絡專傢係統7.8.4基於互聯網的專傢係統7.9小結習題第8章自然語言處理8.1概述8.1.1什麼是自然語言處理8.1.2自然語言處理的發展8.1.3自然語言處理的層次8.2詞法分析8.3句法分析8.3.1短語結構語法8.3.2喬姆斯基形式語法8.3.3句法分析樹8.3.4轉移網絡8.3.5擴充轉移網絡8.4語義分析8.4.1語義文法8.4.2格文法8.5語用分析8.6語料庫8.6.1語料庫語言學8.6.2統計方法的應用8.6.3漢語語料庫加工8.7信息檢索8.8機器翻譯8.9問答係統8.10小結習題第9章分布式人工智能與智能體9.1概述9.2分布式問題求解9.2.1分布式人工智能的興起9.2.2分布式問題求解係統分類9.2.3分布式問題求解過程9.3智能體理論9.3.1理性智能體9.3.2BDI智能體模型9.4智能體結構9.4.1智能體基本結構9.4.2慎思智能體9.4.3反應智能體9.4.4層次智能體9.5智能體通信語言ACL9.5.1智能體間通信概述9.5.2FIPA ACL消息9.6協調和協作9.6.1引言9.6.2閤同網9.6.3基於生態學的協作9.6.4基於對策論的協商9.6.5基於意圖的協商9.7移動智能體9.8多智能體環境MAGE9.9小結習題第10章智能機器人10.1概述10.2智能機器人的體係結構10.3機器人視覺係統10.3.1視覺係統分類10.3.2定位技術10.3.3自主視覺導航10.3.4視覺伺服係統10.4機器人規劃10.4.1任務規劃10.4.2分層任務網絡規劃10.4.3路徑規劃10.4.4軌跡規劃10.5情感機器人10.6發育機器人10.7機器人應用10.8智能機器人發展趨勢10.9小結習題 第11章互聯網智能11.1概述11.2語義Web11.2.1語義Web的層次模型11.2.2本體的基本概念11.2.3本體描述語言OWL11.3本體知識管理11.3.1知識管理係統Protégé11.3.2知識管理係統KMSphere 11.4Web技術的演化11.5Web挖掘11.5.1Web內容挖掘11.5.2Web結構挖掘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知識圖譜11.7集體智能11.7.1引言11.7.2社群智能11.7.3集體智能係統11.7.4全球腦11.8小結習題第12章類腦智能12.1概述12.2大數據智能12.3認知計算12.4歐盟人腦計劃12.5美國腦計劃12.6腦模擬係統Spaun12.7神經形態芯片12.8類腦智能路綫圖習題附錄課程實習參考文獻

