本書詳細回顧了人工智能的發(fā)展歷程，從早期的基礎(chǔ)理論與思想，到如今的技術(shù)突破與應(yīng)用實踐，探索了人工智能技術(shù)如何從學術(shù)研究走向商業(yè)化、普及化的過程。 全書分為8章，首先通過分析人工智能的起源、符號主義的崛起及其瓶頸，深入闡述了AI技術(shù)如何逐漸從單一任務(wù)的工具轉(zhuǎn)向具備多任務(wù)處理能力的智能系統(tǒng)。隨后聚焦于從專家系統(tǒng)到深度學習的技術(shù)革新，特別是在醫(yī)療、金融和自動駕駛等行業(yè)的應(yīng)用，使得人工智能在多領(lǐng)域取得了顯著的突破。隨后轉(zhuǎn)向國際競爭與全球治理問題，討論了AI技術(shù)在全球范圍內(nèi)的戰(zhàn)略意義和倫理挑戰(zhàn)。美國與中國的AI發(fā)展競爭，以及跨國公司在推動技術(shù)創(chuàng)新中的核心作用，展現(xiàn)了全球科技格局的深刻變化。此外，書中還深入分析了大規(guī)模預(yù)訓練模型如GPT系列及生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的技術(shù)突破，揭示了人工智能在創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)、藝術(shù)創(chuàng)作等新興領(lǐng)域的深遠影響。 本書為讀者提供了對人工智能歷史、發(fā)展與未來的全景式理解，不僅回顧了技術(shù)的進步，還分析了AI帶來的倫理、法律及社會挑戰(zhàn)，提出了如何在推動技術(shù)創(chuàng)新的同時實現(xiàn)全球合作與道德規(guī)范的策略。通過對不同領(lǐng)域的具體案例分析，書中全面呈現(xiàn)了AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用前景及潛在風險。
梁楠， 畢業(yè)于北京航空航天大學，目前就職于中國電子科技集團。長期從事人工智能、機器學習和深度學習領(lǐng)域的研究與應(yīng)用工作，專注于大語言模型的開發(fā)與創(chuàng)新，積累了豐富的科研項目經(jīng)驗。憑借在人工智能、大數(shù)據(jù)、模式識別和預(yù)測技術(shù)上的獨到見解，作者為本書提供了深入淺出的視角，帶領(lǐng)讀者全面探索人工智能的演變與未來。
目 錄
第1章 人工智能的早期思想與起源 / 001
1.1 古代思想與自動化的早期嘗試 / 002
1.1.1 古希臘的機械自動化 / 003
1.1.2 中世紀的自動機器與智能象征 / 004
1.1.3 近代自動化的雛形：機械人玩具與鐘表技術(shù) / 007
1.2 計算機科學的誕生與人工智能的初步概念 / 010
1.2.1 查爾斯？巴貝奇與差分機 / 010
1.2.2 艾倫？圖靈與計算機的構(gòu)想 / 014
1.2.3 計算機科學與AI的交集 / 017
1.3 艾倫？圖靈與圖靈測試 / 020
1.3.1 圖靈的早期工作：圖靈機與計算理論 / 020
1.3.2 圖靈測試的提出與意義 / 022
1.3.3 圖靈測試在人工智能中的辯論 / 026
1.4 機器思維的哲學爭議與發(fā)展 / 028
1.4.1 哲學中的心智問題 / 029
1.4.2 “機器是否能思考”的早期辯論 / 032
1.4.3 現(xiàn)代哲學對AI的思考 / 034
1.5 小結(jié) / 038
參考文獻 / 039
第2章 第一波人工智能?D符號主義的崛起 / 041
2.1 20世紀50年代至60年代：人工智能的初步探索 / 042
2.1.1 第一代計算機與人工智能的萌芽 / 043
2.1.2 早期AI程序：邏輯定理證明與象棋程序 / 046
2.1.3 人工智能的第一次定義與目標 / 049
2.2 符號主義與規(guī)則推理的興起 / 052
2.2.1 符號主義的核心思想 / 052
2.2.2 早期專家系統(tǒng)的構(gòu)建與應(yīng)用 / 055
2.2.3 規(guī)則推理與人工智能的初步探索 / 058
2.3 達特茅斯會議與“人工智能”一詞的誕生 / 061
2.3.1 達特茅斯會議的歷史背景與籌備 / 062
2.3.2 會議內(nèi)容與人工智能的定義 / 065
2.3.3 達特茅斯會議對AI歷史的深遠影響 / 068
2.4 人工智能的早期應(yīng)用與挑戰(zhàn) / 071
2.4.1 早期的AI應(yīng)用領(lǐng)域：語言處理與數(shù)學問題 / 071
2.4.2 人工智能的限制與挑戰(zhàn) / 075
