為何隻能在有限範圍使用的弱人工智能突然變得 聰明起來？擁有人類的創造力、復制人類的思維、與 人類相愛……人工智能究竟能走多遠？智能時代，人 類的工作、價值、思維是更進化還是會被淘汰？ 從無所不知的語音助手到復制人類思維的虛擬替 身，這本盧克·多梅爾所著的《人工智能》將人工智 能發展歷史上一個個有趣的故事串聯起來，並梳理了 計算機之父艾倫·圖靈、深度學習鼻祖傑夫·辛頓等 眾多對人工智能的發展起到重要作用的歷史人物，把 科幻與真實交錯、古老與現代並存的人工智能全方位 、多角度地展現在我們面前，傾情描繪了人工智能時 代的精彩。 人工智能作為人類的偉大作品，也對我們的生活 產生了重大影響，不管是智能制造還是未來就業，人 工智能都不可避免地參與到人類的未來命運中。我們 該如何抓住機遇，積極迎接人工智能帶來的挑戰？答 案就在這本《人工智能》中。 為何隻能在有限範圍使用的弱人工智能突然變得聰明起來？擁有人類的創造力、復制人類的思維、與人類相愛……人工智能究竟能走多遠？智能時代，人類的工作、價值、思維是更進化還是會被淘汰？ 從無所不知的語音助手到復制人類思維的虛擬替身，這本書將人工智能發展歷史上一個個有趣的故事串聯起來，並梳理了計算機之父艾倫·圖靈、深度學習鼻祖傑夫·辛頓等眾多對人工智能的發展起到重要作用的歷史人物，把科幻與真實交錯、古老與現代並存的人工智能全方位、多角度地展現在我們面前，傾情描繪了人工智能時代的精彩。 人工智能作為人類的偉大作品，也對我們的生活產生了重大影響，不管是智能制造還是未來就業，人工智能都不可避免地參與到人類的未來命運中。我們該如何抓住機遇，積極迎接人工智能帶來的挑戰？答案就在這本書中。

盧克？多梅爾（Luke Dormehl） 著名科技記者，紀錄片和電影制片人，與世界上很多大型科技公司都有合作。經常為《連線》、《衛報》、《快公司》等媒體撰寫科技類文章。曾出版《算法時代》《蘋果革命》等著作。

推薦序
前言

第一章表現不俗的傳統人工智能怎麼了
未來已來
人工智能的三位**先驅
達特茅斯會議
傳統人工智能的黃金時期
太空機器人沙基
“中文房間”實驗
莫拉維克悖論
轉變目標
專家繫統
谷歌誕生

第二章以自主學習的方式創建新的人工智能
自主學習的重要性
神經科學之父
以神經元模型為基礎的感知器
關於感知器的爭論
霍普菲爾德網的興起
神經網絡的守護神
聯結主義者
歡迎來到深度學習領域
人工智能新主流

第三章萬物互聯的智能時代已經來臨
智能設備成為現代生活的必需品
會思考的事物
“控制論”簡史
早期的自動機器人
計量生物學上的記錄者
未來家庭
機器學習的普及
智慧城市
做好互聯網消失的準備
智能設備存在的問題

第四章人工智能助手如何為我們效勞
打敗圖靈測試
人工智能助手的興起
多功能的人工智能助手
從被動人工智能助手到主動人工智能助手
數字民主
與人工智能助手相愛
人工智能的人性化
合格的心理治療師
出門請帶上它們

