内容简介
人工智能技术作为数字时代的一项基本技术，如何迎接它带来的挑战与机遇，定位我们所处的时代，适应未来人工智能给我们带来的深刻影响？要正确认知这个问题，我们的参照系要足够大，视野才能足够开阔，目光才能足够长远，未来才能足够清晰。
《人工智能极简史》旨在引领读者以长远深邃的历史眼光来审视人工智能的发展，从人类最初对智能的幻想出发，从古代的跳舞机器人（偃师造人）开始，讲述古人对人工智能的追求，到人工智能的萌芽、人工智能的初创期、成长期，再到目前的第三次热潮。
通过一些关键的技术、应用的突破和重要事件的表述，让读者全方位的了解人工智能的兴衰，优势和不足，以及一些基本规则。帮助读者厘清人工智能技术的发展脉络，看清人工智能发展的本质，从中总结规律，对人工智能未来发展趋势有客观、科学的认知。
全书无公式和代码，而是以故事和漫画来讲述人工智能发展过程中的人物、技术和轶事，以及作为科研一线人员，对人工智能近年来研究思路上的思考，对未来人工智能发展的研判。
作者简介
张军平，人工智能领域知名专家，中国自动化学会普及工作委员会主任，复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师，获“典赞·2022”科普中国”年度科普人物提名。主要研究方向包括人工智能、机器学习、图像处理、生物认证及智能交通。其科普著作《爱犯错的智能体》，获得 2020年中国科普作家协会第六届优秀作品奖金奖。 张毅，温州人，闲时写字，忙时画画。 “毅绘堂”工作室创始人，推崇“以笔绘意”。
目录
引言我国古代人工智能传说偃师造人，唯难于心002
故弄玄虚的土耳其机器人本是真人象棋大师004
人工智能的逻辑古代科学家和思想家的思考007
薛定谔的思考生命是什么？010
第1章人工智能的萌芽期（1936-1955）
图灵机电子计算机的雏形014
图灵测试人工智能跨不过的槛018
塞尔的中文屋子反问图灵测试021
颅相学与MP神经元模型伪科学到科学023
人工智能的硬件基础电子计算机的诞生026
控制论与信息论神童与独轮车029
第2章人工智能的初创期（1956-1980）
人工智能的由来达特茅斯会议034
跳子棋国际象棋挑战人类智能037
数学定理证明计算机居然能做证明题040
几何定理自动证明年龄最大的程序员042
海战悖论背后的多值逻辑逻辑不止0与1046
框架理论与情感机明斯基理解的智能049
物理符号系统假设早期人工智能的重要假设052
机器翻译人类自由交流的保障055
SHRDLU和SHAKEY积木世界与机器人057
感知机神经网络的雏形060
神经元细胞的方向性探索猫脑062
视网膜的启示和新认知机学习视觉里的智能064
第一次人工智能寒冬明斯基对感知机的否定067
海市蜃楼的人工智能莱特希尔报告069
专家系统学习人类智能072
第3章人工智能的分支流派
遗传算法从自然界学来的人工智能078
蚁群算法死亡旋涡081
仿生智能万物有灵083
关联规则啤酒与尿布086
逻辑的自指理发师悖论089
模糊数学伯克利教授的创新092
第4章人工智能的成长期（1981-2011）
第五代计算机日本的赌博096
反向传播算法人工智能的第二次复兴099
卷积神经网络时运不济102
邮政编码识别古老的回忆105
统计机器学习一统江山108
支持向量机万能学习算法111
非线性与核技巧人工智能里的审美疲劳113
第5章人工智能里的原则、直觉与反直觉
奥卡姆剃刀简单有效原理118
稀疏学习与压缩传感反直觉的采样122
词典学习人工智能需要新华词典126
最小描述长度一行代码胜过千言万语129
流形学习数据空间不是平坦的，是非欧几何132
神经流形离散和连续的原型说136
非负矩阵分解光线是正能量138
视觉理论与大范围首先理论局部先，还是整体优先？140
第6章人工智能的第三次热潮（2011-至今）
深度学习神经网络卷土重来144
大数据集ImageNet土耳其机器人立功147
AlexNet深度模型神经网络的翻身仗150
谷歌大脑计划机器能自己认识猫了153
谷歌的无人驾驶汽车自动驾驶时代的来临155
人机大战AlphaGo战胜世界围棋冠军158
波士顿的大狗现代版的木牛流马161
深度学习的端到端拉近学术产业你我他163
生成对抗网左右互博的“周伯通”166
强化学习从狗的条件反射学来168
知识图谱包罗万象的知识库171
第7章人工智能的未解难题与未来
莫拉维克悖论复杂却简单，简单却复杂176
偏见与风险人工智能并不公平179
快思维与慢思维思维不一定都缜密182
没有表示的智能感知不处理，何谈智能185
因果推断与反事实推断门票越贵，游客越多？188
数字孪生人工智能也需要平行世界191
自我意识庄周梦蝶与缸中脑194
人机融合与协作各有利弊，相互弥补196
机器会拥有智能吗智叟与愚公之争198
NovelAI与ChatGPT与GPT-4造飞机还是设计鸟？201
人工智能科幻影视前瞻性还是没道理205
时空尺度人工智能的局限性209
后记212
参考文献216
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最后修改：2026 年 01 月 26 日
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