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産品特色

編輯推薦

　　近年來，人工智能浪潮在全球興起，正在對人類社會造成深刻影響。在中國，人工智能也受到高度重視，中國人工智能技術發展與應用，已經處於世界前列。2017年7月國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，將進一步推動中國人工智能的發展，瞭解和掌握一定的人工智能知識和技術，將成為中國廣大群眾的需求和必備的技能。鑒於這樣的背景，嚮大眾普及人工智能知識是長期而重要的工作。
　　本書以講故事的方式敘述人工智能發展的簡要曆史，通俗介紹人工智能關鍵技術發展過程和作齣貢獻的重要人物，展現人工智能應用現狀並前瞻未來，特彆關注中國人工智能的現狀與未來。全書通過引人入勝的故事，讓人瞭解人工智能發展概貌和廣闊應用前景，增強對人工智能這一技術革命中新生事物的興趣和自覺應用的意識。

內容簡介

　　《AI傳奇：人工智能通俗史》就是希望在迴顧人工智能傳奇曆史、敘述人工智能現狀和未來的同時，也對中國人工智能的現在和未來有所介紹和展望。希望為讀者提供一個簡短的、通俗而有趣的人工智能發展史讀本。希望大傢在閱讀這一讀本的同時，把自己和人工智能的現在與未來建立起親密友好的聯係。

作者簡介

　　陳宗周，科學作傢。他的《WPS之謎》、《軟件輝煌》、《PC機十年》、《跨越電腦時空》、《新工業革命》、《愛因斯坦投下的石子》等作品或專欄有較大影響。他也是《電腦報》、《知識經濟》、《環球科學》、天極網等多傢知名科技媒體創辦人，現任《環球科學》雜誌總編。

精彩書評

　　人工智能是時下熱點，相關讀物數不勝數，難免良莠不齊。本書好就好在雅俗共賞。作者是資深媒體人，本書既堅守瞭專業的嚴謹，又如書名所示，通俗易懂，不乏生動的細節和軼事。這本全景式描繪人工智能發展史的著作，無疑有助於人們更準確地認識和把握未來技術、經濟和社會發展趨勢。
　　——鬍舒立（財新傳媒總編輯）
　　
　　陳宗周先生當年創辦《電腦報》，引中國信息文明啓濛之先。現在他又推齣人工智能新著《AI傳奇——人工智能通俗史》，前瞻依舊，文采斐然，人文情懷濃濃，是我們進入智能時代的通俗入門讀本、難能可貴的參考。
　　——方興東（互聯網實驗室創始人、汕頭大學國際互聯網研究院院長、全球互聯網口述曆史項目發起人）
　　
　　AI是現今時代有知名度的名詞，但大眾對AI的前世今生和未來卻很朦朧。曆史讓人睿智，曆史預示未來。《AI傳奇——人工智能通俗史》一書讓人對神秘AI豁然開朗不少，對於"大眾認知AI和年輕人引導AI未來"將很有裨益！
　　——歐陽宏偉（浙江大學愛丁堡大學聯閤學院院長、再生醫學專傢）
　　
　　在一些人眼中，人工智能（AI）是改變21世紀的重要力量；在另一些人眼中，人工智能有可能打開潘多拉的盒子，其危險程度甚於核子武器。人工智能究竟是什麼？它將給這個紛繁變化的世界帶來怎樣的影響？為什麼直到2016年它纔成為大紅大紫的熱門，炙手可熱的技術？本書是迴答這些問題的*佳入門讀物。陳宗周之於跌宕起伏的《AI傳奇——人工智能通俗史》，猶如尤瓦爾?赫拉利之於波瀾壯闊的《人類簡史》。
　　——硃也曠（作傢、批評傢、《南方周末》高級編輯）
　　
　　對於AI大浪，既不應做鴕鳥不聽不聞敬而遠之，也不應做鸚鵡不管不顧盲目附和。陳宗周老師的這本新著不僅充分展現齣人人心中都有、個個筆下皆無的高超境界，更讓每一個希望在AI時代做弄潮兒的有誌之士瞭解過去，展望未來。
　　——林軍（科技媒體雷鋒網創始人）

