-
人工智能的起源：介绍了人工智能的早期历史，包括早期的自动机和早期的计算机科学发展。
-
自动定理证明：探讨了自动定理证明的起源和发展，包括罗宾逊的归结原理和项重写技术，以及符号派的内部矛盾。
-
专家系统：分析了专家系统的发展历程，包括费根鲍姆的DENDRAL项目和MYCIN系统，以及知识表示和推理技术。
-
神经网络：讲述了神经网络的早期发展，包括罗森布拉特的感知机和神经网络的复兴，以及深度学习技术的兴起。
-
计算机下棋：描述了计算机下棋的历史，特别是“深蓝”战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，以及AlphaGo在围棋领域的突破。
-
自然语言处理：从乔治敦实验开始，介绍了自然语言处理的发展历程，包括乔姆斯基的句法分析、ELIZA和PARRY等早期系统，以及现代的统计方法和神经网络方法。
-
遗传算法和强化学习：介绍了遗传算法和强化学习的基本原理及其在优化问题和学习任务中的应用。
-
哲学家和人工智能：讨论了哲学家对人工智能的看法，包括德雷弗斯、塞尔、普特南等人的观点，以及他们对人工智能伦理和哲学问题的思考。
-
计算理论基础：从丘奇-图灵论题开始，讨论了计算理论的基础和重要性，包括相似性原则、超计算、BSS实数模型和量子计算。
-
智能的进化：从大脑的进化开始，讨论了智能的进化过程，包括能源的摄取和消耗对智能发展的影响，以及人工智能的起源和未来。
-
超级智能：探讨了超级智能的概念和可能性，包括人工智能在未来可能达到的智能水平及其对社会的影响。
-
哲学问题和未来趋势：讨论了人工智能领域中的一些关键哲学问题，如意识、自由意志等，以及人工智能未来的发展趋势。
-
新增的第13章：整理了人工智能几大派别的演化路线和人物的继承关系，帮助读者更好地理解人工智能的发展历程和不同流派的思想。
- Teacher: 洪 齐
1）智慧的疆界应是指人类探寻智能奥秘过程中，“已知”与“未知”之间的界线。以代表计算能力的图灵机为起点，以掌握了意识和思维奥秘的终极智能为终点，在这条路上人类摸索前行，现在还不知道距离终点有多远，只是走得越久，知道得越多，看见的未知风景越多。这段探索奥秘的历程，当然值得我们去记录、学习。
2）智慧的疆界应是指人工智能诞生与发展过程中，贡献毕生精力和智慧的开拓者们。从图灵、香农、冯·诺依曼、维纳，到纽厄尔、司马贺、麦卡锡、明斯基、皮茨、麦卡洛克，再到辛顿、燕乐存、奥本希、乔丹、尼尔森等，一位位天才学者不懈奋斗，为人类掌握“智能”这个科学的最终领域拓土开疆。这些学者的传奇故事，当然值得我们去记录、学习。
3）智慧的疆界应是指“人类智能”与“人工智能”中间，那条迄今看来仍无法逾越的鸿沟。模仿、学习并最终掌握人类得以拥有智能的本质原理，跨越这条鸿沟，得以用智慧制造出智慧是人工智能的最终目标，经过六十余年，甚至可以说是两三百年的探索，终于找到了一些可能可行的路径，总结了一些也许是正确的方法，做出了一点阶段性但足以改变世界的成果，也遇到过不少令人望而生畏的巨大困难和挫折。这些跨越这条鸿沟，实现人工智能终极目标的方法、理论、成功与失败，当然值得我们去记录、学习。
- Teacher: 洪 齐
- Teacher: 洪 齐