《智慧的疆界：从图灵机到人工智能（第2版）》周志明

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《智慧的疆界：从图灵机到人工智能（第2版）》周志明【文字版_PDF电子书_】

内容简介：

这是一部对人工智能充满敬畏之心的匠心之作，也是被市场高度认可的人工智能科普着作，曾荣获北京市科学技术协会等机构颁发的各种奖项。

本书从人工智能的奠基人物、历史事件、学术理论、研究成果、技术应用等5个维度全面展开，以时间为主线，用专业的知识、通俗的语言、巧妙的内容组织方式，详细讲解了人工智能能解决什么问题、面临怎样的困难、做过哪些努力、取得过哪些成绩、未来将向何方发展，尽可能消除人工智能的神秘感，把人工智能从科学的殿堂推到公众面前。

全书共9章，分为四个部分：

第一部分(第1~2章)以智慧创造智慧 阐述了在人工智能学科创立之前，图灵、香农等先驱们对智能的探索和思考。首先以“人工智能之父”图灵的生平事迹为主线，介绍了图灵机、图灵测试，以及图灵对智能的思考、理解和定义;然后以达特茅斯会议为主线，通过该会议及其后续的影响，介绍了人工智能学科诞生的历史背景，并讨论了该学科研究的目标和要解决的问题。

第二部分(第3~5章)学派争鸣 学术界研究人工智能的方法主要有三个学派，分别是符号主义、连接主义和行为主义，这三个学派分别从逻辑、仿生和行为三个角度来研究智能，既有自顶向下从智能的本质出发，从一般到特殊通过逻辑运算推导智能的行为，也有从行为出发，自底向上把智能看作黑箱，从行为推导智能的本质。这些学派在不同时期都曾是人工智能的主流，并各自取得了许多成果。

第三部分(第6~8章)第三波高潮 人工智能目前处于第三次高潮，这次高潮以深度学习、深度神经网络为代表的机器学习所引领。首先，以尽可能小的篇幅把机器学习的导论性内容介绍清楚;然后，以“深度学习教父”辛顿的人生经历为主线，介绍了神经网络从低谷到复兴的过程，以及深度学习的提出和技术突破;最后，以古德费洛、苏茨克维等新一代学者以及OpenAI的发展故事为主线，介绍了生成式人工智能所引领的人工智能的高潮盛况与隐患。

第四部分(第9章)人机共生 几十年来，人工智能无时无刻不伴随着争论和分歧，人工智能这个人类最复杂精密的创造物与人类本身的关系确实必须仔细思考、慎重对待，这一部分将探讨人类和机器在追寻智能过程中的一些成果和产生的一些争论。

作者简介：

周志明，Java技术、机器学习和企业级开发技术专家，现任远光软件研究院院长，人工智能博士在读，着有畅销书本书。

开源技术的积极倡导者和推动者，对计算机科学和相关的多个领域都有深刻的见解，尤其是人工智能、Java技术和敏捷开发等领域。曾受邀在InfoQ和IBMDeveloperWorks等网站撰写技术专栏。

着作颇丰，着有《深入理解Java虚拟机》《深入理解OSGi》，翻译了《Java虚拟机规范》等着作。其中《深入理解Java虚拟机》第1版出版于2011年，已经出至第2版，累计印刷超过30次，不仅销量好，而且口碑更好，是中文计算机图书领域公认的、难得一见的佳作。