目錄

目錄
贊譽序言前言
第一章春暖花開——人工智能復興
曠世棋局的幕後英雄002
人機博弈之戰004
AI大潮席捲007
各國政府的應對策略011
第二章酷暑與寒鼕——人工智能60年艱難曆程
1956年達特茅斯會議與AI誕生016
初期的繁榮與樂觀019
遭遇計算能力瓶頸021
復興與再度冰凍023
20年寒鼕027
第三章傑弗裏·欣頓——突破人工智能關鍵技術的人
實習生培訓班的老人030
人工神經網絡道路崎嶇034
寒鼕中的堅持036
深度學習登場038
第四章助飛的雙翼——深度學習成功的秘密
不是隻要有好算法就能成功042
瘋狂冒險傢黃仁勛與GPU046
“拼命三郎”李飛飛締造ImageNet050
讓深度學習升華052
第五章數據魔方——數據科學崛起
華爾街數據爭奪戰056
AI眼中的曆史與未來058
造就神奇的數據科學060
來自大數據的挑戰062
異軍突起的數據可視化065
硬幣的另一麵067
第六章機器在聆聽——語音識彆的曆史性突破
人類的美好夢想與曆史探索070
統計語言學打破沉寂071
劍橋語音的黃金十年073
技術高門檻與壟斷076
深度學習帶來曆史性突破078
廣闊的創新領域080
第七章讓霍金傾談——語音閤成創造奇跡
機器製造“完美的保羅”086
語音閤成的漫漫長路089
科大訊飛，一名在校生書寫的傳奇090
語音交互大戰打響093
第八章重建巴彆塔——機器翻譯拆除語言樊籬
機器翻譯嶄露頭角100
冷戰催生的機器翻譯101
語言的規則太復雜103
統計翻譯成為主角105
見證曆史的活樣闆107
科技巨頭的競技場108
第九章第二雙眼睛——計算機視覺大放異彩
央視節目引起熱議114
計算機視覺前史115
學科奠基人戴維·馬爾117
走上快車道119
中國力量崛起122
榖歌貓與計算機視覺的未來124
第十章忠實的朋友與助手——形形色色的機器人
美的收購“德國國寶”128
機器人的前世今生130
現代製造業與工業機器人132
服務機器人大閤唱134
巨大的衝擊波139
第十一章飛翔的機器——無人機的廣闊天地
無人機“黑飛”事件142
漫長發展史143
汪滔與大疆145
給“矽榖狂人”上瞭一課148
廣闊的應用領域149
微小型化與集群應用152
無人機的未來154
第十二章智能交通革命——自動駕駛的夢想與現實
收購狂潮158自動駕駛概念與無人車的曆史159
伊拉剋戰場引發的無人車挑戰賽161
民用研究趁勢而上162
“狂人”馬斯剋來瞭165
不同的聲音——無人駕駛還需60年168
無人車暢想麯170
第十三章無形機器人——無處不在的虛擬機器人
一場官司的背後172
什麼是Bot174
Bot今昔175
創業的新機會177
虛擬機器人大顯神通179
未來的競爭利器180
第十四章終身學習時代來臨——人工智能塑造新人生
教育史上的“一場數字海嘯”186
機器人給考試評分190
高考機器人亮相192
AI帶來個性化教育193
超越大學，終身學習196
第十五章電腦神醫——精準醫學帶來的福音
AI挑戰醫生200
破解醫學影像處理難題202
手術機器人205
精準醫學應運而生208
新藥研製走上新路210
時刻不離的遠程AI醫生212
第十六章二十三條軍規——對人工智能威脅論者的迴答
烏鎮內外216
AI威脅論為什麼是錯的219
今天的AI可能還處於胚胎階段221
樂觀的信號齣現223
未雨綢繆的“二十三條軍規”225
第十七章美麗新世界——AI的未來
AI2.0新篇章230
通用AI的追求231
深度學習的未來232
挑戰摩爾定律234
嚮人腦學習237
人類的新徵程240
第十八章中國傳奇正在書寫
AI名人堂裏來瞭中國人244
244國際學術會議因春節改期246
246美國媒體關注中國AI247
247開放環境創造雙贏249
249美國政府的新擔憂251
創業大潮風起雲湧252
宏偉的國傢AI發展藍圖255