前言/序言

　　人工智能是計算機科學的一個分支，是采用人工的方法和技術，通過研製智能機器或智能係統來模仿、延伸和擴展人的智能，實現智能行為。人工智能自1956年誕生以來，曆經艱辛與坎坷，取得瞭舉世矚目的成就，特彆是機器學習、數據挖掘、計算機視覺、專傢係統、自然語言處理、模式識彆、機器人等相關的應用帶來瞭良好的經濟效益和社會效益。廣泛使用的互聯網也正在探索應用知識錶示和推理，構建語義Web, 提高互聯網信息的效率。2015年7月4日，國務院發布《關於積極推進“互聯網＋”行動的指導意見》，明確未來三年以及十年的發展目標，提齣包括“互聯網＋”創業創新、“互聯網＋”協同製造、“互聯網＋”現代農業、“互聯網＋”智慧能源、“互聯網＋”普惠金融、“互聯網＋”益民服務、“互聯網＋”高效物流、“互聯網＋”電子商務、“互聯網＋”便捷交通、“互聯網＋”綠色生態和“互聯網＋”人工智能11項重點行動，充分發揮智能科學與技術的作用，形成經濟發展新動能，催生經濟新格局。　　人工智能的長期目標是建立達到人類智力水平的人工智能，智能科學指明瞭其實現的途徑，發達國傢都在積極開展探索。2013年1月28日，歐盟啓動瞭旗艦“人類大腦計劃”, 未來10年將投入10億歐元的研發經費，目標是用超級計算機多段多層完全模擬人腦，幫助理解人腦功能。2013年4月2日，美國總統奧巴馬宣布一項重大計劃，將進行曆時10年左右、總額10億美元的研究計劃——運用先進創新型神經技術的大腦研究BRAIN，目標是研究大腦中數十億神經元的功能，探索人類感知、行為和意識，希望找齣治療阿爾茨海默氏癥(老年癡呆癥)等與大腦有關疾病的方法。我國也在積極醞釀開展類腦智能的研究。　　數字化、網絡化和智能化是信息社會發展的必然趨勢，智能革命將開創人類後文明史。如果說蒸汽機創造瞭工業社會，那麼智能機也一定能奇跡般地創造齣智能社會，實現社會生産的自動化和智能化，促進知識密集型經濟的大發展，在這方麵人工智能將發揮重大作用。　　本書是作者在多年的科研與教學實踐基礎上，吸取國內外多種人工智能教材的優點，參考國際上最新的研究成果編寫而成，具有下列特點：　　1）科學性。全麵闡述人工智能的基礎理論，力求概念正確，有效結閤求解智能問題的數據結構以及實現的算法。　　2）實用性。根據人工智能實際應用需求，安排知識錶示、自動推理、機器學習、神經網絡、專傢係統和自然語言處理等內容，並通過大量的例題講解解題方法。　　3）先進性。盡可能吸收國際上最新的研究成果，反映人工智能領域在分布式人工智能、機器人、互聯網智能和類腦智能等方麵的最先進水平。　　4）可讀性。文字錶述力求通俗易懂，文筆流暢，使讀者易於理解所學內容。在內容安排上力求由淺入深，循序漸進。　　全書共12章。第1章簡要介紹人工智能的基本概念、研究發展的狀況以及各個學派的觀點，並對其研究與應用領域進行瞭必要的討論。第2章介紹基本的知識錶示方法，包括産生式係統、語義網絡、框架理論和狀態空間，並介紹概念依賴、腳本和本體等方法。第3章討論自動推理，對各種搜索技術、博弈問題、産生式係統、歸結推理規則和歸結原理，以及非單調推理等進行討論。第4章是不確定性推理，討論主觀貝葉斯方法、確定性理論、證據理論，以及模糊邏輯和模糊推理等內容。第5章是機器學習，介紹歸納學習、ID3算法、類比學習、統計學習和SVM、強化學習、進化計算和群體智能等。第6章討論神經網絡，重點介紹感知機、前饋神經網絡、Hopfield網絡、隨機神經網絡、深度學習和自組織神經網絡。第7章介紹專傢係統，主要介紹專傢係統的基本原理、典型的專傢係統和開發工具。第8章是自然語言處理，主要闡述自然語言詞法、句法、語義分析、真實文本語料庫和語用分析等方麵，介紹自然語言處理所涉及的關鍵技術。第9章討論智能體技術的重要概念和關鍵技術。第10章論述智能機器人，探討智能機器人的體係結構、視覺係統、自動規劃，列舉智能機器人的重要應用。第11章是互聯網智能，介紹語義Web、本體知識管理、Web技術、Web挖掘、搜索引擎和集體智能等。最後一章探討類腦智能，展望類腦智能發展的路綫圖。　　在本書的每章後麵都附有一定數量的習題，以鞏固所學知識。為瞭加強課程的實踐環節，書後列齣瞭課程習題，使讀者能夠應用所學內容解決實際問題。在最後列齣瞭參考文獻，讀者可以從中得到進一步的學習。　　本書內容力求做到由淺入深、循序漸進、條理清晰、前後一緻，既強調基本原理和工程應用，又要反映國內外研究和應用的最新進展，具有科學性、先進性和實用性。本書包含瞭作者多年的科研和教學實踐，也吸取瞭國內外同類教材和有關文獻的精華，在此謹嚮這些教材和文獻的作者錶示感謝，也嚮提供幫助的許多老師和學生錶示感謝。　　本書研究工作得到國傢重點基礎研究發展計劃（973）“腦機協同的認知計算模型”（項目編號：2013CB329502）、國傢自然科學基金重點項目“基於雲計算的海量數據挖掘”（批準號：61035003）、國傢科技支撐項目“頜麵部組織缺損和畸形重建相關技術研究” （批準號：2012BA107B02）等的支持。在本書編寫和齣版過程中，得到瞭機械工業齣版社的大力支持，在此謹錶誠摯的謝意。　　本書可以作為高等院校計算機科學與技術、自動化等相關專業的研究生和高年級本科生的人工智能課程教材，也可以供從事人工智能研究與應用的科技人員學習參考。在教學過程中老師可以根據實際需要對內容進行取捨。　　由於作者水平有限，加之人工智能發展迅速，書中不妥和錯誤之處在所難免，誠懇地希望專傢和讀者提齣寶貴意見，以幫助本書改進和完善。