目  录：

前言

第一部分 以智慧创造智慧

第1章 洪荒年代 2

1.1 概述 2

1.2 引言：信息革命 3

1.3 图灵机：计算的基石 5

1.4 人工智能的萌芽 11

1.5 图灵测试：何谓智能 13

1.6 智能与人类的界限 16

1.7 机器能思考吗 18

1.8 机器拟人心 22

1.9 机器拟人脑 24

1.10 机器拟人身 28

1.11 本章小结 29

第2章 迈向人工智能 30

2.1 概述 30

2.2 引言：不经意间改变世界 31

2.3 达特茅斯会议 34

2.4 有学术就有江湖 41

2.5 有江湖就有传奇 47

2.6 人工智能早期成果 53

2.6.1 完全信息的对抗 54

2.6.2 模式识别 57

2.6.3 自然语言处理 59

2.7 本章小结 62

第二部分 学派争鸣

第3章 符号主义学派 66

3.1 概述 66

3.2 引言：五分钟逻辑学 67

3.3 描述已知，推理未知 72

3.3.1 常识编程 77

3.3.2 物理符号系统 82

3.4 知识!知识!知识! 86

3.4.1 知识表示 87

3.4.2 知识工程 91

3.4.3 知识系统 93

3.5 从演绎到归纳 96

3.6 符号主义的现状和未来 101

3.7 本章小结 103

第4章 连接主义学派 104

4.1 概述 104

4.2 引言：命运 105

4.3 大脑模型 107

4.4 崛起的明星 113

4.5 陨落的流星 116

4.6 感知机 120

4.7 凛冬将至 127

4.8 人工智能的繁荣与寒冬 135

4.9 本章小结 139

第5章 行为主义学派 140

5.1 概述 140

5.2 引言：昔日神童 141

5.3 自动机对抗自动机 143

5.4 从控制论说起 147

5.5 机械因果观和行为主义 150

5.6 自复制机和进化主义 154

5.7 机器人学 158

5.8 本章小结 167

第三部分 第三波高潮

第6章 机器学习概览 170

6.1 概述 170

6.2 什么是机器学习 172

6.3 机器学习的意义 175

6.4 机器学习的分类 177

6.5 机器学习解决的问题 179

6.6 进行机器学习：实战模型训练 183

6.6.1 机器学习的一般过程 184

6.6.2 样本和样本空间 186

6.6.3 任务类型 188

6.6.4 数据预处理 190

6.6.5 损失函数 195

6.6.6 模型选择 201

6.6.7 泛化、误差及拟合 205

6.6.8 正则化 210

6.6.9 优化算法 219

6.6.10 终极算法 226

6.7 评估验证 228

6.7.1 性能度量 228

6.7.2 交叉验证 233

6.8 本章小结 236

第7章 深度学习时代 238

7.1 概述 238

7.2 引言：教父 239

7.3 逆反之心 241

7.4 复兴之路 243

7.4.1 生存危机 243

7.4.2 从感知机到神经网络 246

7.4.3 误差反向传播算法 250

7.5 深度学习 256

7.5.1 这是什么 258

7.5.2 从浅层学习到深度学习 262

7.5.3 序幕开启 264

7.5.4 锋芒毕露 273

7.5.5 越深度越强大吗 275

7.5.6 越深度越困难吗 277

7.6 深度神经网络 283

7.6.1 卷积神经网络 292

7.6.2 循环神经网络 294

7.7 从实验室到企业 297

7.8 挑战与反思 305

7.9 本章小结 310

第8章 从学习到创造 312

8.1 概述 312

8.2 引言：“技术宅”改变世界 313

8.3 生成式对抗网络 315

8.4 学者与荣耀 320

8.5 语言奇点 324

8.5.1 序列到序列模型 324

8.5.2 注意力机制与Transformer架构 329

8.6 OpenAI与GPT模型 332

8.7 现实与理想 342

8.8 本章小结 349

第四部分 人机共生

第9章 与机器共生 352

9.1 概述 352

9.2 引言：“白痴”与“天才” 354

9.3 与机器竞技 356

9.3.1 信息识别 356

9.3.2 信息理解 361

9.3.3 信息决策 366

9.3.4 艺术创作 370

9.3.5 自动驾驶 375

9.3.6 游戏竞技 380

9.4 与机器共舞 385

9.4.1 人工智能的威胁 385

9.4.2 人工智能的机遇 390

9.5 本章小结 393

附录 人工智能历史大事记 394

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人工智能 深度学习 人机共生

摘要：本文以周志明所著《智慧的疆界：从图灵机到人工智能（第2版）》为中心，对全书的思想脉络、理论基础、方法体系以及未来指向进行系统梳理与深入阐释。文章首先概括性地呈现该书在计算理论与人工智能发展史中的独特定位，指出其从图灵机这一抽象计算模型出发，逐步展开对“智能”本质的追问与反思。随后，正文从四个方面展开论述：一是回溯计算理论与人工智能思想的历史源流，揭示经典理论如何奠定现代智能研究的基础；二是剖析图灵机、算法与智能之间的内在关系，说明形式化计算如何塑造我们对机器智能的理解；三是探讨书中所体现的方法论体系及其对现实人工智能研究与实践的启示；四是立足当下与未来，对人工智能的边界、伦理与发展方向进行哲学层面的思考。通过层层展开，文章力求展现该书在学术深度与思想广度上的价值，既是一部技术思想史的回顾，也是一部面向未来的智慧反思之作。

