作者基于近20年人工智能与*化控制的研究积累，用通俗易懂的语言系统梳理了人工智能发展过程中的几次人机大战里程碑事件，从历史中总结和展望人工智能技术的研究方法论与未来应用前景。 人工智能技术近年来取得指数级的步，甚至可以通过自我博弈超越人类的经验。人工智能和人机博弈技术的本质是什么？它们背后的方法学和思维方式又是什么？算力、算法、数据与博弈论思想的融合能够研究与分析哪些复杂问题？
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内容简介
作者简介
“物联网在中国”系列丛书第二届编委会
前言
第1章 螺旋式上升——人工智能发展史
1.1 人工智能历史中的先驱者
1.1.1 莱布尼茨父子
1.1.2 图灵
1.1.3 冯·诺依曼
1.1.4 麦卡锡
1.1.5 马文·明斯基
1.1.6 西蒙与纽厄尔
1.2 人工智能技术的演变史
1.2.1 公元前的智能世界
1.2.2 近代的智能世界：人工智能的基础
1.2.3 智能技术的孕育：人工智能的技术触发期
1.2.4 智能技术的初生：人工智能的期望膨胀期
1.2.5 智能技术的瓶颈：人工智能的幻觉破灭谷底期
1.2.6 智能技术的重生：人工智能的启蒙爬升期
1.2.7 当今智能世界
1.3 人工智能的最新应用
1.3.1 群体智能
1.3.2 机器翻译
1.3.3 图像识别
1.3.4 辅助诊断
1.3.5 智能推荐
1.3.6 强化学习
1.3.7 脑机接口
1.3.8 自动驾驶
1.4 参考文献
第2章 烈火中永生——人工智能技术的三次浪潮
2.1 基于规则的产生式系统时代（1956—1976）
2.1.1 缘起——希尔伯特第二问题和图灵机的诞生
2.1.2 本时期重大研究成果和亮点（一）
2.1.3 一切源起于达特茅斯会议
2.1.4 人物合作网络（一）
2.1.5 成也萧何败也萧何——感知器模型
2.1.6 应用瓶颈（一）
2.2 人工神经网络时代（1976—2006）
2.2.1 本时期重大研究成果和亮点（二）
2.2.2 人物合作网络（二）
2.2.3 反向传播算法
2.2.4 支持向量机
2.2.5 第五代计算机计划
2.2.6 应用瓶颈（二）
2.3 基于互联网大数据的深度学习时代（2006年至今）
2.3.1 本时期重大研究成果和亮点（三）
2.3.2 人物合作网络（三）
2.3.3 ImageNet竞赛——奠定人工智能新方法论
2.3.4 卷积神经网络
2.3.5 可学习与组织的认知助理Siri
2.3.6 应用展望
2.4 参考文献
第3章 一骑绝尘去——经典人机博弈大战
3.1 西洋跳棋
3.1.1 大战回顾
3.1.2 阿瑟·塞缪尔与罗伯特·尼雷
3.1.3 核心技术：自我对弈
3.2 国际象棋
3.2.1 国际象棋大战回顾
3.2.2 大战卡斯帕罗夫
3.2.3 成功秘诀：国际象棋加速芯片
3.2.4 成功秘诀：知识规则引擎
3.3 智力问答
3.3.1 智力问答大战回顾
3.3.2 成功秘诀：自然语言处理
3.3.3 成功秘诀：知识图谱
3.4 围棋
3.4.1 大战回顾
3.4.2 黄士杰与李世石
3.4.3 成功秘诀：蒙特卡罗树搜索
3.4.4 成功秘诀：策略网络与价值网络
3.4.5 成功秘诀：强化学习
3.5 参考文献
第4章 从“人工智能”到“类人智能”
4.1 社会博弈的挑战
4.1.1 征服完全信息博弈游戏
4.1.2 探索不完全信息博弈游戏
4.2 终极对决——军事人机博弈
4.2.1 军事人机博弈的特点和难点
4.2.2 军事人机博弈的探索
4.3 下一个风口——类脑智能
4.3.1 人工智能的突破方向
4.3.2 走向真正的强人工智能
4.3.3 脑科学——未来类人智能
4.4 参考文献
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