编辑推荐
-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。
内容简介
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：第一种，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。
作者简介
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。
目录
第一章 人工智能的起源——历史、社会学与大脑
1.人工智能的社会学背景
2.人工智能简史（一）：二进制、专家系统与逻辑派
3.人工智能简史（二）：深度学习
4.人工智能简史（三）：机器人来了
5.人工智能发展史的一些注解
6.人工智能研究的动机与假说
7.人脑模拟和智能
8.用身体来定义人类
9.智能来自童年
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
10.暴力计算型人工智能
11.暴力计算型人工智能不会开口说话
12.一项失败的试验
13.一种简单科学
14.最初的应用程序
15.不要被机器人所迷惑
16.消费者抱怨机器的愚笨：我们在退化吗
17.指数增长的产物：奇点
18.证据一览：加速进步的历史比较
19.对退步的辩护
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
21.机器人时代的工作-第二部分：什么创造就业机会
22.机器人时代的工作-第三部分：共享经济
23.机器人时代的工作-第四部分：女佣原理
24.在进步的只是市场营销和时尚
25.人工智能的短期前景
26.既支持……又反对超人类智能的案例
27.什么是奇点的对立面
28.注意力集中的时长
29.你只是一个财务工具
第四章 人工智能与人类智能——人的机器化
30.语义学
31.机器的加速进化
32.非人类智能已经到来
33.超人类智能的意识
34.超人类智能的智能
35.结构化环境中的智能行为
36.人类被淘汰
37.保卫科技进步：增强智能
38.通用智能
39.电器的普及，智能与非智能
40.常识
41.事实上，我们并不思考
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
42.意识上传与数字不朽
43.机器不朽和云
44.推论：数字媒体不朽
45.长寿的神话
46.我们真的需要智能吗
第六章 人工智能的伦理与道德
47.道德问题：谁为机器的行为负责
48.机器智能的危害：机器信誉
49.机器智能的危险：机器的速度需要限制吗
50.机器智能的危险：妖魔化常识
51.机器智能的危害：你是别人盈利的工具
第七章 人工智能的未来方向
52.模拟VS数字
53.如何建立一个强人工智能
54.强人工智能的时间范围
55.如何找到突破口
56.真正的突破：合成生物学
57.小型化的未来：是下一个大的突破吗
58.计算的真正未来
第八章 人工智能与人类社会的未来
59.为什么讨论奇点是浪费时间，为什么我们需要A.I.
60.人类创造力的未来
61.媒介塑造大脑
62.物品的时代
63.为什么我不害怕人工智能的到来
64.人工智能时代的宗教
后 记
附录一 神经科学大事年表
附录二 人工智能大事年表
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