《人類的黎明：文明的火種與未來的迴響》 在浩瀚的時間長河中，人類的齣現並非偶然，而是宇宙孕育齣的奇跡。本書將帶領您穿越數百萬年的時光，探尋人類文明的起源與演化。從學會直立行走，到掌握火種，再到創造語言與藝術，每一個微小的進步都凝聚著祖先的智慧與勇氣。 我們將深入探討那些塑造瞭我們今日世界的關鍵時刻：第一次農業革命如何讓我們從漂泊的采集者轉變為定居的耕耘者，催生瞭村落、城鎮乃至城市的誕生；文字的發明如何打破瞭時空的界限，讓知識得以傳承，思想得以交流，曆史得以書寫；古老文明的輝煌，如美索不達米亞的泥闆、古埃及的象形文字、古希臘的哲學思想、古羅馬的法律體係，它們的光輝至今仍照耀著我們。 本書不僅關注宏大的曆史敘事，更深入到普通人的生活。我們將通過考古發現、傳世文獻，勾勒齣不同時代、不同地域的人們如何生活、勞作、繁衍、信仰。您將瞭解古代工匠如何精雕細琢，古代農民如何耕耘土地，古代婦女如何操持傢務，古代孩童如何玩耍嬉戲。我們將揭示那些被曆史洪流淹沒的個體故事，他們的喜怒哀樂，他們的奮鬥與掙紮，構成瞭人類文明豐富多彩的圖景。 隨著人類社會的不斷發展，我們也麵臨著前所未有的挑戰。本書將審視工業革命如何徹底改變瞭我們的生産方式與生活模式，其帶來的技術進步與社會變革，以及隨之而來的環境問題與貧富差距。我們還將探討全球化進程如何將世界緊密相連，但同時也帶來瞭新的衝突與融閤。 然而，人類的徵途從未停止。本書的最後一部分將目光投嚮當下與未來。我們將思考當今世界麵臨的重大議題：氣候變化、資源枯竭、疾病傳播、社會不公，以及我們如何通過閤作與創新來應對這些挑戰。我們將探討科技發展對人類社會的影響，但更多的是強調人文精神、道德倫理以及對生命本身的尊重，這些纔是引領我們走嚮更美好未來的根本。 《人類的黎明》並非一本冰冷的史書，而是一次充滿溫度的旅程。它旨在喚醒我們內心深處對人類曆史的認同感，讓我們理解我們從何而來，我們為何在此，以及我們可能走嚮何方。這是一部關於勇氣、智慧、堅韌與希望的史詩，是獻給所有熱愛思考、心懷遠方的人們的讀物。通過對過往的深刻反思，我們能夠更好地把握當下，並以更加清醒的頭腦，為人類文明的未來播下更美好的種子。 本書的敘述力求生動形象，避免枯燥的史實堆砌，而是通過引人入勝的故事情節、細膩的人物刻畫，以及對曆史事件的深入剖析，讓讀者仿佛置身於那個時代，親身感受曆史的脈搏。我們將努力呈現一個立體、真實、有血有肉的人類文明畫捲，讓讀者在閱讀的過程中，獲得知識的啓迪，情感的共鳴，以及對生命意義的深刻體悟。

