内容简介

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系统V内核剖析》和《哲学评书》。

作品目录

第1章　达特茅斯会议：人工智能的缘起 1
1. 背景 1
2. 达特茅斯会议 6
3. AI历史的方法论 9
4. 会议之后 14
5. 预测未来：会有奇点吗？ 19
第2章　自动定理证明兴衰纪 24
1. 自动定理证明的起源 24
2. 罗宾逊和归结原理 32
3. 项重写 34
4. 阿贡小组和马库恩 35
5. 符号派的内部矛盾：问答系统和归结原理的失落 37
6. 几何定理证明与计算机代数 39
7. 定理证明系统和竞赛 44
8. 哲学问题 46
9. 现状 49
10. 结语 51
第3章　从专家系统到知识图谱 60
1. 费根鲍姆和DENDRAL 60
2. MYCIN 64
3. 专家系统的成熟 65
4. 知识表示 66
5. 雷纳特和大知识系统 70
6. 语义网 73
7. 谷歌和知识图谱 75
第4章　第五代计算机的教训 79
1. 背景 79
2. 理论基础：逻辑程序和Prolog 82
3. 五代机计划和五代机研究所 85
4. 并发Prolog 88
5. 美国和欧洲对日本五代机计划的反应 90
6. 结局和教训 94
7. 日本还有机会吗：日本下一代人工智能促进战略 95
第5章　神经网络简史 97
1. 神经网络的初创文章 97
2. 罗森布拉特和感知机 103
3. 神经网络的复兴 107
4. 深度学习 111
第6章　计算机下棋简史：机定胜人，人定胜天 116
1. 机器下棋史前史 116
2. 跳棋插曲 118
3. 计算机下棋之初 119
4.“深蓝” 124
5. 围棋和AlphaGo 125
第7章　自然语言处理 128
1. 乔治敦实验 128
2. 乔姆斯基和句法分析 129
3. ELIZA和PARRY 136
4. 维诺格拉德和积木世界 143
5. 统计派又来了 149
6. 神经翻译是终极手段吗？ 151
7. 问答系统和IBM 沃森 152
8. 回顾和展望 154
第8章　向自然学习：从遗传算法到强化学习 159
1. 霍兰德和遗传算法 159
2. 遗传编程 164
3. 强化学习 166
4. 计算向自然学习还是自然向计算学习 172
5. 计算理论与生物学 173
第9章　哲学家和人工智能 177
1. 德雷弗斯和《计算机不能干什么》 177
2. 塞尔和中文屋 184
3. 普特南和缸中脑 187
4. 给哲学家一点忠告 190
第10章　人是机器吗？——人工智能的计算理论基础 195
1. 丘奇-图灵论题：为什么图灵机是最重要的发明？ 197
2. 相似性原则：另一个重要但不太被提及的计算理论思想 201
3. 超计算 205
4. BSS实数模型 206
5. 量子计算 208
6. 计算理论的哲学寓意 211
7. 丘奇-图灵论题、超计算和人工智能 212
第11章　智能的进化 216
1. 大脑的进化 216
2. 能源的摄取和消耗 218
3. 全社会的算力作为文明的测度 220
4. 人工智能从哪里来？ 222
5. 人工智能向哪里去：会有超级智能吗？ 223
第12章　当我们谈论生死时，我们在谈论什么？ 230
附录1　图灵小传 237
附录2　人工智能前史：图灵与人工智能　249
附录3　冯诺伊曼与人工智能 255
附录4　计算机与智能 261
参考文献 293
人名对照 308
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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系统V内核剖析》和《哲学评书》。

精彩摘录

科普有一种写法：用一些貌似通俗的语言去解释复杂的原理。我一直不大相信这种写法，无论作者是内行还是专业科普作家。我压根就没见过一本可以把量子力学解释清楚的科普书。即使简单如图灵机，也鲜有适当的普及读物。

——引自第3页

我常用的一种历史研究工具是谷歌的Ngram。谷歌扫描了三千多万本书，把书中出现的词组的词频统计结果公布，以时间为横轴、词频为纵轴画一条曲线，就可能看出特定的词在不同历史时间段的兴衰，从而得出某些洞察。例如，通过比较“UnitedStatesare”和“UnitedStatesis”在历史上出现的频率，就可看出美国人是何时开始认同美国作为一个统一的国家的。很明显，南北战争之后，“UnitedStatesis”开始变得更常用。

——引自第3页