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第1章 达特茅斯会议：人工智能的缘起1

1．背景1

2．达特茅斯会议6

3．AI历史的方法论9

4．会议之后14

5．预测未来：会有奇点吗？19

第2章 自动定理证明兴衰纪24

1．自动定理证明的起源24

2．罗宾逊和归结原理32

3．项重写34

4．阿贡小组和马库恩35

5．符号派的内部矛盾：问答系统和归结原理的失落37

6．几何定理证明与计算机代数39

7．定理证明系统和竞赛44

8．哲学问题46

9．现状49

10．结语51

第3章 从专家系统到知识图谱60

1．费根鲍姆和DENDRAL60

2．MYCIN64

3．专家系统的成熟65

4．知识表示66

5．雷纳特和大知识系统70

6．语义网73

7．谷歌和知识图谱75

第4章 第五代计算机的教训79

1．背景79

2．理论基础：逻辑程序和Prolog82

3．五代机计划和五代机研究所85

4．并发Prolog88

5．美国和欧洲对日本五代机计划的反应90

6．结局和教训94

7．日本还有机会吗：日本下一代人工智能促进战略95

第5章 神经网络简史97

1．神经网络的初创文章97

2．罗森布拉特和感知机103

3．神经网络的复兴107

4．深度学习111

第6章 计算机下棋简史：机定胜人，人定胜天116

1．机器下棋史前史116

2．跳棋插曲118

3．计算机下棋之初119

4．“深蓝”124

5．围棋和AlphaGo125

第7章 自然语言处理128

1．乔治敦实验128

2．乔姆斯基和句法分析129

3．ELIZA和PARRY136

4．维诺格拉德和积木世界143

5．统计派又来了149

6．神经翻译是终极手段吗？151

7．问答系统和IBM沃森152

8．回顾和展望154

第8章 向自然学习：从遗传算法到强化学习159

1．霍兰德和遗传算法159

2．遗传编程164

3．强化学习166

4．计算向自然学习还是自然向计算学习172

5．计算理论与生物学173

第9章 哲学家和人工智能177

1．德雷弗斯和《计算机不能干什么》177

2．塞尔和中文屋184

3．普特南和缸中脑187

4．给哲学家一点忠告190

第10章 人是机器吗？——人工智能的计算理论基础195

1．丘奇－图灵论题：为什么图灵机是最重要的发明？197

2．相似性原则：另一个重要但不太被提及的计算理论思想201

3．超计算205

4．BSS实数模型206

5．量子计算208

6．计算理论的哲学寓意211

7．丘奇－图灵论题、超计算和人工智能212

第11章 智能的进化216

1．大脑的进化216

2．能源的摄取和消耗218

3．全社会的算力作为文明的测度220

4．人工智能从哪里来？222

5．人工智能向哪里去：会有超级智能吗？223

第12章 当我们谈论生死时，我们在谈论什么？230

附录1 图灵小传237

附录2 人工智能前史：图灵与人工智能249

附录3 冯诺伊曼与人工智能255

附录4 计算机与智能261

参考文献293

人名对照308