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共137章
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版权信息
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中文版序 今天的机器距离真正像人一样理解世界还有多远
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序 等那一口仙气儿
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译者序 未来智能：人有人用，机有机用
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引言 创造具有人类智能的机器，是一场重大的智力冒险
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第一部分 若想对未来下注，先要厘清人工智能为何仍然无法超越人类智能
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人工智能流派大变迁
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01 从起源到遭遇寒冬，心智是人工智能一直无法攻克的堡垒
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达特茅斯的两个月和十个人
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定义，然后必须继续下去
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任何方法都有可能让我们取得进展
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符号人工智能，力图用数学逻辑解决通用问题
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感知机，依托DNN的亚符号人工智能
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感知学习算法，无法重现人脑的涌现机制
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学习感知机的权重和阈值
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感知机是一条死胡同
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泡沫破碎，进入人工智能的寒冬
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看似容易的事情其实很难
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本章要点
02 从神经网络到机器学习，谁都不是最后的解药
多层神经网络，识别编码中的简单特征
无论有多少输入与输出，反向传播学习都行得通
联结主义：智能的关键在于构建一个合适的计算结构
亚符号系统的本质：不擅长逻辑，擅长接飞盘
机器学习，下一个智能大变革的舞台已经就绪
本章要点
03 从图灵测试到奇点之争，我们无法预测智能将带领我们去往何处
“猫识别机”掀起的春日狂潮
人工智能：狭义和通用，弱和强
人工智能是在模拟思考，还是真的在思考
图灵测试：如果一台计算机足够像人
奇点2045，非生物智能将比今天所有人类智能强大10亿倍
一个“指数级”寓言
摩尔定律：计算机领域的指数增长
神经工程，对大脑进行逆向工程
奇点的怀疑论者和拥趸者
对图灵测试下注
本章要点
第二部分 视觉识别：始终是“看”起来容易“做”起来难
视觉识别的两次飞跃
04 何人，何物，何时，何地，为何
看与做
深度学习革命：不是复杂性，而是层深
模拟大脑，从神经认知机到ConvNets
ConvNets如何不将狗识别为猫
激活对象特征，通过分类模块进行预测
不断从训练样本中学习，而非预先内置正确答案
本章要点
05 ConvNets和ImageNet，现代人工智能的基石
构建ImageNet，解决目标识别任务的时间困境
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