1、理论源流与脉络

《智慧的疆界：从图灵机到人工智能（第2版）》首先从计算理论的历史源头谈起，将读者带回到二十世纪初数学与逻辑学高速发展的时代。周志明通过对希尔伯特计划、形式主义以及可计算性问题的回顾，勾勒出图灵机诞生的思想背景，使读者理解这一抽象模型并非凭空出现，而是回应时代重大科学问题的产物。

在对图灵机的介绍中，作者不仅解释其技术结构，更强调其思想意义。图灵机所揭示的“机械化计算”理念，改变了人类对计算与思维关系的看法，也为后来的计算机科学提供了统一的理论框架。书中通过清晰的叙述，让复杂的理论演变呈现出内在的逻辑连贯性。

进一步地，周志明将计算理论的发展与人工智能的萌芽联系起来，说明从可计算性到可实现智能的思想跨越，是科学史上一条渐进而曲折的道路。这种历史脉络的梳理，使读者在理解人工智能之前，先理解其思想根基，从而避免将当代技术成就视为孤立现象。

2、计算模型与智能

书中一个核心问题是：计算模型如何支撑我们对“智能”的理解。周志明以图灵机为起点，讨论算法、程序与状态转换等概念，指出智能系统在形式层面上可以被视为复杂计算过程的集合。这种视角为人工智能研究提供了清晰而可分析的理论语言。

在这一部分，作者并未简单等同计算与智能，而是通过严谨的论证区分“可计算行为”与“类智能表现”。他强调，图灵机证明了哪些问题可以通过机械方式求解，但并未直接回答智能的全部内涵，这种区分体现了作者在理论上的克制与深度。

通过对经典人工智能模型的分析，书中进一步展示了计算模型在模拟推理、学习与决策中的作用。周志明指出，正是这些形式化模型，使人工智能从哲学设想转变为工程实践，同时也暴露出计算框架在面对复杂现实世界时的局限。

3、方法体系与实践

《智慧的疆界》不仅关注理论推演，也重视方法论层面的总结。周志明在书中系统梳理了符号主义、连接主义以及统计学习等不同研究路径，展示人工智能方法体系的多样性与演化过程。

作者通过对比不同方法的优势与不足，指出人工智能的发展并非单一路线的胜利，而是多种思想不断竞争、融合的结果。这种分析帮助读者理解当下主流技术背后的思想渊源，而不是仅停留在应用层面的表象。

在联系实践时，周志明强调理论清晰性的重要价值。他认为，只有在坚实理论指导下，工程实践才能避免盲目试错，从而推动人工智能走向更稳定、可解释的发展方向。这一观点对于当前快速迭代的技术环境具有重要启示意义。

4、未来伦理与边界

面向未来，周志明在书中提出了关于人工智能边界的深刻反思。他从图灵测试等经典问题出发，探讨机器是否能够真正“理解”，以及人类应如何界定智能的极限，这些问题超越了纯技术范畴，进入哲学与伦理领域。

在讨论人工智能的社会影响时，作者提醒读者警惕技术乐观主义。他指出，智能系统的广泛应用将重塑劳动结构、决策方式与社会关系，因此必须在技术发展之初就引入价值与责任的考量。

最终，书中提出“智慧的疆界”这一概念，意在强调人类需要在追求更强计算能力的同时，保持对自身角色的清醒认知。人工智能的发展不是无限制的扩张，而应在理性、伦理与社会共识的框架内前行。

总结：

总体而言，《智慧的疆界：从图灵机到人工智能（第2版）》以扎实的理论功底和清晰的逻辑结构，系统呈现了从计算理论到人工智能的思想演进。周志明通过历史回顾与理论分析相结合的方式，使读者既能理解技术细节，又能把握宏观思想图景。

更重要的是，该书引导读者在技术热潮中保持反思精神，认识到人工智能既是科学问题，也是哲学与社会问题。这种多维度的视角，使本书不仅适合专业研究者阅读，也对关心人工智能未来的普通读者具有长久价值。

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