具体描述
本书全面讲述人工智能的发展史，几乎覆盖人工智能学科的所有领域，包括人工智能的起源。、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等，以宏阔的视野和生动的语言，对人工智能进行了全面回顾和深度点评。
本书作者和书中诸多人物或为师友或相熟相知，除了详实的考证还有有趣的轶事。本书既适合专业人士了解人工智能鲜为人知的历史，也适合对人工智能感兴趣的大众读者作为入门的向导。
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》。
目录信息
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
· · · · · · (收起)
读后感
首先读的是第九章怒骂Dreyfus 和塞尔。尼克在此部分诉诸人身攻击，既说前者虚伪、冒用咨询公司名义发布个人意见，甚至计划雇佣演员吓唬同事，又不怀好意地提及塞尔因卷入性侵官司被停课的事。尼克虽然对哲学家的理论提出了一些有意义的批评（比如批评塞尔“内化”概念的边界，...
本来抱着想要进一步梳理人工智能发展历史，买了《人工智能简史》阅读，我能说这本书是我年度最反感的书目吗？本以为会对不同学派的观点有进一步解释与梳理，结果你给我看了一堆八卦，行吧至少勉强给三星的毕竟学校里读了一些人的原文大概的历史能讲清，但是非要在书中给哲学家...
是也乎,(￣▽￣) 现在技术类图书有一种不好的倾向: 书名有简史的 总是比通史要难写 但是有趣也有用的多 关键特别有种 ;-) 以往从信息简史开始到人类/未来等诸简史, 其实都有点以史预言将来的意思, AI 简史, 反而专注陈述过去, 全书少了一个关键内容: ...
应改名叫ai人物八卦 网络拼凑的屎书！ 140字！ 等了好几天才寄过来 完全不知所云，七拼八凑的一些人物八卦 说实话能这么出书真的也不容易了 谁买谁后悔，千万别上当 可惜了我的时间 真应该事先上豆瓣看看评论 我看书从来不写评论，这次出离愤怒了 请大家记住作者的名字，远离垃...
用户评价
天哪，我最近刚看完这本《人工智能简史》，简直被深深震撼了！这本书不仅仅是讲述了一堆技术名词和发展里程碑，它更像是一场穿越时空的思想盛宴。我从第一页开始就被深深吸引，作者以一种近乎史诗般的叙事方式，将人工智能从模糊的哲学猜想，一步步描绘到我们今天触手可及的现实。我尤其喜欢作者对那些早期先驱者的描绘，他们即便在技术条件极为简陋的情况下，依然怀揣着对智能本质的好奇与探索，那种纯粹的求知欲让人动容。书中对于“什么是智能”的讨论，引人深思，让我开始重新审视人类自身的意识和学习能力。而且，它并没有回避人工智能发展过程中遇到的伦理困境和哲学难题，反而将其作为故事的一部分，让整个叙述更加立体和深刻。读完之后，我感觉自己对这个“智能时代”有了全新的认知，不再是仅仅停留在媒体上那些碎片化的信息，而是有了一个宏大而清晰的图景。这本书的语言流畅而富有感染力，即便是一些复杂的技术概念，也被作者讲解得通俗易懂，仿佛一位老友在娓娓道来，而不是枯燥的科普讲义。我强烈推荐给任何对未来、对人类自身、对科技发展充满好奇的读者，它绝对是一次思维上的深度洗礼。
这本书给我最大的感受是，它完全颠覆了我之前对人工智能的一些刻板印象。我原本以为这会是一本充斥着枯燥算法和复杂数学公式的专业书籍，没想到它竟然如此引人入胜，读起来就像在读一本侦探小说，充满了探索和发现的乐趣。作者巧妙地将历史事件、科学突破以及关键人物的故事编织在一起，让整个叙述节奏明快，引人入胜。我特别欣赏作者在描述那些重大技术节点时的细致入微，比如，他并没有简单地列出某个算法的诞生，而是深入剖析了它诞生的时代背景、面临的挑战以及对后续研究产生的深远影响。书中对于“强人工智能”与“弱人工智能”的界定，以及不同学派之间的争论，也让我大开眼界，原来关于人工智能的未来，有着如此多元而深刻的思考。我一直对机器能否拥有真正的意识感到好奇，这本书在这方面提供的视角让我受益匪浅，它并没有给出简单的答案，而是引导读者去思考，去探索。这本书的结构安排也非常合理，循序渐进，每一章都像是在为下一章打下更坚实的基础。我强烈建议那些想要深入了解人工智能，但又觉得无从下手的朋友们，从这本书开始，它会为你打开一扇通往智能世界的大门。
