具体描述
人工智能就是要机器模仿人的智能？
人工智能次战胜人类是什么时候？
猴子能打出“我想，它像一只黄鼠狼”吗？
人造生命能很容易地执行人类行为？
机器人会取代人类吗？
下一个莫扎特、玛丽莲?梦露会是人工智能？
…………
所有这些问题的答案，你都能在本书中找到。《人人都该懂的人工智能》从人工智能领域的发展史、存在的普遍争议和误区、人工智能的应用、人工智能与其他学科的关系、人工智能面临的挑战和未来、人工智能的社会影响等角度切入，以通俗易懂的案例带领读者迅速了解人工智能领域，开启一段人工智能之旅。
●《人人都该懂的人工智能》属于湛庐文化重磅推出的“新核心素养”系列图书之一。本系列图书致力于推广通识阅读，扩展读者的阅读面，培养批判性思考的能力，涵盖了哲学、心理学、法律、艺术、物理学、生物科技等诸多人文科学和自然科学的知识，其中《人人都该懂的人工智能》介绍了人工智能领域的核心思想，让你一本书了解人工智能的核心智慧。
作者简介
布莱·惠特比
英国萨塞克斯大学人工智能专家、哲学家和技术伦理专家，专攻计算机科学、人工智能和机器人技术。英国计算机学会（BCS）伦理战略小组（Ethics Strategic Panel）成员。
目录信息
1 重新认知人工智能
无处不在的人工智能
人工智能的3大误解
模拟思维vs. 真实思维
共同的原则，人工智能的终极目标
图灵测试，测的到底是什么
不应一味地模仿人类
2 人工智能的荣耀时刻
一些闪耀的成功
搜索，一切现实问题的解
“蓝巨人”的胜利
专家系统，源于知识的力量
机器学习，突破知识获取瓶颈
数据中的钻石
3 生物学，人工智能的灵感源
来自大脑的灵感
人工神经网络，更精确的识别
无监督学习
人工神经网络是智能的关键吗
遗传算法，从进化中学习
为什么不去“创造”智能
4 人工智能跃迁的7大难题
历史难题：研究领域的派系之争
环境难题：哪些是智能机器需要知道的
中文屋难题：理解而非遵照指令
算法化难题：机器不能模拟人的思维逻辑
信息处理难题：将机器人带入真实世界
整体观难题：功能分解行不通
人造生命可行性难题：简单行为背后是复杂逻辑
5 通向真正的人工智能之路
“确实如此，但是……”
认知科学是什么
图灵测试是什么
意识是什么
智能是什么
6 人工智能应有益于人类
像电力一样颠覆社会
人工智能的黄金时代
机器人将会统治世界？
下一个“莫扎特”会是人工智能吗
预测未来十分愚蠢
人工智能的最前沿
整合，将成功最大化
前景巨大的人造代理
虚拟女友和人造伴侣，下一个大机遇
注释
补充资料
致谢
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
这本书的封面设计简直是点睛之笔，那种深邃的蓝色调配上未来感的几何图形，让人一看就知道这是一本关于前沿科技的力作。我是在书店偶然瞥见它的，当时就被那种低调而又充满智慧的气息吸引住了。拿起来翻阅，里面的排版干净利落，字体大小适中，阅读起来非常舒适。最让我惊喜的是，它不像很多技术书籍那样晦涩难懂，即便是像我这样对编程一窍不通的“小白”，也能轻易地跟随作者的思路。作者似乎有一种魔力，能把那些复杂的概念，比如神经网络、深度学习，用日常生活中的例子娓娓道来，生动形象得就像在听一位知识渊博的朋友聊天。尤其是对“机器学习”这一块的阐述，它没有陷入过多的数学公式堆砌，而是着重讲解了其背后的逻辑和思维方式，这对我理解AI的应用场景帮助太大了。我感觉，读完这部分，我终于能跟上办公室里那些技术宅的讨论了，不再是茫然地听着那些“黑话”，而是能插上几句靠谱的见解。这本书的结构安排也十分巧妙，逻辑递进非常自然，从宏观的历史脉络到微观的技术解析，再到对未来社会影响的探讨，层层递进，让人读完后有一种豁然开朗的感觉，绝对是知识密度和可读性完美平衡的一本书。
评分这本书的装帧设计虽然很现代，但它在内容上对于“基础概念”的梳理却是极其严谨和耐心的。我特别欣赏作者在介绍“大数据”和“云计算”这些支撑AI运行的基石技术时，所采取的“溯源”方法。他没有直接跳到最炫酷的应用，而是耐心地解释了数据是如何被收集、清洗、存储，以及这些庞大的计算资源是如何构建起来的。对于那些希望从根本上理解AI运作机制的读者来说，这部分内容简直是如获至宝。它就像是盖高楼前打地基，虽然过程略显枯燥，但却是确保后续理解不会“空中楼阁”的关键。作者在这一部分使用了大量的流程图和简化的架构图，帮助读者构建起一个清晰的知识框架，即便我没有计算机背景，也能大致理解数据流动的路径。这种对基础知识的尊重和扎实讲解，使得整本书的知识体系非常稳固，不会给人一种“浮于表面”的感觉。读完后，我不仅知道AI能做什么，更重要的是，我开始理解它“为什么”能做到，以及它所依赖的那些庞大而精密的工程体系。
