透過AI認知世界 - 城邦阅读花园






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	目錄譯者序前言致謝第一部分開始第1章創建計算機程序：一個認識承諾 1.1 導言和本書重點 1.2 計算基礎 1.2.1 圖靈機 1.2.2 波斯特產生式系統和一元減法 1.3 計算機語言、表示法和搜索 1.4 總結第2章歷史基礎 2.1 瑪麗·雪萊、弗蘭肯斯坦和普羅米修斯 2.2 早期希臘思想 2.3 後期希臘人：柏拉圖、歐幾裡得和亞裡士多德 2.4 後中世紀或現代哲學 2.5 英國經驗主義者：霍布斯、洛克和休謨 2.6 跨越經驗主義/理性主義的鴻溝：巴魯赫·斯賓諾莎 2.7 跨越經驗主義/理性主義的鴻溝：伊曼努爾·康德 2.8 美國實用主義：皮爾士、詹姆斯和杜威 2.9 計算的數學基礎 2.10 圖靈測試和人工智能的誕生 2.11 總結第3章現代人工智能，以及我們如何走到今天 3.1 人工智能的三個成功案例 3.1.1 IBM的深藍 3.1.2 IBM的沃森 3.1.3 穀歌和AlphaGo 3.2 非常早期的人工智能和1956年達特茅斯夏季研討會 3.2.1 邏輯理論家 3.2.2 幾何定理證明 3.2.3 下跳棋的程序 3.2.41 956年達特茅斯夏季研討會 3.3 人工智能：嘗試定義 3.4 人工智能：早期階段 3.4.1 整潔派和邋遢派 3.4.2 人工智能：基於“模仿人類”還是“只是好的工程” 3.5 認知科學的誕生 3.6 人工智能實踐的一般主題：符號化，聯結主義，遺傳/湧現，隨機 3.7 總結第二部分現代人工智能：複雜問題求解的結構和策略第4章基於符號的人工智能及其理性主義假定 4.1 理性主義世界觀：狀態空間搜索 4.1.1 圖論：狀態空間的起源 4.1.2 搜索狀態空間 4.1.3 狀態空間搜索實例：專家系統 4.2 基於符號的人工智能：持續的重要貢獻 4.2.1 機器學習：數據挖掘 4.2.2 物理環境建模 4.2.3 專業知識：在任何需要的地方 4.3 符號系統視角的優勢和局限性 4.3.1 基於符號的模型和抽象 4.3.2 泛化問題和過度學習 4.3.3 為什麼沒有真正的基於符號的智能系統 4.4 總結第5章人工智能的關聯方法與聯結主義方法 5.1 語義圖的行為主義傳統和實現 5.1.1 意義的圖形表示基礎 5.1.2 語義網絡 5.1.3 基於關聯的語義網絡的現代應用 5.2 神經網絡或聯結主義網絡 5.2.1 早期研究：麥卡洛克、皮茨和赫布 5.2.2 反向傳播網絡 5.3 神經網絡和深度學習 5.3.1 AlphaGoZero和AlphaZero 5.3.2 機器人導航：PRM-RL 5.3.3 深度學習和電子遊戲 5.3.4 深度學習和自然語言處理 5.4 認識問題和基於關聯的表示 5.4.1 歸納偏差、透明度和泛化 5.4.2 神經網絡和符號系統 5.4.3 為什麼我們沒能構建大腦 5.5 總結第6章進化計算與智能 6.1 進化計算簡介 6.2 遺傳算法及示例 6.2.1 旅行商問題 6.2.2 遺傳編程 6.2.3 實例：開普勒行星運動第三定律 6.3 人工生命：複雜性的湧現 6.3.1 人工生命 6.3.2 現代人工生命方法 6.4 進化計算與智能：認識問題 6.5 關於第二部分的總結 6.5.1 歸納偏差：理性主義的先驗論 6.5.2 經驗主義的困境 6.6 總結第三部分走向主動的、務實的、模型修正的現實主義第7章建構主義和解與認識論立場 7.1 對經驗主義、理性主義和實用主義人工智能的回應 7.2 建構主義和解 7.3 五個假設：認識論立場的基礎 7.4 現代認識論的基礎 7.5 總結第8章基於貝葉斯的建構主義計算模型 8.1 貝葉斯立場的推導 8.2 貝葉斯信念網絡、感知和診斷 8.3 基於貝葉斯的語音和對話建模 8.4 複雜環境中的診斷推理 8.5 總結第9章走向一種主動的、務實的、模型修正的現實主義 9.1 本書概要 9.2 通過探索構建模型 9.3 模型修正和適應 9.4 人工智能從業者的項目是什麼 9.5 現代認識論的意義、真理和基礎 9.5.1 新實用主義、庫恩、羅蒂和科學方法 9.5.2 一種類別錯誤 9.5.3 認知神經科學：關於人類加工的見解 9.5.4 論人的存在：現代認識論立場參考文獻