作者:（美）卢克?多梅尔（Luke Dormehl）出版社:中信出版社出版时间:2016年11月
- 版 次：1
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- 印刷时间：2016年11月01日
- 开 本：大32开
- 纸 张：纯质纸
- 包 装：精装
- 是否套装：否
- 国际标准书号ISBN：9787508668222
★全国人大常委会原副委员长、国家制造强国建设战略咨询委员会主任路甬祥专文作序，海尔集团董事局主席张瑞敏，三一重工股份有限公司总裁向文波，国务院发展研究中心技术经济研究部部长吕薇等权威人士倾心推荐，全面梳理了人工智能60年的进化之旅，是讲述人工智能前世今生发展历程的权威之作。
★这本书从计算机之父艾伦•图灵到机器学习鼻祖杰夫•辛顿，从无所不知的语音助手到复制人类思维的虚拟替身，将许多标志性历史事件，以及涉及其中的重要人物娓娓道来，使我们清楚地看到了人工智能的发展脉络。
★人工智能与我们今天的生活息息相关，支撑智能制造，改变未来就业，甚至人工智能还能拥有人类的创造力，复制人类的思维，实现人类的永生……而对此，人类又该如何应对呢？
为何只能在有限范围使用的弱人工智能突然变得聪明起来？拥有人类的创造力、复制人类的思维、与人类相爱……人工智能究竟能走多远？智能时代，人类的工作、价值、思维是更进化还是会被淘汰？
从无所不知的语音助手到复制人类思维的虚拟替身，这本书将人工智能发展历史上一个个有趣的故事串联起来，并梳理了计算机之父艾伦·图灵、深度学习鼻祖杰夫·辛顿等众多对人工智能的发展起到重要作用的历史人物，把科幻与真实交错、古老与现代并存的人工智能全方位、多角度地展现在我们面前，倾情描绘了人工智能时代的精彩。
人工智能作为人类的伟大作品，也对我们的生活产生了重大影响，不管是智能制造还是未来就业，人工智能都不可避免地参与到人类的未来命运中。我们该如何抓住机遇，积极迎接人工智能带来的挑战？答案就在这本书中。
1964年纽约世博会上凸显了人工智能愿景的两种表现。第一种表现是人们对于等待着他们的未来有多么乐观。尽管冷战威胁时隐时现，但在19世纪60年代，人们却在许多方面都表现出惊人的乐观态度，毕竟在60年代初，约翰·肯尼迪总统宣布：在10年内，人类将登上月球。而在这10年的结尾，人类确实做到了。如果连这都能做到，那么解析和重建意识看似更容易实现。政治学家、人工智能创始人之一赫伯特·西蒙（Herbert Simon）于1960年宣称：“我们离复制人类大脑解决问题的能力和信息处理的能力已经不远了。”可能是借鉴了肯尼迪向对手下战书的方式，他随意地加上了自己估计的时间：“如果我们在未来10 年还未实现这一愿景，那才令人惊讶。”
西蒙的预测后来无望地落空了，但事实证明，有关纽约世博会的第二种表现就是：IBM 当时并没有错。尽管我们坚持认为人工智能尚未普及，但1964 年令人惊掉下巴的三项技术如今已司空见惯。光学扫描和信息检索已演变成互联网，让我们在一瞬间获得的信息比原本一生可能获得的信息还要多。虽然我们仍然无法预见未来，但是基于用户不断预测我们可能感兴趣的新闻故事、书籍或歌曲所生成的巨大数据集，我们正在人工智能方面取得巨大的进展。这种预测的连通性不仅限于传统意义上的计算机，而且还通过大量智能传感器和设备嵌入到了周围的设备、车辆和建筑中。
福尔摩斯木偶剧旨在展示通过计算机逻辑可以完成多种任务的方式。我们的计算机逻辑方法已经在某种程度上做出了改变，但是在查看两张照片并且判断照片中是否为同一人时，福尔摩斯可能还是会被精确度高于人类的现代人脸识别算法所折服。福尔摩斯的创造者、作家柯南·道尔（Conan Doyle）是一位毕业于爱丁堡大学（如今是英国顶尖人工智能院校之一）的专业医生。如果他看到疾病诊断效率高过许多人类医生的人工智能Modernizing Medicine（现代化医疗），也很可能会对此赞叹不已。
最后，世博会上神奇的机器译员已发展演变成为今天我们最为熟悉的谷歌翻译：一项拥有惊人的高准确率、涵盖58 种不同语言（共计3 306项独立翻译服务）的免费机器翻译服务。如果说世博会设想的是俄语与英语之间的即时翻译，那么谷歌翻译则更进一步，它能够提供冰岛语和越南语或者波斯语和意第绪语等此前受到局限的语种之间的翻译。凭借云计算，我们甚至不需要固定的主机来执行计算，只需要比一副纸牌还小、被称为智能手机的便携式计算机即可。
在某种程度上，由于所有这些技术现已存在，而且不仅存在于研究实验室中，而是几乎每个想要使用它们的人都能唾手可得，因此很难说我们还没有进入人工智能时代。与我们在生活中为自己制定的许多虚无缥缈的目标一样，人工智能成为计算机科学的“梦幻岛”：一种总是潜伏在下一个转角的虚空“假设”。
但是，如果因此就认为人工智能自60年前诞生到今日一直在直线发展就大错特错了。在开始普及目前推动人类重大进步的大规模“深度学习神经网络”前，我们必须对人工智能的历史有更多的了解。
我们也必须了解，长期以来，在走上错误的道路前，人工智能是看上去发展得很顺利的。