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編輯推薦： 人工智能真的会取代我们吗？计算机是怎么学习的？我们人类思维的本质又是什么？未来，AI会统治地球吗？如果你是关心科技前沿，喜欢看科幻电影，也对人类社会未来发展有过担忧，那么你的问题都可以在这本书里找到答案。 內容簡介： 这是一本探讨人工智能或计算机思维如何形成的科普读物。如果把计算机当成一个主体，它获得人工智能的过程实际上就是一个学习计算机语言的过程。那么，计算机的学习过程与人的学习过程有何不同？两者之间是怎样的关系？如何实现计算机的学习行为？计算机的学习过程对人的思维形成有何启发？ 關於作者： 赫克托莱韦斯克（Hector Levesque）：多伦多大学计算机系教授、加拿大学者、人工智能研究专家，多年来致力于人工智能的研究，主要研究方向为人工智能的知识表现和推理。赫克托莱韦斯克已发表60多篇研究论文，其中4篇获得国际人工智能协会最佳论文奖，1篇获国际人工智能协会经典论文奖。莱韦斯克还是国际人工智能协会执行理事会成员、加拿大皇家学会成员及多个杂志的编委会成员。 目錄： 前言 Ⅴ 第1章 什么是人工智能？ 001 适应机器学习 003 老式人工智能 006 常识的程序 008 图灵测试 010 中文房间理论 012 第2章 巨型拼图之谜 017 疑问接踵而来 019 留给我们的困难 023 一条解决的途径 030 第3章 知识与行为 033 超越刺激与反应 036 知识与信念 041 意向立场 043 智能行为 046 能力与表现 048 第4章 真智能还是假智能？ 051 谈话机器人 055 投机取巧不可行 060 威诺格拉德模式 063 我们从中得到的经验 070 GOFAI 的回归 072 第5章 有经验的学习与没有经验的学习 075 我们如何学习词语？ 078 我们如何学习事实？ 081 我们如何学习行为？ 083 我们如何超越经验？ 085 第6章 书本智慧与市井智慧 089 语言的影响力 092 书本智慧 094 海伦凯勒的智慧 095 书本中的市井智慧 099 第7章 长尾理论与培训的界限 103 长尾现象带来的难题 106 如何处理突发事件 110 无意识与有意识 113 威诺格拉德模式测试 115 是不是技巧还不够完美？118 第8章 符号与符号处理 119 符号的代数运算 121 符号的逻辑运算 125 符号的意义 129 一切都源自图灵机 131 第9章 基于知识的系统 137 符号能够解决的问题 139 用符号表示无形 141 知识表示假说 143 假设是真的吗？ 144 知识表示与推理 146 谁才是唯一的选择？149 第10章 人工智能技术应用 151 人工智能的未来 155 自动化是好是坏？159 超级智能与奇点 161 真正的风险 164 超越进化 166 致谢 169 注 释 173 参考文献 193

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