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| 編輯推薦： |
-《硅谷百年史》作者、斯坦福、伯克利客座教授皮埃罗斯加鲁菲*作品。
-解释深度学习、神经网络、暴力计算型人工智能等技术的核心算法和本质。
-以常识和发展史解释人工智能技术的现实与未来应用趋势。
-中国人工智能协会副理事长作序解读，驭势科技吴甘沙等诚挚推荐。
机器正在改变我们每个普通人的生活，但智能究竟是什么，却很少有人去深度思考。
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| 內容簡介： |
在书中，作者从常识出发，对人工智能和机器人表达了很多令人惊讶而又让人深思的观点。
如果机器可以打造一个更美好的世界，这个世界为什么还需要我们？
深度学习是学习人类做过（过去时）的事情的技术。
在陪伴老年人方面，迄今为止先进的机器人都不如狗做得好。
永生终将成为一种待价而沽或是可租可借的服务，就像目前的云计算服务一样。
当我们研究如何创建智能机器时，我们指的是真正的智能还是以愚蠢的方式服务于人类的智能？
机器人类化的计划尚未成功，而人类的机器化则成果斐然。世界上还没有能创造另一个更高级机器的机器，是我们创造了更好的机器。
有两种方式可以实现图灵测试：*种，使机器变得像人一样聪明; 第二种，使人变得像机器一样愚蠢。
在书中，作者从常识出发，对人工智能和机器人表达了很多令人惊讶而又让人深思的观点。
如果机器可以打造一个更美好的世界，这个世界为什么还需要我们？
深度学习是学习人类做过（过去时）的事情的技术。
在陪伴老年人方面，迄今为止先进的机器人都不如狗做得好。
永生终将成为一种待价而沽或是可租可借的服务，就像目前的云计算服务一样。
当我们研究如何创建智能机器时，我们指的是真正的智能还是以愚蠢的方式服务于人类的智能？
机器人类化的计划尚未成功，而人类的机器化则成果斐然。
世界上还没有能创造另一个更高级机器的机器，是我们创造了更好的机器。
有两种方式可以实现图灵测试：*种，使机器变得像人一样聪明; 第二种，使人变得像机器一样愚蠢。
这是一本人人都可以看懂，并一起思考机器智能与自身生活关系的科普读物。
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| 關於作者： |
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皮埃罗斯加鲁菲，1980年意大利都灵大学数学系毕业，1982-1984年加入意大利的奥利维蒂公司（Olivetti）在硅谷的分公司任软件高级工程师。1984年，作为访问学者在哈佛大学做人工智能研究。1985-1990年创立该公司人工智能中心任经理。1991-1995年任奥利维硅谷科研中心经理。1995-1996年，皮埃罗作为访问学者在斯坦福大学人工智能实验室深造心智论。1999-2003年曾在硅谷第一家人工智能初创公司IntelliCorp 任职高级总体师。其研究项目涉猎自适应系统，认知科学，专家系统，神经网络，自然语言处理等。2003年后从事软件咨询，业务涉及目标软件技术，电子商务和网站设计， 同时在加州大学伯克利分校、斯坦福和加州大学圣何塞分校兼职讲授认知论，心性学和知识史等。研究范围包括哲学，意识论和硅谷史。他兴趣广泛，其著述包括了认知模型到音乐史的广博学科。北京他山石智库首席科技顾问，中国美院客座教授。
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| 目錄：
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第一章 人工智能的起源历史、社会学与大脑1
1.人工智能的社会学背景2
2.人工智能简史（一）：二进制、专家系统与逻辑派5
3.人工智能简史（二）：深度学习9
4.人工智能简史（三）：机器人来了17
5.人工智能发展史的一些注解20
6.人工智能研究的动机与假说21
7.人脑模拟和智能23
8.用身体来定义人类23
9.智能来自童年26
第二章 人工智能的现实与幻想愚笨的机器、暴力计算型人工智能与奇点论27
10.暴力计算型人工智能28
11.暴力计算型人工智能不会开口说话31
12.一项失败的试验37
13.一种简单科学38
14.最初的应用程序45
15.不要被机器人所迷惑47
16.消费者抱怨机器的愚笨：我们在退化吗49