2.4.3 早期AI失敗的原因分析 / 078
2.5 小結(jié) / 082
參考文獻 / 083
第3章 人工智能的瓶頸與冬天 / 085
3.1 20世紀60年代末到70年代初：符號主義的瓶頸 / 086
3.1.1 符號主義方法的局限性 / 087
3.1.2 符號系統(tǒng)的復(fù)雜性與計算成本 / 090
3.1.3 早期失敗案例的反思與總結(jié) / 093
3.2 AI的第一次“冬天”與資金問題 / 096
3.2.1 資金短缺與研究冷卻 / 096
3.2.2 政府支持與AI項目的撤資 / 100
3.2.3 AI“冬天”的社會與學術(shù)影響 / 103
3.3 專家系統(tǒng)的局限性 / 106
3.3.1 專家系統(tǒng)的興起與應(yīng)用 / 107
3.3.2 專家系統(tǒng)的局限與難題 / 110
3.3.3 專家系統(tǒng)的失敗與AI“寒冬” / 113
3.4 計算能力和數(shù)據(jù)問題的影響 / 116
3.4.1 計算能力的瓶頸與限制 / 117
3.4.2 數(shù)據(jù)短缺與算法瓶頸 / 119
3.4.3 人工智能發(fā)展的技術(shù)障礙與突破 / 122
3.5 小結(jié) / 126
參考文獻 / 126
第4章 從專家系統(tǒng)到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)興 / 129
4.1 專家系統(tǒng)的黃金時代與商用化 / 130
4.1.1 專家系統(tǒng)的構(gòu)建與技術(shù)突破 / 131
4.1.2 專家系統(tǒng)在商業(yè)中的應(yīng)用 / 134
4.1.3 專家系統(tǒng)的成功案例與失敗警示 / 138
4.2 20世紀80年代的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)興 / 140
4.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的基礎(chǔ)與發(fā)展 / 141
4.2.2 反向傳播算法的提出與應(yīng)用 / 144
4.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實踐中的挑戰(zhàn)與潛力 / 147
4.3 反向傳播算法的出現(xiàn)與應(yīng)用 / 151
4.3.1 反向傳播算法的原理與發(fā)展 / 151
4.3.2 反向傳播算法的實際應(yīng)用案例 / 155
4.3.3 反向傳播算法的局限與改進 / 159
4.4 人工智能第二個“冬天”的到來 / 163
4.4.1 技術(shù)局限與資金問題 / 163
4.4.2 第二個AI“冬天”的原因分析 / 166
4.4.3 第二個AI“冬天”的影響與后果 / 170
4.5 小結(jié) / 173
參考文獻 / 173
第5章 從2000年到深度學習的崛起 / 177
5.1 數(shù)據(jù)、計算與算法的進步 / 178
5.1.1 數(shù)據(jù)的爆發(fā)與大數(shù)據(jù)的崛起 / 178
5.1.2 計算能力的提升與GPU的應(yīng)用 / 182
5.1.3 算法的改進與突破 / 186
5.2 機器學習的復(fù)興與支持向量機 / 189
5.2.1 機器學習的基本概念與復(fù)興 / 189
5.2.2 支持向量機（SVM）的理論與實踐 / 192
5.2.3 機器學習的局限性與未來挑戰(zhàn) / 196
5.3 深度學習的理論與實踐突破 / 199
5.3.1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提出及其意義 / 199
5.3.2 深度學習在圖像處理與語音處理中的突破 / 202
5.3.3 深度學習的成功案例與挑戰(zhàn) / 207
5.4 關(guān)鍵人物：Geoffrey Hinton與深度學習的未來 / 211
5.4.1 Geoffrey Hinton的學術(shù)貢獻 / 212
5.4.2 Hinton與深度學習的關(guān)系 / 214
5.5 小結(jié) / 217
參考文獻 / 218
第6章 現(xiàn)代人工智能的多元發(fā)展 / 221
6.1 機器學習、深度學習與強化學習的興起 / 222
6.1.1 強化學習的基本概念與應(yīng)用 / 222
6.1.2 機器學習與深度學習的互補性 / 225