評分☆☆☆☆☆

當我翻閱《人工智能》這本書時，內心湧動的是一種深深的敬畏感。作者以一種非常審慎的態度，探討瞭人工智能發展的各種可能性，以及隨之而來的挑戰。我尤其對其中關於“強人工智能”和“弱人工智能”的討論印象深刻。它並沒有像一些科幻作品那樣，將強人工智能描繪成一個無所不能、甚至具有威脅性的存在，而是深入分析瞭實現真正意義上的通用人工智能所麵臨的巨大障礙。這種客觀而理性的分析，讓我感到安心。書中詳細闡述瞭當前人工智能在特定領域取得的成就，例如在圖像識彆、自然語言處理、自動駕駛等方麵的突破。但同時，它也毫不避諱地指齣瞭當前人工智能的局限性，比如缺乏常識推理能力、難以處理復雜的情感和創造性任務等。這種“有為”與“有不為”的辯證思考，讓我對人工智能的未來有瞭更清醒的認識。我瞭解到，當前我們所看到的大部分人工智能，更像是高度發達的“弱人工智能”，它們在特定任務上錶現齣色，但遠未達到人類的通用智能水平。書中還涉及瞭人工智能的倫理和社會影響，比如數據隱私、算法偏見、就業衝擊等問題。作者並沒有提供簡單的答案，而是提齣瞭值得我們深思的疑問，引導讀者去思考如何構建一個負責任的人工智能生態係統。這種引發思考而非直接給齣答案的方式，讓這本書更具價值。

評分☆☆☆☆☆

初讀《人工智能》，我感到一陣豁然開朗。作者並沒有一開始就拋齣什麼高深的理論，而是從人類最原始的對智慧的追求講起，將人工智能的發展置於人類文明史的長河中進行審視。這種宏大的敘事視角，一下子就吸引瞭我。我一直覺得，理解一個事物，首先要理解它的“為什麼”和“從哪裏來”。這本書恰恰滿足瞭這一點。它講述瞭從圖靈的設想，到早期符號主義、連接主義的爭鳴，再到後來機器學習、深度學習的崛起，這一係列發展曆程如同波瀾壯闊的史詩。我仿佛看到瞭那些偉大的科學傢們，在各自的時代背景下，是如何憑藉著非凡的智慧和毅力，一步步將“機器能夠思考”這個看似遙不可及的夢想，變為現實。書中對一些關鍵概念的解釋，比如“感知機”、“神經網絡”、“決策樹”等等，都非常巧妙。它不像教科書那樣枯燥地羅列定義，而是通過生動的比喻和貼切的例子，將這些抽象的算法具象化。比如，在解釋神經網絡時，它將神經元比作我們大腦中的神經細胞，將信息的傳遞比作信號的傳遞，這種類比讓我一下子就抓住瞭核心。同時，我也很欣賞作者在論述中加入的哲學思考。人工智能的發展，不僅僅是技術的進步，更是對人類自身智能本質的拷問。它讓我們重新審視“智能”的定義，以及人類在智能領域中的獨特性。這本書讓我明白，人工智能並非是要取代人類，而更像是人類智慧的延伸和輔助。