17.指数增长的产物：奇点51
18.证据一览：加速进步的历史比较56
19.对退步的辩护66
第三章 人工智能的前景与问题73
20.机器人时代的工作-第一部分：什么摧毁了工作74
21.机器人时代的工作-第二部分：什么创造就业机会77
22.机器人时代的工作-第三部分：共享经济81
23.机器人时代的工作-第四部分：女佣原理83
24.在进步的只是市场营销和时尚86
25.人工智能的短期前景89
26.既支持又反对超人类智能的案例94
27.什么是奇点的对立面99
28.注意力集中的时长102
29.你只是一个财务工具104
第四章 人工智能与人类智能人的机器化107
30.语义学108
31.机器的加速进化114
32.非人类智能已经到来116
33.超人类智能的意识118
34.超人类智能的智能120
35.结构化环境中的智能行为120
36.人类被淘汰 128
37.保卫科技进步：增强智能129
38.通用智能131
39.电器的普及，智能与非智能132
40.常识134
41.事实上，我们并不思考140
第五章 人工智能与人类永生数字不朽、强人工智能与合成生物学143
42.意识上传与数字不朽144
43.机器不朽和云147
44.推论：数字媒体不朽149
45.长寿的神话152
46.我们真的需要智能吗159
第六章 人工智能的伦理与道德163
47.道德问题：谁为机器的行为负责164
48.机器智能的危害：机器信誉166
49.机器智能的危险：机器的速度需要限制吗169
50.机器智能的危险：妖魔化常识169
51.机器智能的危害：你是别人盈利的工具170
第七章 人工智能的未来方向173
52.模拟VS数字174
53.如何建立一个强人工智能178
54.强人工智能的时间范围183
55.如何找到突破口185
56.真正的突破：合成生物学186
57.小型化的未来：是下一个大的突破吗188
58.计算的真正未来188
第八章 人工智能与人类社会的未来191
59.为什么讨论奇点是浪费时间，为什么我们需要A.I.192
60.人类创造力的未来200
61.媒介塑造大脑202
62.物品的时代206
63.为什么我不害怕人工智能的到来208
64.人工智能时代的宗教210
后 记213
附录一 神经科学大事年表215
附录二 人工智能大事年表221
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| 內容試閱：
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前 言
当越来越多的作家、发明家以及企业家不断折服于多个科技领域尤其是人工智能领域所取得的巨大技术进步时，他们也在争论，是否人类正在迈向超人类智能机器兴起的奇点时代。而与此同时，各路媒体也热衷于报道那些能够执行复杂任务的机器的新闻，从击败国际围棋大师到驾驶汽车，从准确识别出视频中的猫再到在电视问答节目中表现得超越人类专家。这些故事重新燃起了人们对于创造出像人类一样聪明的人工智能机器的热情，但是同时，公众也不免对此感到担忧，害怕这些智能机器会伤害到人类，至少可能会抢走人类的饭碗。
首先，我写这本书是为了使各种人工智能的形式接受现实的检验。我认为，当社会不断被功利性的爆炸性新闻所充斥，而学术界日益追逐用研究成果成立硅谷式的初创企业的时候，一般意义上的技术进步，尤其是计算机科学上的进步，往往处于被高估的境地。所以，我要纠正一些激进的观点和错误的概念，在你理解我的解释之前，我抛出的这些言论有可能会产生争议。我认为，自其问世以来，（真正的）人工智能所取得的所谓（真正的）进步始终微不足道，而其中颇具讽刺意味的是，计算机（的计算能力）却日新月异。
一般情况下，人类经历的每个时代都倾向于夸大当时这个时代的独特性。技术正以前所未有的速度进步，而这正是奇点理论提出的前提。我相信之前的人类历史上肯定存在过其他加速技术进步的时代，所以没有必要争论我们所处的时代是否真的特殊。我们对过去了解越少，就越有可能被当前时代的发展所蒙蔽。
当然，我们的时代的确有很多变化。但变化并不一定总意味着进步，或者说，并不意味着每个人都能取得进步。相比普通创新而言，颠覆性创新往往意味着破旧立新，为消费电子行业创造更为巨大的新市场。而这与机器智能没有太多的关系，有时甚至可以说与创新无太多关系。