评分这本书的叙事风格简直是清新脱俗，完全没有那种传统科普读物常见的严肃刻板印象。我尤其喜欢作者在穿插历史故事时运用的那种幽默感，简直让人忍俊不禁。记得有一次讲到图灵测试，作者描述图灵当年是如何巧妙地设计实验来挑战人们对机器智能的定义，那段文字写得如同侦探小说一般引人入胜，我甚至能想象出当时人们的震惊和困惑。而且，作者的语言功底也极其扎实，他善于使用一些精妙的比喻，比如将复杂的模型比作一个层层叠叠的“俄罗斯套娃”，一下子就把抽象的概念具象化了。这种行文方式，极大地降低了阅读的门槛，让那些原本觉得AI遥不可及的读者，也能找到亲近感。我通常晚上只看个十几页就会犯困，但拿起这本书，常常会情不自禁地一口气读完一个章节，完全停不下来。这种“上瘾”的阅读体验，在技术书籍中是极其罕见的。它不仅传授了知识，更重要的是，它点燃了我对探索未知领域的热情，让我觉得学习新技术不再是一种负担，而是一种充满乐趣的冒险。
评分我最近对“伦理”和“偏见”这两个词特别敏感，尤其是在新闻里看到AI决策失误的报道后，心里总有些不安。这本书的第三部分，专门辟出了一整章来探讨人工智能的“阴影面”，这一点我非常欣赏。作者并没有一味地歌颂技术的光明面，而是极其坦诚地剖析了算法中可能潜藏的歧视和不公。比如，书中举例说明了数据采集过程中的偏差如何导致招聘AI系统对特定群体产生偏见，那个案例分析得极其细致，让我深思。我一直以为AI是绝对客观的，但读完后才明白，冰冷的代码背后，依然投射着人类社会的复杂和不完美。这种批判性的视角，比那些光谈技术突破的书要深刻得多。它不是在教你如何构建AI，而是在教你如何“负责任地”使用AI，如何警惕那些披着技术外衣的社会问题。阅读过程中，我经常会停下来，思考自己平时接触到的那些APP推荐机制是否也有类似的偏颇之处。这本书提供了一套很好的工具，让我们这些非专业人士也能对前沿技术保持一份必要的审慎和警惕，避免盲目乐观。它更像是一份“AI时代的公民手册”，而不是一本纯粹的技术指南，价值非凡。
评分我对书中关于“未来职业图景”的展望部分印象最为深刻，因为它直接关系到我未来几年的职业规划。作者没有采取那种“AI将取代一切”的恐慌论调，而是提出了一个更加 nuanced（细致入微）的观点：人与机器的协作将是主流。书中详细分析了哪些领域的工作将被自动化取代，哪些领域会因为AI的赋能而诞生出全新的岗位，比如“AI伦理审查员”、“提示词工程师”等等，这些新兴职业的描述非常具体，让我对自己的技能升级方向有了更清晰的认识。特别是在谈到“创造力”时，作者强调，虽然AI可以生成艺术作品，但赋予作品“意义”和“情感共鸣”的依然是人类，这给了我很大的信心。我一直担心自己的工作会被编程替代，但这本书让我明白，更重要的是培养那些AI短期内难以模仿的“软技能”，比如跨学科的整合能力、复杂情境下的决策能力。可以说，这本书不仅是技术普及读物，更像是一份面向未来的“职业导航仪”，指引我们如何在快速变化的时代中找到自己的立足点，提供了一种积极且具有建设性的未来观。
评分四星半。深度不足，但胜在通俗
评分深入浅出的科普书
评分A very beginners guide. 没有必要看。两星是因为出版社的垃圾书名净是忽悠。说人人都该懂过分了吧。怎么可能一本书就把人工智能说尽了彻底读懂了？一本内容像新闻稿一样的书。为了卖书就差直接骗了。
评分虽然作者说不会像其他书那样艰涩，但实际上，如果没有具备一定的数学发展史以及基础的人工智能的知识，其实还是不太简单。不过本身这个领域确实就是跨学科的知识整合，所以十分有意思。作者写得也不错，有很多中肯的评价和想法。基本没什么废话，逻辑也蛮清晰。
评分基本不知道说的是什么，完全没用
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