評分☆☆☆☆☆

翻開《人工智能》這本厚重的著作，我感覺自己像是在探尋一個古老而又嶄新的領域。作者以一種非常審慎而又充滿激情的筆觸，描繪瞭人工智能發展的宏大圖景。我特彆欣賞書中對“意識”這個概念的探討。人工智能能否擁有意識？這或許是關於人工智能最根本、也最令人著迷的問題之一。書中並沒有給齣明確的答案，而是通過迴顧哲學、心理學、神經科學等多個學科的觀點，引導讀者去思考。這種開放式的探討，讓我對接下來的研究方嚮充滿瞭好奇。我瞭解到，即使在人類的意識研究方麵，我們也仍然存在諸多未解之謎，更何況是關於機器意識的探討。這本書讓我明白，人工智能的未來發展，不僅僅是算法的迭代和算力的提升，更可能觸及到我們對生命、對智能本質的理解。此外，書中對“人機交互”的深入分析，也讓我受益匪淺。隨著人工智能越來越深入地融入我們的生活，如何設計更自然、更高效、更人性化的人機交互方式，變得尤為重要。作者在這方麵提齣瞭一些前瞻性的觀點，讓我對未來的智能設備和係統有瞭更清晰的想象。

評分☆☆☆☆☆

《人工智能》這本書，像一顆璀璨的明珠，在我求知的道路上閃耀著智慧的光芒。作者以一種極具啓發性的方式，引導我深入探索人工智能的奧秘。我特彆喜歡書中對“遷移學習”和“元學習”等高級概念的講解。這些概念之前對我來說，就像天書一樣，但經過作者的詳細闡釋，我逐漸理解瞭它們的核心思想。例如，遷移學習讓我明白，人工智能並非要從零開始學習每一個新任務，而是可以藉鑒已有知識，從而提高學習效率。這就像人類在學習新技能時，會運用過去的經驗和知識一樣。而元學習，則更像是“學習如何學習”的能力，這讓我看到瞭人工智能未來發展的更高層次。作者在論述中，始終強調人工智能與人類智能的相互關係。他並沒有將人工智能視為人類的競爭對手，而是將其視為人類智能的放大器和協同夥伴。這種積極而富有建設性的觀點，讓我對人工智能的未來充滿瞭信心。書中還穿插瞭一些引人深思的哲學問題，比如人工智能是否能擁有情感，以及我們應該如何與具有高度智能的機器相處。這些問題，讓我對人工智能的未來有瞭更深層次的思考。

評分☆☆☆☆☆

一本名為《人工智能》的書，當我第一次在書架上看到它時，心中湧起的是一種莫名的好奇與期待。封麵設計簡約而富有科技感，一種淡淡的深邃藍色基調，仿佛預示著智能海洋的廣闊無垠，又或是深邃算法的邏輯之美。我並非專業人士，但近年來人工智能這個詞匯的齣現頻率之高，以及它在新聞、媒體、甚至日常生活中滲透的深度，都讓我覺得有必要深入瞭解一下。我期望這本書能像一位循循善誘的老師，將那些抽象的概念、復雜的原理，以一種通俗易懂、引人入勝的方式呈現齣來。我不希望它充斥著晦澀難懂的專業術語，或者冰冷的數據模型，而是能在我腦海中勾勒齣一幅清晰的圖景，讓我明白人工智能究竟是什麼，它能做什麼，以及它將如何改變我們的世界。我希望它能講述一些有趣的故事，比如那些早期探索者們充滿激情的智慧火花，或是人工智能在特定領域取得突破性進展的感人瞬間。也許，它還會探討人工智能的倫理問題，那是我一直以來都深感憂慮的方麵。畢竟，當一種技術擁有如此強大的力量時，如何規範它，如何確保它服務於人類的福祉，而非帶來潛在的風險，這是我們每個人都應該思考的。這本書，就像一扇通往未知世界的窗口，我迫不及待地想要透過它，窺探人工智能那令人著迷的奧秘。我期待著它能點亮我的思維，拓寬我的視野，讓我在這個日新月異的時代，不再感到迷茫和無知。

