本书系统梳理人工智能的发展脉络，从历史源头到前沿探索，全面展现人工智能思想、技术与应用的演进历程。全书以时间为线索、思想为主线，涵盖人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、强化学习、类脑计算、深度学习、人机对弈及大模型等议题。
书中首先回顾了人工智能的起点与早期探索，从达特茅斯会议到第五代计算机的经验教训，揭示AI技术演进的内在规律；接着聚焦语言与认知，探讨自然语言理解、思维与语言的关系，以及大模型的理论基础与实践突破；最后，从哲学、伦理与学科史角度反思人工智能，讨论机器与人的界限、意识与教育，以及智能的未来走向。
作为国内首部系统讲述人工智能历史的代表作，第3版在延续前两版的深度与趣味基础上，新增大模型章节，以更宏阔的视野审视人工智能的过去、现在与未来。
作者简介:
尼克 早年曾任职哈佛和惠普；后创业投资，往返于大陆和硅谷。无论忙闲不忘读书写字，作品多发表于《上海书评》，并有著作《UNIX系统V内核剖析》和《哲学评书》。
目录:
第1章 达特茅斯会议：人工智能的缘起
第2章 自动定理证明兴衰纪
第3章 从专家系统到知识图谱
第4章 第五代计算机的教训
第5章 神经网络简史
第6章 向自然学习：从遗传算法到强化学习
第7章 计算机下棋简史：机定胜人，人定胜天
第8章 自然语言处理
第9章 语言等于思维吗？
第10章 人是机器吗？——人工智能的计算理论基础
第11章 什么是学习？——大语言模型的理论与实践
第12章 哲学家和人工智能
第13章 当我们谈论生死时，我们在谈论什么？
第14章 从教科书看人工智能学科变迁
第15章 智能的进化
第16章 总结
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