尼克-人工智能简史 - (EPUB全文下载)

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书籍内容：

版权信息
书名：人工智能简史
作者：尼克
ISBN：978-7-115-47160-4
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前言
第 1 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？
参考文献指南
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
参考文献指南
附录1：自动定理证明大事记
附录2：埃尔布朗奖
附录3：几本自动定理证明教科书的评论
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
逻辑
心理学与语言学
明斯基的框架
Sowa的概念图
5. 雷纳特和大知识系统
6. 语义网
7. 谷歌和知识图谱
参考文献指南
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
美国的回应
英国的阿尔维计划
欧洲的ESPRIT
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
参考文献指南
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
参考文献指南
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
参考文献指南
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
参考文献指南
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
参考文献指南
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
第 10 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. 丘奇-图灵论题、超计算和人工智能
参考文献指南
第 11 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：会有超级智能吗？
参考文献指南
第 12 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
1. 模仿游戏
2. 对新问题的评论
3. 游戏中用到的机器
4. 数字计算机
5. 数字计算机的通用性
6. 主要问题的反方观点
7. 学习机器
参考文献
参考文献
人名对照
前言
历史素有两种写法：以人为主和以事为主。所有的传记都是以人为主的；而各种专史，如战争史，则多以事为主。所谓历史是人民创造的还是英雄创造的，我个人的偏好还是以人为本。八卦的历史，读者自然喜欢，对作者也有好处，就像一战后英国首相劳合·乔治对他的耶路撒冷总督说的那样：有争执，咱们政治家才派得上用场，如果他们停下来不打了，你就失业了。
人工智能到底是什么？给一门学科界定范围很难，尤其是这门学科还在快速变化中。即使是数学这样的成熟学科，有时我们也理不清边界，而像人工智能这样朝令夕改的，更是不容易闹清楚了。人工智能的定义素无共识。在大学里，机械系、电子系、计算机系，甚至哲学系都有人干人工智能。让这些人对这门学科取得共识谈何容易。从实用主义（哲学的“实用主义”，不是日常用语“实用主义”）看，一个学科就是学科共同体共同关注的东西。有些毛边可以宽容，演变。这种外延式的定义要比从上帝视角给一个内涵式定义更为实用。
一般认为，人工智能起源于1956年在达特茅斯学院召开的夏季研讨会。国内关于达特茅斯会议和神经网络早期历史的各种段子很多源于我几年前的两篇博客，后来被《上海书评》转发。经过修订，我把它们重新编为本书的两章：“达特茅斯会议：人工智能的缘起”和“神经网络简史”。“计算机下棋”一章的大部分也在《南方周末》发表过。“自动定理证明兴衰纪”的核心内容在《中国计算机学会通讯》连载过。
明尼苏达大学的查尔斯·巴贝奇研究所一直在做计算机科学的口述历史，采访了很多对计算机科学有影响的人，其中有相当一批是人工智能学者。大部分的采访都有录音。除了翻阅各种文献外，我听了近100小时的采访录音，许多人工智能老一代革命家临终时话都说不利索，听这种东西除了兴趣，还得有体力。
图灵大概是第一个对智能做出深刻思考的智者。他1936年的文章“可计算的数”奠定了计算机科学的理论和实践基础，也把相关的哲学思考推进了一大步，以至于哲学家蒙克（Ray Monk）把他列为有史以来最伟大的十位哲学家之一。图灵1950年在哲学杂志《心》（Mind）上发表的文章“计算机与智能”是传世之作，但这篇文章没有靠谱的 ............

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