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| 內容簡介： |
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人工智能正深刻影响人类社会，了解人工智能基础知识、使用人工智能工具已经成为人工智能时代合格公民的一个基本要求。本书面向本科同学，旨在提升同学们的人工智能素养。本书主要内容围绕人工智能的一些基本问题展开，包括：什么是人工智能，为什么要了解人工智能，人工智能是怎么来的，人工智能如何工作，大模型是什么，人工智能如何改变我们的生活，人工智能如何改变我们的教育，人工智能是万能的吗，人工智能将走向何处等。本书既注重讲述的系统性，助力同学全面了解人工智能；又强调实践应用，通过案例提升同学使用人工智能工具的能力；同时贯穿伦理反思，引导读者思考技术发展的边界与责任。教材配备知识导图，适合作为高等教育教材及教育从业者参考用书，为理解人工智能的发展趋势与实践创新提供建议。
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| 關於作者： |
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周爱民教授，华东师范大学上海智能教育研究院院长、教育 部哲学社会科学实验室华东师范大学智能教育实验室副主任、上海市智能教育IV 类高峰学科负责人。于2001年在武汉大学获得计算机学士学位、2003年在武汉大学获得计算机硕士学位、2009年在英国Essex大学获得计算机博士学位，2009年起在华东师范大学工作。主要研究领域包括人工智能、智能教育、科学智能等。发表SCI一区/CCF A类期刊会议学术论文80余篇，相关成果谷歌学术累计引用11000余次，出版专著1本、教材 1本，申请或授权发明专利10余项。参与科技部973项目、科技部仪器重点研发项目、自然基金重点项目，主持自然基金青年项目、面上项目、上海市科委人工智能专项等项目，主持教育 部新工科研究与实践项目并获结题优秀。担任Swarm and Evolutionary Computation、Complex & Intelligent Systems、Chinese Journal of Electronics、计算机教育等期刊副编或编委。参与创办演化计算与优化(ECOLE)研讨会并担任2016、2024 年会议主席。获爱思唯尔2020-2024年度中国高被引学者、2022-2023年度高校计算机专业优秀教师奖励、2022 年上海市高等教育优秀教学成果（本科教育）二等奖、2024年上海市自然科学奖一等奖、2024年宝钢优秀教师等奖项。著作：智能搜索与优化，周爱民，教育科学出版社，2022年；人工智能之路，周爱民编著，华东师范大学出版社，2024年。
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| 目錄：
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第1章 人工智能是什么？/01
1.1人工智能的界定与分类/3
1.1.1人工智能的核心定义及学术争议/3
1.1.2强人工智能与弱人工智能的理论分野/5
1.1.3通用人工智能与专用人工智能的工程实现路径/8
1.1.4分类的交叉与关系/10
1.2人机智能的本质比较/11
1.2.1智能构成要素的解构/11
1.2.2人类认知过程与机器学习机制对比/14
1.2.3智能差异性分析/15
1.3人工智能的核心特征与能力边界/16
1.3.1从环境响应到任务学习的演进路径/17
1.3.2数据驱动决策的机制与局限性/19
1.3.3多模态融合的跨模态关联挑战/20
【本章实训】 人工智能教学场景体验/22
第2章 为何学习人工智能？/28
2.1技术革命的阶梯式演进逻辑/31
2.1.1工业革命的代际跃迁特征/31
2.1.2智能革命的划时代意义/35
2.2职业生态的结构性变革与素养升级/36
2.2.1职业形态的转型路径/36
2.2.2人机协同的素养范式重构/39
2.2.3全球智能素养政策的典型实践/40
2.3智能素养的四维能力建构框架/43
2.3.1技术认知能力/44
2.3.2工具应用能力/44
2.3.3创新开发能力/44
2.3.4伦理治理能力/45
【本章实训】 人工智能认知地图制作/46
第3章人工智能如何演进至今？/51
3.1智能思想的哲学奠基与数理准备/54
3.1.1亚里士多德形式逻辑的理性启蒙/54
3.1.2莱布尼茨通用符号演算的蓝图构想/55
3.1.3布尔代数的计算机逻辑实现路径/56
3.2计算理论与硬件体系的双重突破/57
3.2.1图灵机模型与可计算性理论/57
3.2.2冯·诺依曼体系架构的技术实现/59
3.2.3香农信息论对通信本质的揭示/61
3.3达特茅斯会议与人工智能学科诞生/62
3.4技术演进的波浪式发展规律/63
3.4.1逻辑推理主导的早期繁荣期（1956—1974）/63