6.1.3 強化學習在游戲與機器人中的應(yīng)用 / 228
6.2 自然語言處理的突破與BERT、GPT、DeepSeek系列 / 231
6.2.1 自然語言處理的基礎(chǔ)與挑戰(zhàn) / 232
6.2.2 BERT的提出與影響 / 235
6.2.3 GPT系列模型的進展與應(yīng)用 / 238
6.2.4 Deepseek系列模型的進展與應(yīng)用 / 241
6.3 計算機視覺與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） / 245
6.3.1 計算機視覺的基本概念與挑戰(zhàn) / 245
6.3.2 CNN的原理與突破 / 249
6.3.3 計算機視覺的實際應(yīng)用案例 / 253
6.4 AI在醫(yī)療、金融、自動駕駛等領(lǐng)域的應(yīng)用 / 255
6.4.1 AI在醫(yī)療診斷與藥物研發(fā)中的應(yīng)用 / 256
6.4.2 AI在金融中的風險控制與預(yù)測 / 258
6.4.3 自動駕駛技術(shù)的發(fā)展與挑戰(zhàn) / 261
6.5 小結(jié) / 264
參考文獻 / 264
第7章 人工智能的國際競爭與技術(shù)霸權(quán) / 267
7.1 中國與美國在AI領(lǐng)域的競爭 / 268
7.1.1 美國的AI發(fā)展歷程與全球領(lǐng)導(dǎo)地位 / 268
7.1.2 中國在AI領(lǐng)域的崛起與政策支持 / 271
7.1.3 中美AI競爭的影響與合作潛力 / 273
7.2 AI技術(shù)的軍備競賽與國家安全 / 275
7.2.1 AI在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用：無人機與自動化武器 / 276
7.2.2 AI的戰(zhàn)略性應(yīng)用與國際安全 / 278
7.2.3 人工智能與國家安全的平衡 / 280
7.3 人工智能與全球治理問題 / 283
7.3.1 國際合作與AI的全球倫理 / 283
7.3.2 全球治理結(jié)構(gòu)與AI政策的制定 / 286
7.4 跨國科技公司與AI的創(chuàng)新引領(lǐng) / 288
7.4.1 Google、Microsoft、百度等公司的AI戰(zhàn)略 / 289
7.4.2 資本與技術(shù)的全球化競爭 / 291
7.4.3 大型科技公司與AI發(fā)展的推動 / 294
7.5 小結(jié) / 297
參考文獻 / 297
第8章 大規(guī)模預(yù)訓練模型及人工智能的未來 / 301
8.1 GPT系列與大規(guī)模語言模型的崛起 / 302
8.1.1 GPT模型的歷史發(fā)展與技術(shù)突破 / 302
8.1.2 GPT-3與GPT-4的影響與應(yīng)用 / 306
8.1.3 預(yù)訓練模型在自然語言處理中的優(yōu)勢與挑戰(zhàn) / 309
8.2 圖像生成與生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN） / 312
8.2.1 GAN的基本原理與發(fā)展歷程 / 312
8.2.2 GAN在圖像生成、藝術(shù)創(chuàng)作中的應(yīng)用 / 316
8.2.3 GAN的倫理問題與社會影響 / 319
8.3 遷移學習與模型共享的未來 / 322
8.3.1 遷移學習的基本概念與實踐 / 322
8.3.2 遷移學習在實際應(yīng)用中的突破 / 325
8.3.3 模型共享與開源社區(qū)的推動 / 329
8.4 AI在藝術(shù)、文學與創(chuàng)造性工作的前景 / 332
8.4.1 AI對創(chuàng)意行業(yè)的影響 / 332
8.4.2 計算機生成藝術(shù)：從音樂到視覺藝術(shù) / 335
8.4.3 AI文學創(chuàng)作與寫作輔助技術(shù) / 338
8.5 超級智能與人工通用智能（AGI） / 342
8.5.1 AGI的定義與目標 / 342
8.5.2 超級智能的潛力與風險 / 345
8.5.3 AGI研究的現(xiàn)狀與未來挑戰(zhàn) / 348
8.6 人工智能的長遠影響：從幻想到現(xiàn)實 / 351
8.6.1 AI對社會結(jié)構(gòu)的影響 / 352
8.6.2 人工智能與全球文化的塑造 / 355
8.6.3 從科幻到現(xiàn)實：AI如何改變未來 / 358
8.7 小結(jié) / 361
參考文獻 / 361
書單推薦