最近拜读了《人工智能简史》，感觉像是进行了一场奇妙的时间旅行，亲历了人类智能探索的跌宕起伏。这本书给我最直接的感受就是，它不仅仅是知识的堆砌，更是智慧的启迪。作者没有直接抛出各种技术名词，而是像一位博学的向导，带领我们穿越历史的长河，去探寻那些孕育出人工智能思想的土壤。我被那些早期梦想家和科学家们孜孜不倦的追求所打动，他们用有限的工具，勾勒出无限的可能。书中对“机器学习”等核心概念的阐释，清晰明了，并且结合了历史上的重要实验和理论，让我对这些概念有了更加直观的理解。更让我印象深刻的是，作者并没有停留在对过去的回顾，而是将目光投向了未来，对人工智能可能带来的社会变革和伦理挑战进行了深入的探讨。他提出了许多值得我们深思的问题，引导读者去思考人工智能与人类社会的关系。这本书的叙事方式非常吸引人，它将科学的严谨与人文的关怀融为一体，读起来既有知识的满足感，又有情感的共鸣。我强烈推荐给所有渴望理解我们所处时代最重要技术之一的读者，它会让你对人工智能有一个全面而深刻的认识。
这本《人工智能简史》绝对是我近年来读过的最令人兴奋的书籍之一。它以一种极其宏大却又细腻的笔触，为我们勾勒出人工智能从无到有的壮丽画卷。我一直对人工智能充满好奇，但总觉得它过于遥远和神秘，而这本书却将它拉近了，变得触手可及。作者的叙事风格非常具有吸引力，他能够将那些看似晦涩难懂的技术原理，转化为通俗易懂的故事，让你在不知不觉中就掌握了关键的知识点。我特别欣赏作者对那些历史性的辩论和学术分歧的呈现，它让我们看到了人工智能发展并非一帆风顺，而是充满了曲折和挑战。书中对于“算法”和“数据”在人工智能发展中的核心作用的阐述，也让我茅塞顿开，原来这些看似基础的元素，却是构建智能世界的基石。更重要的是，这本书并没有止步于历史的回顾，而是大胆地展望了人工智能的未来，以及它对人类社会可能产生的深远影响。它引发了我对“智能”本身的深刻思考，以及我们应该如何与未来的人工智能共处。这本书的语言充满了智慧和洞察力，读起来让人感到振奋，充满了探索未知的勇气。
我必须说，《人工智能简史》这本书简直就是一本思想的催化剂。它不是那种让你读完就忘的消遣读物，而是会在你脑海里留下深深的印记，让你不断回味，不断思考。作者以一种非常宏观的视角，梳理了人工智能发展脉络，从早期的图灵测试，到神经网络的兴起，再到如今深度学习的蓬勃发展，每一个阶段都被描绘得生动形象，仿佛就在眼前。我特别喜欢作者在讨论人工智能的未来应用时所展现出的那种审慎而又充满想象力的态度。他并没有过度渲染人工智能带来的美好愿景，也没有危言耸听地夸大其潜在的风险，而是以一种客观、理性的态度，呈现了各种可能性。书中的一些案例分析，也让我对人工智能在现实生活中的应用有了更深刻的理解，原来我们身边已经有如此多的智能技术在默默地工作着。这本书的语言风格非常独特，既有学术的严谨，又不失文学的温度，读起来一点也不枯燥乏味。我尤其赞赏作者在处理那些复杂科学理论时所展现出的非凡能力，他能够用最简洁、最生动的语言，将深奥的道理讲解透彻，让人豁然开朗。这是一本值得反复阅读的书，每一次翻开，都会有新的收获和感悟。
替灰灰把第二章读完了，写得全不在点上，应该是今年读过的最烂书了除非今年最后一周还会读到更烂的；
脑残志坚跪读一遍，年度最佳书籍
替灰灰把第二章读完了，写得全不在点上，应该是今年读过的最烂书了除非今年最后一周还会读到更烂的；
对人工智能早期的历史描述的比较好，但是近20年的研究就基本只是商业公司的部分了。人工智能派别众多，对于“人工智能”这个词，也有很多看法，其中有缺漏也正常
泛泛而谈意义不大