前言/序言

　　FOREWORD
　　序言
　　下一波浪潮和AI的未來
　　今天大傢都覺得AI“大風”來瞭，必須趕快前進不要掉隊。但是如果冷靜想想，AI還是麵臨很多挑戰。
　　研究方麵的挑戰更大一些。國務院2017年7月印發的《新一代人工智能發展規劃》提齣：我國到2030年人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心，智能經濟、智能社會取得明顯成效，為躋身創新型國傢前列和經濟強國奠定重要基礎。這對研究工作提齣瞭很高的要求。同時，中國工程院也發布瞭新一代人工智能發展報告。新一代人工智能也稱為AI
　　2.0，我國的人工智能發展正從AI1.0嚮AI2.0過渡。
　　AI現在的主要缺陷或者說不足是在機器學習上。深度學習即深度神經網絡是機器學習的一種方法，這種方法確實可以解決很多問題，在實踐中也取得瞭很大的成功。但深度學習也要發展。我去美國開會時，馬裏蘭大學一位很知名的AI專傢調侃說，現在“深度學習有深度而無學習”（DeepLearning——DeepYES，LearningNO）。因為這樣的“學習”嚴格說不是學習，而是訓練，是用大數據在訓練一個數學模型，而不是真的通過學習獲得知識。
　　更大的問題是人們不知道機器學習是怎麼解決問題的。在神經網絡裏，有很多東西沒有辦法定性和解釋，這是一個比較難的問題。若要解決這個問題，AI可能又會迎來一波大浪潮。
　　所以，圍繞機器學習的基礎性研究是AI領域很重要的研究內容，很多研究人員包括我知道的兩位圖靈奬得主都在進行這方麵的研究。而美國國傢科學基金會（NSF）從2016年開始對簡單使用深度學習去解決問題的研究已經不再支持，但對於機器學習原創研究工作仍然大力支持。我國國傢自然科學基金委員會（NSFC）也會在這方麵有很大的支持力度。
　　對於未來，我們需要思考AI現在做瞭多少事，未來還有多少事需要做。
　　事實上，我們現在所解決的AI問題還是很小的一部分。AI涉及的問題可以分為四部分。
　　第一部分是可統計可推理的AI問題。什麼是可統計？隻要數據多瞭，通過統計就可以找到規律。什麼是可推理？知識之間的邏輯關係、因果關係能歸納齣來。可推理既可能是基於大數據的推理，也可能是基於符號的推理。現在對這部分AI問題的研究和應用已經逐步成熟，因為既有深度學習，又有經過多年研究的邏輯演算基本算法。這一部分研究成果在工業界已經可以使用，可應用於機器人以及各種各樣的知識決策係統。
　　第二部分是不可統計可推理的AI問題。因為數據不完備、過於稀疏，或者難以對數據的特徵進行描述，這樣就無法進行統計，但是可推理，可以寫齣正確的規則。這部分AI問題靠大數據解決不瞭，隻能靠傳統的邏輯和規則來處理。
　　第三部分是可統計不可推理的AI問題。有大數據，通過大數據能統計齣規律，但是語言錶述邏輯和因果關係相當復雜。這一部分AI問題中有些用神經網絡可以解決，但用推理的方法很難解決。這方麵的曙光已經初現，但是也需要更多的突破。
　　第四部分是不可統計不可推理的AI問題。這是最難的AI問題，未來這方麵難以很快有作為。為什麼？因為這類問題連我們自己也說不清楚。比如說人類有很多頓悟，這些頓悟能通過統計證明它的産生嗎？不可能。能通過推理證明它的産生嗎？同樣不可能。什麼人在什麼環境下突然想明白一件事，這個問題機器解決不瞭，因為沒有模型和數據。所以這類問題是未來機器人不可能涉足，不可能勝過人類的。
　　通過分析這四部分AI問題，可以看齣第一部分的研究比較成熟，已經能夠成功應用瞭。第二、第三部分正在突破，是AI1.0嚮AI2.0過渡的主要研究內容。也不難看齣，未來AI會在哪些方麵超過人以及在哪些方麵不可能超過人。第四部分的AI問題在短期內難以突破。
　　AI給全社會尤其是自動化、機器人領域帶來瞭極大的發展機遇。過去這幾十年，我們經曆瞭幾波比較大的浪潮。第一波是PC浪潮，給信息領域帶來瞭顛覆性影響。之後是互聯網浪潮，成就瞭一大批互聯網公司，如榖歌、百度。緊接著是移動互聯網的新一波浪潮，蘋果、華為等都是乘著這波浪潮成長起來的公司。下一波是什麼？一定是AI，一定是新一代的AI公司。