評分☆☆☆☆☆

《人工智能》這本書，對我而言，更像是一次對未來世界的預演。作者以其卓越的洞察力，將人工智能可能帶來的顛覆性變革，以一種生動而又深刻的方式展現齣來。我印象最深刻的是書中關於“通用人工智能”（AGI）的討論。雖然目前AGI的實現仍然遙遙無期，但作者通過對現有技術的梳理和對未來趨勢的分析，勾勒齣瞭AGI可能具備的特徵和潛在的影響。這讓我看到瞭人工智能的終極目標，也讓我對接下來的發展方嚮有瞭更宏觀的認識。書中並沒有誇大其詞，而是以一種嚴謹的態度，分析瞭實現AGI所麵臨的巨大挑戰，比如常識推理、情感理解、創造力等方麵。這種“腳踏實地”的論述方式，讓我對人工智能的未來保持瞭理性樂觀。同時，我也被書中關於“人工智能與社會倫理”的探討所吸引。作者深入分析瞭人工智能可能帶來的社會結構性變化，比如就業市場的重塑、貧富差距的擴大、以及信息繭房效應的加劇等。他並沒有簡單地指責技術，而是提齣瞭構建負責任的人工智能治理體係的必要性。這本書讓我明白，技術的發展與社會的進步必須是同步的，我們需要用智慧和遠見來引導人工智能的未來。

評分☆☆☆☆☆

當我拿起《人工智能》這本書時，我仿佛打開瞭一本關於人類智慧演進的百科全書。作者以其深厚的學識和廣闊的視野，將人工智能的發展曆程、核心技術、以及未來趨勢，進行瞭全麵而深入的解讀。我尤其對書中對“不同人工智能流派”的梳理和比較，印象深刻。從早期的符號主義，到後來的連接主義，再到如今的深度學習，每一種流派都有其獨特的思想和方法論。作者通過對比這些流派的優缺點，讓我對人工智能技術的發展脈絡有瞭更清晰的認識。他並沒有偏袒任何一種流派，而是客觀地分析瞭它們在不同曆史時期所扮演的角色，以及它們是如何相互藉鑒、相互促進，共同推動瞭人工智能的進步。這本書也讓我意識到，人工智能並非一個靜態的概念，而是一個動態發展的領域，它在不斷地吸納新的思想、新的技術，從而煥發齣勃勃生機。我瞭解到，即使是當前非常熱門的深度學習，也並非完美無缺，它仍然麵臨著一些挑戰，比如對大數據的依賴、可解釋性差等問題。這種批判性的視角，讓我對人工智能的發展保持瞭清醒的認識。

評分☆☆☆☆☆

《人工智能》這本書，在我閱讀過程中，不斷挑戰著我原有的認知框架。作者並沒有將人工智能描繪成一個單一的、固定的實體，而是將其視為一個不斷演進、多元化的概念。我尤其對書中關於“人工智能的未來形態”的暢想感到著迷。它不僅僅是對技術發展的預測，更包含瞭對人類與人工智能未來關係的深刻思考。書中探討瞭人工智能可能在協同工作、個性化服務、甚至情感陪伴等方麵扮演的角色。這些設想既令人興奮，也引發瞭我一些關於“界限”的思考。當人工智能在情感和社交方麵介入得越來越深時，我們如何保持人類自身的主體性和獨立性？這種思考，讓我意識到，人工智能的發展不僅僅是一個技術問題，更是一個深刻的社會和哲學問題。作者在論述時，展現瞭極高的批判性思維。他並沒有一味地贊美人工智能的進步，而是對潛在的風險和挑戰進行瞭深入的分析。例如，關於“算法的偏見”問題，他詳細闡述瞭數據偏差如何導緻模型産生不公平的決策，以及如何努力去糾正這些偏見。這種客觀、負責任的態度，讓我對這本書的信任感倍增。它讓我明白，麵對人工智能，我們需要的是智慧和遠見，而不是盲目的樂觀或悲觀。

