人工智能簡史

第1章　達(dá)特茅斯會議：人工智能的緣起　　1
1. 背景　　1
2. 達(dá)特茅斯會議　　6
3. AI歷史的方法論　　9
4. 會議之后　　14
5. 預(yù)測未來：會有奇點嗎？　　19
第2章　自動定理證明興衰紀(jì)　　24
1. 自動定理證明的起源　　24
2. 羅賓遜和歸結(jié)原理　　32
3. 項重寫　　34
4. 阿貢小組和馬庫恩　　35
5. 符號派的內(nèi)部矛盾：問答系統(tǒng)和歸結(jié)原理的失落　　37
6. 幾何定理證明與計算機(jī)代數(shù)　　39
7. 定理證明系統(tǒng)和競賽　　44
8. 哲學(xué)問題　　46
9. 現(xiàn)狀　　49
10. 結(jié)語　　51
第3章　從專家系統(tǒng)到知識圖譜　　60
1. 費根鮑姆和DENDRAL　　60
2. MYCIN　　64
3. 專家系統(tǒng)的成熟　　65
4. 知識表示　　66
5. 雷納特和大知識系統(tǒng)　　70
6. 語義網(wǎng)　　73
7. 谷歌和知識圖譜　　75
第4章　第五代計算機(jī)的教訓(xùn)　　79
1. 背景　　79
2. 理論基礎(chǔ)：邏輯程序和Prolog　　82
3. 五代機(jī)計劃和五代機(jī)研究所　　85
4. 并發(fā)Prolog　　88
5. 美國和歐洲對日本五代機(jī)計劃的反應(yīng)　　90
6. 結(jié)局和教訓(xùn)　　94
7. 日本還有機(jī)會嗎：日本下一代人工智能促進(jìn)戰(zhàn)略　　95
第5章　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡史　　97
1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初創(chuàng)文章　　97
2. 羅森布拉特和感知機(jī)　　103
3. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)興　　107
4. 深度學(xué)習(xí)　　111
第6章　計算機(jī)下棋簡史：機(jī)定勝人，人定勝天　　116
1. 機(jī)器下棋史前史　　116
2. 跳棋插曲　　118
3. 計算機(jī)下棋之初　　119
4.“深藍(lán)”　　124
5. 圍棋和AlphaGo　　125
第7章　自然語言處理　　128
1. 喬治敦實驗　　128
2. 喬姆斯基和句法分析　　129
3. ELIZA和PARRY　　136
4. 維諾格拉德和積木世界　　143
5. 統(tǒng)計派又來了　　149
6. 神經(jīng)翻譯是終極手段嗎？　　151
7. 問答系統(tǒng)和IBM 沃森　　152
8. 回顧和展望　　154
第8章　向自然學(xué)習(xí)：從遺傳算法到強(qiáng)化學(xué)習(xí)　　159
1. 霍蘭德和遺傳算法　　159
2. 遺傳編程　　164
3. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)　　166
4. 計算向自然學(xué)習(xí)還是自然向計算學(xué)習(xí)　　172
5. 計算理論與生物學(xué)　　173
第9章　哲學(xué)家和人工智能　　177
1. 德雷弗斯和《計算機(jī)不能干什么》　　177
2. 塞爾和中文屋　　184
3. 普特南和缸中腦　　187
4. 給哲學(xué)家一點忠告　　190
第10章　人是機(jī)器嗎？——人工智能的計算理論基礎(chǔ)　　195
1. 丘奇-圖靈論題：為什么圖靈機(jī)是最重要的發(fā)明？　　197
2. 相似性原則：另一個重要但不太被提及的計算理論思想　　201
3. 超計算　　205
4. BSS實數(shù)模型　　206
5. 量子計算　　208
6. 計算理論的哲學(xué)寓意　　211
7. 丘奇-圖靈論題、超計算和人工智能　　212
第11章　智能的進(jìn)化　　216
1. 大腦的進(jìn)化　　216
2. 能源的攝取和消耗　　218
3. 全社會的算力作為文明的測度　　220
4. 人工智能從哪里來？　　222
5. 人工智能向哪里去：會有超級智能嗎？　　223
第12章　當(dāng)我們談?wù)撋罆r，我們在談?wù)撌裁?？　?30
附錄1　圖靈小傳　　237
附錄2　人工智能前史：圖靈與人工智能　249
附錄3　馮諾伊曼與人工智能　　255
附錄4　計算機(jī)與智能　　261
參考文獻(xiàn)　　293
人名對照　　308