第五章人工智能正在改變就業市場
親愛的沃森
一個技術性失業的世界
技術*新換代的積極意義
新工作機會的產生
土耳其機器人的復仇
人工智能中的人類元素

第六章人工智能真的具有創造力嗎
機器人的創造力
什麼叫創造力
“重生”的甲殼蟲樂隊
天纔的靈光一現
人工智能能否成為發明家
洛夫萊斯測試
祝賀沃森大廚

第七章意識上傳實現人類永生
利用機器實現死後永生
個性捕捉
延長人類壽命
模擬神經元
繪制大腦
下一個大事件
意識上傳

第八章人工智能關乎未來的一切
末日的開端
奇點來臨
狹義與廣義的區別
人工智能帶來的風險
“黑箱”風險
我們無法起訴機器人
機器人學的三大法則
人工智能的權利

結論 當機器變得*加智能
致謝
譯後記**序
前言
第一章 表現不俗的傳統人工智能怎麼了
未來已來
人工智能的三位**先驅
達特茅斯會議
傳統人工智能的黃金時期
太空機器人沙基
“中文房間”實驗
莫拉維克悖論
轉變目標
專家繫統
谷歌誕生
第二章 以自主學習的方式創建新的人工智能
自主學習的重要性
神經科學之父
以神經元模型為基礎的感知器
關於感知器的爭論
霍普菲爾德網的興起
神經網絡的守護神
聯結主義者
歡迎來到深度學習領域
人工智能新主流
第三章 萬物互聯的智能時代已經來臨
智能設備成為現代生活的必需品
會思考的事物
“控制論”簡史
早期的自動機器人
計量生物學上的記錄者
未來家庭
機器學習的普及
智慧城市
做好互聯網消失的準備
智能設備存在的問題
第四章 人工智能助手如何為我們效勞
打敗圖靈測試
人工智能助手的興起
多功能的人工智能助手
從被動人工智能助手到主動人工智能助手
數字民主
與人工智能助手相愛
人工智能的人性化
合格的心理治療師
出門請帶上它們
第五章 人工智能正在改變就業市場
親愛的沃森
一個技術性失業的世界
技術*新換代的積極意義
新工作機會的產生
土耳其機器人的復仇
人工智能中的人類元素
第六章 人工智能真的具有創造力嗎
機器人的創造力
什麼叫創造力
“重生”的甲殼蟲樂隊
天纔的靈光一現
人工智能能否成為發明家
洛夫萊斯測試
祝賀沃森大廚
第七章 意識上傳實現人類永生
利用機器實現死後永生
個性捕捉
延長人類壽命
模擬神經元
繪制大腦
下一個大事件
意識上傳
第八章 人工智能關乎未來的一切
末日的開端
奇點來臨
狹義與廣義的區別
人工智能帶來的風險
“黑箱”風險
我們無法起訴機器人
機器人學的三大法則
人工智能的權利
結論 當機器變得*加智能
致謝
譯後記

1964年紐約世博會上凸顯了人工智能願景的兩種表現。**種表現是人們對於等待著他們的未來有多麼樂觀。盡管冷戰威脅時隱時現，但在19世紀60年代，人們卻在許多方面都表現出驚人的樂觀態度，畢竟在60年代初，約翰·肯尼迪總統宣布：在10年內，人類將登上月球。而在這10年的結尾，人類確實做到了。如果連這都能做到，那麼解析和重建意識看似*容易實現。政治學家、人工智能創始人之一赫伯特·西蒙（Herbert Simon）於1960年宣稱：“我們離復制人類大腦解決問題的能力和信息處理的能力已經不遠了。”可能是借鋻了肯尼迪向對手下戰書的方式，他隨意地加上了自己估計的時間：“如果我們在未來10 年還未實現這一願景，那纔令人驚訝。” 西蒙的預測後來無望地落空了，但事實證明，有關紐約世博會的第二種表現就是：IBM 當時並沒有錯。盡管我們堅持認為人工智能尚未普及，但1964 年令人驚掉下巴的三項技術如今已司空見慣。光學掃描和信息檢索已演變成互聯網，讓我們在一瞬間獲得的信息比原本一生可能獲得的信息還要多。雖然我們仍然無法預見未來，但是基於用戶不斷預測我們可能感興趣的新聞故事、書籍或歌曲所生成的巨大數據集，我們正在人工智能方面取得巨大的進展。這種預測的連通性不**於傳統意義上的計算機，而且還通過大量智能傳感器和設備嵌入到了周圍的設備、車輛和建築中。
福爾摩斯木偶劇旨在展示通過計算機邏輯可以完成多種任務的方式。我們的計算機邏輯方法已經在某種程度上做出了改變，但是在查看兩張照片並且判斷照片中是否為同一人時，福爾摩斯可能還是會被**度高於人類的現代人臉識別算法所折服。福爾摩斯的創造者、作家柯南·道爾（Conan Doyle）是一位畢業於愛丁堡大學（如今是英國**人工智能院校之一）的專業醫生。如果他看到疾病診斷效率高過許多人類醫生的人工智能Modernizing Medicine（現代化醫療），也很可能會對此贊嘆不已。
*後，世博會上神奇的機器譯員已發展演變成為**我們*為熟悉的谷歌翻譯：一項擁有驚人的高準確率、涵蓋58 種不同語言（共計3 306項獨立翻譯服務）的免費機器翻譯服務。如果說世博會設想的是俄語與英語之間的即時翻譯，那麼谷歌翻譯則*進一步，它能夠提供冰島語和越南語或者波斯語和意第緒語等此前受到局限的語種之間的翻譯。憑借雲計算，我們甚至不需要固定的主機來執行計算，隻需要比一副紙牌還小、被稱為智能手機的便攜式計算機即可。
在某種程度上，由於所有這些技術現已存在，而且不僅存在於研究實驗室中，而是幾乎每個想要使用它們的人都能唾手可得，因此很難說我們還沒有進入人工智能時代。與我們在生活中為自己制定的許多虛無縹緲的目標一樣，人工智能成為計算機科學的“夢幻島”：一種總是潛伏在下一個轉角的虛空“假設”。
但是，如果因此就認為人工智能自60年前誕生到**一直在直線發展就大錯特錯了。在開始普及目前推動人類重大進步的大規模“深度學習神經網絡”前，我們必須對人工智能的歷史有*多的了解。
我們也必須了解，長期以來，在走上錯誤的道路前，人工智能是看上去發展得很順利的。