另外，还有一个更加形而上学的理论认为，人类智能从某种形式上看已经发展到了进化的顶点。若果真如此，我们就需要格外警惕：非人类智能已经出现，并且正在以异常迅猛的速度增长。不过，这种智能并不只是机器：无数的动物都具备最聪明的人也不具备的本领。执行超人类任务的机器由来已久。想想大约1000年前发明的时钟吧，它能够完成人类不能完成的任务：方便地告诉人类两件事情中间到底间隔了多少小时、多少分钟甚至多少秒。
所以，一旦认识到非人类智能其实一直存在于我们周围，而且我们早已在数百年以前发明了超人类的机器，从历史和生物学的角度重新审视超级智能机器就显得非常有必要了。
如今的年轻一代以及他们的上一代人没有经历过几十年前人工智能领域的唇枪舌剑（譬如图灵测试机器中的幽灵中文房间等）。因此，新的人工智能专家更容易在年轻一代的心中留下深刻印象。在我撰写的《Thinking about Thought》一书中，我已经总结出了若干类针对机器智能的不同哲学论点，既有赞同，也有批判，在此不再赘述。但至少有一点我会提醒刚刚接触人工智能的年轻人，在我成长的年代（基本与认知科学的发展平行），智能一词在大众书籍中就已不再代表炫酷，它被这些书籍过度滥用，词意暧昧不清、定义界限不科学，它也慢慢不再适合学术研究。令人遗憾的是，如今，这个词再一次被滥用，而且，和当年的情况一样，对智能依然没有明确的定义。如果你用这个问题问一百位心理学家，你会得到一百个不同的定义。问哲学家，他可能会扔给你一本异常晦涩难懂的大部头书，让你自己体会。而问神经生物学家，他们可能会完全置之不理。
这就是我们在讨论奇点时面对的所有问题的根源：奇点和超人类智能是在非科学语境下诞生的非科学术语。
而人工智能一词则更加混乱，衍生出许多千变万化的含义。在本书中，Artificial Intelligence（首字母大写）指的是人工智能这门学科，用artificial
intelligence（全部小写）指的是智能机器或者智能软件。同样的，人工智能专家们也使用强人工智能（Artificial General Intelligence，简称AGI，也被译作通用人工智能）这个词指代能够执行人类智能行为的机器，而不仅仅局限于单纯某一项智能化的本领。
而且，我认为任何与机器智能相关的讨论都应该以人类智能的重要进步（更重要的？）作为补充，而这些人类智能的发展则是以机器智能的发展为原因。相对于机器智能的发展，人类智能的这种转变可能会对人类文明进步产生更大的影响。也就是说，机器人类化的计划尚未成功，而人类（通过无数的规则）机器化则成果斐然。
我的观点与很多曾经或者正在撰写人工智能书籍的作家稍有不同：我是一个历史学家，而非未来学家。所以我可能无从知晓未来，但至少我通达过去。
另外，我对从社会学人类学角度解读这一问题深感兴趣：人类似乎先天倾向于相信某种更高形式的智能存在（例如神、圣人、不明飞行物等），而奇点（Singularity）可能仅仅是这些形式在后宗教的21世纪的最新表现。
然而，大多数人其实并不真正关心如何称呼它：他们不惧怕那些可能会杀死人类的机电怪物，只是对那些可能会抢夺他们的工作、越来越聪明的机器战战兢兢。这在我看来也是夸大之词。新型机器总会创造更多的就业机会并且带来薪酬更丰厚的工作。我始终没看出来这次与以往的变革有什么差别。单纯地从理性角度看，很显然更智能的机器肯定会创造更多的就业机会，提供更丰厚的工作报酬。
所有这一切都充分说明了我不害怕人工智能的原因：
1.实际情况证明人工智能的大多数成就并没有那么可怕；
2.大多数机器表现出来的智能化水平实际上取决于人类为它们建立的环境的结构化程度；
3.我们感受到的这种高速发展在历史上并不罕见；
4.我们周围始终不乏超人类（或者更恰当的说法是非人类）智能；
5.相对于机器智能，我更关心人类智能的未来。
实际上，人类是需要智能机器的。技术上的进步已经帮助人类解决了很多问题，但仍有很多人死于疾病和危险的工作。而且，随着社会不断地步入老龄化，人类会比以往更加依赖技术革新。所以说我并不害怕智能机器的到来，我害怕的是他们来得太晚。
本书从2013年9月开始写作，2016年6月正式完成此修订版。
注：本书中很多关于奇点的叙述与雷库兹韦尔（Ray Kurzweil）的某些理论有很多联系，在此声明此书并非针对他本人的公然驳斥。虽然我不同意雷库兹韦尔在人工智能方面的某些乐观言辞，但我非常钦佩他，他是目前人工智能领域能作出经得起检验的预测的为数不多的科学家之一。
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