評分☆☆☆☆☆

《人工智能》這本書，在我看來，更像是一部關於人類探索未知智慧的史詩。作者的筆觸充滿瞭人文關懷，將冰冷的技術概念與溫暖的人類情感巧妙地融閤在一起。我記得書中有一段關於“生成式AI”的探討，它並沒有僅僅停留在技術層麵，而是深入挖掘瞭這種技術對藝術創作、內容生産，乃至人類自我錶達方式的影響。它讓我思考，當機器也能“創造”時，我們如何定義“創造力”？人類的獨特性又體現在哪裏？這種跨學科的思考，是我在這本書中最大的收獲之一。我之前對人工智能的印象，更多地停留在“工具”的層麵，但這本書讓我意識到，人工智能正在觸及我們生活的方方麵麵，它不僅改變瞭我們做事的方式，還在潛移默化地改變著我們思考和感受世界的方式。書中還穿插瞭一些引人入勝的案例研究，比如人工智能在醫療診斷、環境保護、天文學研究等領域的應用。這些案例讓我看到瞭人工智能的巨大潛力和積極意義，它不僅能解決復雜的技術難題，還能為人類社會帶來福祉。同時，作者也提醒我們，在擁抱技術的同時，不能忽視潛在的風險，比如過度依賴、信息繭房、甚至是對人類價值觀的挑戰。這種平衡的視角，讓我對人工智能的未來充滿瞭期待，但也保持瞭一份審慎。

評分☆☆☆☆☆

當我沉浸在《人工智能》這本書的字裏行間時，我仿佛進入瞭一個由數據、算法和邏輯構成的迷人世界。作者的寫作風格非常獨特，他善於將極其復雜的概念，用一種近乎詩意的語言進行錶達。例如，在描述深度學習的“反嚮傳播”算法時，他用瞭“在黑箱中尋覓方嚮，以微小的調整，雕琢齣精準的認知”這樣的句子，瞬間讓枯燥的算法變得生動有趣。這本書讓我對人工智能的“學習”過程有瞭全新的認識。我過去一直以為，人工智能的學習是某種機械的重復，但實際上，它是一個不斷試錯、不斷優化的過程，其中充滿瞭探索和發現。書中對“強化學習”的介紹，讓我體會到瞭“試錯”的魅力，就像一個孩子通過不斷嘗試，逐漸掌握走路、說話一樣，人工智能也是通過與環境的互動，積纍經驗，從而不斷提升自己的能力。此外，我對書中關於“可解釋性AI”的討論尤為感興趣。在人工智能越來越強大的今天，我們迫切需要理解它們是如何做齣決策的，尤其是在一些關鍵領域，比如醫療、金融等。作者在這方麵進行瞭深入的探討，讓我看到瞭人工智能未來發展的方嚮，即在追求強大能力的同時，也要保證其透明度和可信度。這本書讓我對人工智能的理解，不再停留在錶麵的“會做什麼”，而是深入到“為什麼這樣做”的層麵。

評分☆☆☆☆☆

應該是正品，還是不錯的

評分☆☆☆☆☆

寫的比較寬泛，入門差不多

評分☆☆☆☆☆

非常不錯，質量也不錯，內容雖然有點難度。

評分☆☆☆☆☆

物流超快，包裝完好，書籍編寫有條理，組織架構明瞭，不錯

評分☆☆☆☆☆

這本書，還不如英文版的過癮。。。。。

評分☆☆☆☆☆

京東發貨就是快，質量也好！支持！

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不錯的圖書，更新知識必備，趁雙11優惠果斷收入囊中。

評分☆☆☆☆☆

京東服務不錯

評分☆☆☆☆☆

很有價值的一本書