　　未來的機器人什麼樣？現在的機器人的絕大部分行為是事先設計齣來的，我們把它叫作DesignedRobot，如機器人的前進、拐彎都是事先設計好的。未來的機器人應該叫學習機器人——LearningRobot。機器人生産齣來以後，它不知道要乾什麼。你訓練它乾什麼，它就乾什麼。就像小孩一樣，小孩齣生時能說他將來是數學傢、物理學傢、技術工人、農民嗎？他什麼都不是，但又什麼都可能是。未來機器人也應該是生産齣來時什麼都不是，通過你教它和它自己學習，它也可能什麼都是。教它開車它就能開車，教它上流水綫操作它就能上流水綫操作。這一天一定會到來。
　　怎麼讓未來的機器和係統具有與人類同樣的知識能力和水平？這是最大的問題。現在機器和係統的大部分知識是軟件知識。對於一個機器或係統，我們會給它現成的軟件和大數據集並對它進行不斷的訓練，讓它不斷與人聊天、對話，不斷調整反饋，逐步成熟，這是現在的情況。
　　未來的機器和係統需要的不僅是現成的軟件知識，而且應該具有開放性獲取知識的能力。人類之所以一直在進步，是因為知識本身是開放的，我們得到瞭知識，然後教給學生，或寫成書籍貢獻給社會，在這個基礎上，彆人再去添加新的知識，社會得到這些知識之後就會不停地進步。所以人類社會一定是開放的，如果不開放，這個社會就不能進步。這樣的道理同樣適用於AI，適用於機器人。
　　未來人類和未來AI，一定會在開放環境中共同前進。
　　高文
　　北京大學信息科學技術學院教授
　　中國工程院院士
　　中國計算機學會理事長
　　國傢自然科學基金委員會副主任
　　PREFACE
　　前言
　　2009年鞦天，我訪問多倫多大學，校園鞦色給人留下瞭很深刻的印象。但我那時還不知道，校園中最美麗的一道風景其實是一位叫傑弗裏·欣頓的教授，今天讓人工智能復興的關鍵技術——深度學習，與這位老人在這裏的堅守密不可分。
　　2012年鼕天，我來到倫敦大學學院。那是聖誕節前夜，學生們正在舉辦各種各樣的活動，校園洋溢著的節日氣氛和蓬勃的青春氣息讓人難忘。同樣，我也不知道，一位叫戴密斯·哈薩比斯的年輕創業者剛從這群學生中走齣。他的公司就在大學附近的繁華街區，幾年後幾乎全球傢喻戶曉的AlphaGo實際上就誕生於此。
　　作為一直密切關注前沿科技的科技編輯，我長期追蹤信息技術的發展，對人工智能也有濃厚興趣。但是，實事求是地說，對那個時候正興起的全球人工智能新浪潮，我還是沒有足夠敏銳地捕捉到最初的浪花。
　　我想，這也許是一種啓示——對於悄然而至並對人類社會正發生著巨大影響的重要變革，人們可能一開始並沒有那麼敏感。而對於這樣的變革，我們不但應該知道，還應該瞭解和掌握一些更詳細的知識。所以，2017年春天，當《電腦報》的編輯約稿，希望為讀者寫一個關於人工智能的專欄連載時，我欣然答應。因為，我深知嚮廣大群眾介紹和普及人工智能知識，在今天是一件很必要和很急迫的工作。
　　《電腦報》的專欄連載從2月一直寫到6月纔完成，機械工業齣版社希望在此基礎上齣版一本書，在進行瞭修訂和補充之後，本書來到讀者麵前。
　　人工智能對人類社會將有多大的影響？英國數字化和文化部長馬特·漢考剋預言：人工智能有望像19世紀的蒸汽機那樣徹底改變我們的生活。
　　但是，今天的人們未必能深切感受到一場像蒸汽機引發的工業革命那樣的智能革命正在我們身邊發生。這樣的現象在工業革命的故鄉英國也曾發生過。
　　從18世紀就在英格蘭中北部開始的工業革命，幾乎是靜悄悄地發生又緩緩地前進的。以至於當時絕大多數的英國社會精英都沒有發現，一場影響英國並最終影響世界的革命正在他們身邊發生。
　　古典經濟學鼻祖、寫下《國富論》的亞當·斯密發現瞭市場經濟那隻“看不見的手”。但是，他未能洞察到那場工業革命。
　　亞當·斯密的忽略也許還情有可原——他生活在工業革命前期。那個時期，盡管技術發明在英倫大地層齣不窮，但很少有人會把珍妮紡紗機、瓦特蒸汽機這些工匠們的小發明當成一場革命性變革發生的重要標誌。
　　比亞當·斯密生活的年代晚很多的英國著名學者與作傢也好像
　　在集體忽略工業革命。如創建勞動價值理論的大衛·李嘉圖、提齣人口論的托馬斯·馬爾薩斯等經濟學大師，在他們的著述中都找不到工業革命的痕跡。而寫下《艱難時世》《霧都孤兒》這樣深刻反映英國當年現實生活的偉大作品的查爾斯·狄更斯，也從未提及工業革命。“工業革命”這個詞事實上是18世紀末由法國人首先創造齣的，而且是為瞭區彆英國社會變革與疾風暴雨式的法國大革命。
　　對於英國那些裏程碑式的人物，他們正是生活在工業革命時代，不可能看不到這場革命對英國社會的巨大影響。事實上，從18世紀80年代——也就是蒸汽機逐步成熟並廣泛使用的年代開始，英國所有相關的經濟統計指標都突然快速地、幾乎直綫式地飆升。到80年後的1860年，英國工業占據全世界的半壁江山，對外貿易占全世界的四成，英鎊順理成章地成為國際貨幣。原本隻占地球陸地麵積的
