本書追溯了人工智能從古代的機械計算器到現(xiàn)代深度學習與強化學習的演變歷程，突出了人工智能歷史上的關鍵里程碑和眾多科學家、工程師及思想家的貢獻，特別強調了圖靈測試的提出和達特茅斯會議對人工智能領域的深遠影響。
作者深入探討了AI技術在個人助手、無人駕駛、擬人機器人等前沿領域的應用，并對未來的發(fā)展趨勢進行了預測。書中還介紹了圖形芯片、ChatGPT、Midjourney、Stable Diusion和DeepSeek等技術，展現(xiàn)了智能體在創(chuàng)意表達、問題解決和人機交互等領域的無限可能，揭示了AI如何塑造未來。
本書旨在激發(fā)讀者對人工智能的興趣，并為那些渴望深入了解AI領域的讀者提供一份全面的入門指南。作者希望讀者通過本書能夠洞察AI的潛力，并期待更多人投身于AI的研究與創(chuàng)新之中。
王亞暉，曾就讀于美國特拉華大學計算機科學專業(yè)，在校期間開發(fā)了早期針對游戲廣告的實時競價系統(tǒng)--Simnect，回國后獲得風險投資。從學生時代起就對人工智能有濃厚的興趣，在游戲設計與編程工作中更意識到人工智能對自己的幫助與巨大潛力，因此希望把自己對人工智能的學習心得分享給更多讀者。曾創(chuàng)作解謎書《天啟：跨越四百年時空的謎案》，著有《中國游戲風云》《游戲為什么好玩》《游戲化思維》《電子游戲商業(yè)史》《交叉小徑的花園：趣說數(shù)學探索史》《改變世界的12個算法》等作品。
引言 古老的狂想：人類對人工智能的向往
古代人類對人工智能的探索 001
科幻小說中的人工智能 007
電子計算機的誕生 011
古代的計算器 011
查爾斯·巴貝奇和現(xiàn)代計算機 016
電子計算機的誕生 022
第一章 圖靈的詩篇：開啟計算機科學與人工智能新紀元
早期的圖靈 029
圖靈測試和圖靈機 033
什么是圖靈測試 033
什么是圖靈機 037
圖靈、馮·諾依曼和第一臺電子計算機 041
圖靈的遺產 047
第二章 達特茅斯會議：聚是一團火，散是滿天星
會議的背景 049
主要參會人員 059
馬文·李·明斯基 059
納撒尼爾·羅切斯特 062
克勞德·香農 065
艾倫·紐厄爾 069
赫伯特·西蒙 071
約翰·霍蘭德 074
唐納德·麥克克里蒙·麥凱 075
雷·所羅門諾夫 076
朱利安·比格洛 077
奧利弗·塞爾弗里奇 079
會議的影響 083
第三章 樂觀思潮，直至寒冬
Shakey的誕生 085
積木世界 092
專家系統(tǒng)的發(fā)展 099
LISP和專家系統(tǒng)的誕生 099
專家系統(tǒng)的繁榮 102
人工智能的寒冬 107
第四章 異軍突起：日本與第五代計算機
什么是第五代計算機 112
日本的戰(zhàn)后經濟 112
第五代計算機項目的啟動 118
Prolog 124
歐美國家的應對 128
第二次人工智能寒冬 136
貝葉斯網絡 138
第五章 重要的應用：他們還是想著“人造人”
個人助手 142
無人駕駛 148
擬人機器人 160
第六章 翻天覆地：卷積神經網絡的誕生
機器學習 176
感知機 181
什么是卷積神經網絡 186
卷積神經網絡的誕生 189
第七章 人類一敗涂地：深度學習和強化學習
什么是深度學習 198
深度學習的關鍵算法 204
反向傳播算法 205
循環(huán)神經網絡 206
長短期記憶網絡 208
生成對抗網絡 209
從下棋到人工智能 211
強化學習的應用和原理 221
第八章 便利與爭議：ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion
圖形芯片 226
芯片產業(yè)的誕生和發(fā)展 226
圖形芯片的誕生和發(fā)展 229
英偉達和CUDA 237
深度學習框架 240
從大語言模型到Transformer 245
OpenAI和ChatGPT 250
Midjourney和Stable Diffusion 259
擴散模型和Stable Diffusion 260
Midjourney 262
DALL-E 264
生成圖片的爭議 266
大模型困境和DeepSeek 268
附錄
人工智能大事件時間線 272
參考文獻 276
書單推薦
