人工智能简史

1666

本书全面讲述了人工智能的发展史，几乎覆盖了人工智能学科的所有领域，包括人工智能的起源，自动定理证明，专家系统，神经网络自然语言处理，遗传算法，深度学习，强化学习超级智能，哲学问题和未来趋势等，以宏阔的视野和生动的语言对人工智能进行了全面回顾和深度点评，本书作者和书中诸多人物或为师友或相熟相知，除了详实的考证，还有有趣的轶事，本书既适合专业人士了解人工智能鲜为人知的历史，也适合对人工智能感兴趣的大众，作为入门的向导。

声音（45）评价（0）

正序 | 倒序

1.背景
185
3年前
2,3:达特茅斯会议,AI历史的方法论
113
3年前
4.会议之后
61
3年前
5.预测未来：会有奇点吗？
50
3年前
1.自动定理证明的起源
63
3年前
2.罗宾逊和归结原理
32
3年前
2.3.项重写
36
3年前
2.4.阿贡小组和马库恩
30
3年前
2.5.符号派的内部矛盾：问答系统和归结原理的失落
38
3年前
2.6.几何定理证明与计算机代数
49
3年前
2.8.哲学问题
38
3年前
第三掌：从专家系统到知识图谱
50
3年前
3.2MYCIN
32
3年前
3.3.专家系统的成熟
37
3年前
3.5.雷纳特和大知识系统
31
3年前
3.6.语义网
31
3年前
参考文献
23
3年前
4.2.理论基础：逻辑程序和Prolog
24
3年前
4.5.五代机计划和五代机研究所
31
3年前
4.5.美国和欧洲对日本五代机计划的反应
23
3年前
4.6.结局和教训
24
3年前
4.7.日本还有机会吗：日本下一代人工智能促进战略
26
3年前
参考文献
27
3年前
5.2.罗森布拉特和感知机
23
3年前
5.3.神经网络的复兴
26
3年前
5.参考文献
23
3年前
6.1.计算机下棋简史：机定胜人，人定胜天-计算机下棋史前史
23
3年前
6.2.计算机下棋之初
28
3年前
6.4.深蓝
23
3年前
6.5.围棋和AlphaGo
19
3年前
6.5.参考文献
20
3年前
7.1.乔治敦实验
28
3年前
7.4.维诺格拉德和积木世界
22
3年前
7.8.回顾和展望
20
3年前
8.3.强化学习
39
3年前
8.5.计算理论与生物学
24
3年前
8.参考文献
17
3年前
9.1.哲学家和人工智能，德雷福斯和《计算机不能干什么》
25
3年前
9.2.赛尔和中文屋
18
3年前
9.3.普特南和缸中脑
37
3年前
9.4.给哲学家一点忠告
23
3年前
10.人是机器吗？--人工智能的计算理论基础
26
3年前
10.2.相似性原则：另一个重要但不太被提及的计算理论思想
26
3年前
10.3.超计算
24
3年前
10.4.BSS实数模型
69
3年前

专辑主播

听友118381574

47 2 34

TA的专辑