　　0.2%、人口占當時世界人口的2%的英國，由此成為頭號強國。
　　這樣的巨變，英國人理應最能感同身受。但為什麼他們偏偏都不把發生在身邊的巨變稱為革命呢？可能的原因是，他們認為新東西僅僅是量上的變化，沒有革命所需的質的變化。還可能是因為這種變化是長期的、漸進式的，沒有革命的那種快速與激烈。工業革命是典型的慢速運動，初期幾乎不被人所注意。
　　如果對比一下當前正在我們身邊發生的全球性社會變革，實際上其比工業革命更為快速和猛烈。人工智能不可能從天而降，而是在計算機、互聯網等革命性技術的基礎上發展而來，但以深度學習為代錶的人工智能關鍵技術取得突破之後，近年來的發展速度的確讓人驚訝。我們看到人工智能在一個又一個領域達到或超過人類智能的水平，在應用上如水銀瀉地般地滲透進社會生活和生産的各個方麵，並一天天發揮齣越來越大的作用，影響快速而猛烈。以崗位變化為例，2～10年內，可能高達47%的美國職位有被AI技術和計算機化取代的風險，而幾乎同樣多的農業職位被技術取代在美國已經曆瞭100多年。人工智能對經濟的影響也同樣快速而猛烈，谘詢公司普華永道預測，到2030年人工智能發展推動的世界經濟增長會達到16萬億美元，其中一半會由中國完成。
　　與工業革命不同，由於200年來交通和信息傳播條件的巨變，在當今世界經濟和科技發展已經高度全球化的背景下，人工智能帶來的社會變革一開始就是全球性的。在世界任何地方産生的人工智能新事物，會立刻傳到中國並發生影響；同樣，中國在人工智能方麵的創新也會迅速影響世界。事實上，人工智能已經成為世界各國今天和未來競爭的戰略製高點。所以，中國社會各界和政府都高度重視人工智能發展，2017年7月國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》就是為瞭應對全球競爭和增強人民福祉的戰略性規劃。
　　中國曾經錯失工業革命，在後來的電氣時代、計算機時代、互聯網時代中，我們一步步追趕。今天，在人工智能帶來的新一輪世界變革中，中國不能也不會缺位；不但不會缺位，而且將會是人工智能全球賽場中最重要的“玩傢”。工業革命曾經造就瞭英國的輝煌，而中國傳奇將在人工智能帶來的新一輪世界變革中寫就。
　　本書就是希望在迴顧人工智能傳奇曆史、敘述人工智能現狀和未來的同時，也對中國人工智能的現在和未來有所介紹和展望；希望為讀者提供一個簡短、通俗而有趣的人工智能發展史讀本；希望大傢在閱讀這一讀本的同時，將自己和人工智能的現在與未來建立起親密友好的聯係。
　　在寫作中令我既感到睏惑又感到喜悅的是，由於人工智能的迅 AI傳奇：人工智能通俗史 下載 mobi epub pdf txt 電子書

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一直堅持買閤訂本，方便查找需要的內容！

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非常好 推薦買

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記得那年小學開學的時候，學校裏麵長滿瞭草，老師通知：下午勞動課鋤草！等到下午的時候，有的人帶鋤頭，有的人帶鏟子，有的帶鐮刀，就我把自傢的牛牽來瞭...當時我的小夥伴都驚呆瞭，這是我最威風的時候!

評分☆☆☆☆☆

封皮很漂亮，還沒開看。

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買來當年貨送人的，質量應該不會錯

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發貨快，書寫的也不錯！

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每年必買，不過為什麼今年隻有1本瞭

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一直在京東商城買書，質量過關又便宜方便，還會一直在這裏買的，一直一直～

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