3.4.2人工智能的第一次发展低谷（1974—1980）/64
3.4.3专家系统驱动的复兴浪潮（1980—1987）/65
3.4.4人工智能的第二次发展低谷（1987—1993）/65
3.5深度学习革命与大模型范式崛起/66
3.5.1神经网络的技术复兴与突破/66
3.5.2深度学习的技术跃迁/67
3.5.3大模型时代范式的确立/70
【本章实训】 人工智能发展历程可视化时间线/74
第4章人工智能如何工作？/79
4.1人工智能系统的核心要素构成/82
4.1.1应用场景的业务驱动逻辑/83
4.1.2算法模型的技术实现路径/84
4.1.3数据资源的治理与数据工程/86
4.1.4算力基础设施的支撑体系/87
4.2经典机器学习的方法论原理/88
4.2.1机器学习的基本工作范式/88
4.2.2监督学习与非监督学习的分类实践/92
4.3深度学习技术的革命性突破/96
4.3.1神经网络的基础架构与训练机制/96
4.3.2深度学习的突破路径/98
【本章实训】 神经网络可视化实验/105
第5章 大模型为何能够重构人工智能范式？/111
5.1大模型的本质属性与技术演进路径/114
5.1.1从传统机器学习到基础模型的范式跃迁/114
5.1.2大模型的革命性特征体系/116
5.1.3大模型的技术谱系及演进脉络/117
5.2大模型的核心技术突破机制/119
5.2.1预训练与后训练的双阶段范式/119
5.2.2多模态融合的跨模态对齐技术/126
5.3技术范式的结构性转移/128
5.3.1缩放定律与涌现现象的实证验证/128
5.3.2通用人工智能的渐进式逼近路径/129
5.3.3“技术—社会—治理”的三重挑战/130
【本章实训】 大模型技术赋能智慧教学设计/132
第6章 人工智能怎样重塑社会？/144
6.1社会运行机制的系统性重构/147
6.1.1个人服务生态的智能化升级/147
6.1.2城市治理体系的智慧化转型/148
6.1.3健康医疗服务的精准化革新/152
6.2社会科学研究范式的数字化转型/154
6.2.1经济模型的智能计算范式/154
6.2.2社会治理的数据驱动机制/156
6.2.3人文学科的计算方法论变革/157
6.3自然科学研究的智能范式革命/158
6.3.1科学研究的第五范式确立/158
6.3.2新物质发现的智能加速路径/160
6.3.3生态系统的智能监测与预测模型/161
【本章实训】 人工智能在教育领域应用情况调研报告/164
第7章 教育如何应对人工智能革命？/171
7.1教育智能化转型的必然逻辑/173
7.1.1教育系统适应性滞后的结构性挑战/173
7.1.2智能技术重塑教育生态的历史机遇/176
7.1.3教育数字化发展的战略价值锚点/181
7.2教育全链条智能重构的实施框架/185
7.2.1数据驱动的个性化学习路径生成/185
7.2.2人机协同的双师课堂教学范式/187
7.2.3智能教育的数据治理与伦理机制/190
7.3智能教育范式的创新实践探索/192
7.3.1智能教育平台的架构革新案例/192
7.3.2学科教学模式的智能融合实践/194
【本章实训】 人工智能教学工具设计与开发/200
第8章 如何治理人工智能？/214
8.1人工智能的治理挑战与风险谱系/216
8.1.1劳动力市场的结构性失衡与职业替代焦虑/217
8.1.2法律体系的适应性滞后与监管真空/219
8.1.3算法偏见与对抗攻击的技术安全威胁/220
8.1.4生成式内容的认知污染与信任危机/221
8.1.5数字鸿沟加剧与隐私边界的消解/223
8.1.6技术本体论的人文价值冲击/225
8.2伦理规范与法律监管的协同框架/227
8.2.1全球人工智能伦理原则的核心共识/227
8.2.2分级分类的法律规制体系构建/228
8.2.3伦理合规与法律执行的衔接机制/229
8.3负责任人工智能的实践路径/230
8.3.1多元主体协同治理的生态架构/230
8.3.2算法透明与可解释性技术机制/231
8.3.3预见性风险评估与弹性应对策略/234
【本章实训】 人工智能的局限性与风险评估/239
第9章 人工智能将迈向何种未来？/246
9.1大模型技术的能力边界与演进瓶颈/248
9.1.1数据依赖性与泛化能力的根本矛盾/248
9.1.2物理世界认知的常识性缺失/249
9.1.3高阶思维的机制局限/251
9.1.4情感交互的价值对齐困境/252
9.2通用人工智能的理论路径与现实障碍/253
9.2.1人工智能能力层级的分类谱系/253
9.2.2强人工智能的哲学论争与技术路线/254
9.3人机共生文明的演进维度与关系重构/256
9.3.1人类中心工具范式的智能增强/256
9.3.2责任共担伙伴范式的决策机制构建/257
9.3.3人机融合范式的认知边界拓展/258
【本章实训】 未来教育场景畅想/260
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