人工智能通識課

皮埃羅·斯加魯菲（Piero Scaruffi）

畢業於都靈大學數學系，自1980年開始在矽谷從事人工智能研究。

20世紀90年代中期先後在哈佛大學、斯坦福大學的人工智能實驗室等機構從事研究工作，項目涉及認知科學、專家系統、神經網絡、自然語言處理等。

2003年後成為獨立研究員，在加州大學伯克利分校、斯坦福大學兼職講授認知論、心性學和藝術史等課程。

著有《智能的本質》《矽谷百年史》（合著）等重量級作品。

他興趣廣泛，研究領域包括從認知模型到音樂史的廣博學科。他還是北京他山石智庫首-席科技顧問，中國美院客座教授。

第一章人工智能發展史//1

文化背景：知識型的社會//2

人工智能研究的起源//2

人工智能研究的早期發展//7

專家系統的興起//9

探討人工智能歷史的前提//12

步入人工智能的寒冬//15

人工智能的逆向發展階段//16

玻爾茲曼機與神經網絡//20

人工智能的強化學習階段//28

人工智能的卷積神經網絡階段//36

人工智能發展的深度學習階段//50

人工智能發展的深度強化學習階段//56

機器是如何學習的//63

深度學習源自哪裏//72

從認識到創造：生成對抗性網絡//75

網絡時代的社會文化變遷//82

第二章智能的定義與本質//89

認知科學的發展史//90

邏輯推理的發展史//92

對“智能”的（冗余）定義//101

人工智能系統能得諾貝爾獎嗎//107

大腦模擬與智能//111

能聽到我說話嗎//113

結構化環境中的智能行為//119

第三章人工智能的應用實驗//127

仿生人類、半機械人和神經工程//128

實現人工智能的第一步//133

第一項失敗//135

另一次失敗：機器學習//139

又一次失敗：常識//141

預告：學習聊天//143

變臉//146

數字生活的起源//149

難題：智慧並不意味著精確//150

聊天機器人的發展歷程//153

第四章人工智能的算法進化//155

計算機的發展歷程//156

將計算作為推論//159

概率論、馬爾可夫鏈與蒙特卡羅方法//161

數學上的難題：假如你不得不經歷一次智力層面的相變//168

設計機器與設計人類//171

遺傳算法的復興//177

大數據集的詛咒//182

模擬計算與儲備池計算//186

算法官僚系統的反烏托邦引發的推測：利維坦、圓形監獄與生命權利//189

道德的算法//192

明日烏托邦——與算法共生//193

第五章神經網絡與認知//195

聯結主義//196

人工與自然神經網絡：反向傳播的神話//204

模式識別問題//205

關於AlphaZero//206

動態路由和膠囊網絡//213

變分推理//215

分層貝葉斯網絡//222

神經網絡的智能//224

神經網絡的常識//225

基於知識的系統//230

第六章智能與機器人//235

機器學習先於人工智能//236

機器人的誕生//238

機器學習的未來：無監督學習的救贖之道//239

生活在智能機器的世界//255

迎娶人工智能：滿懷信心地迎接未來//262

後機器智能時代：機器創造力能否成就藝術//274

機器智能的危險之處//289

過度就業//293

第七章人工智能的倫理學困境//297

一個哲學層面的問題：我們真的需要全能的智能嗎//298

對歷史的註釋：新無神論//300

機器倫理//301

反烏托邦四部曲//303

你是一個機器人//308

第八章人工智能的未來//313

人工智能與“沒有免費午餐定理”//314

揭開圖靈測試的神秘面紗//315

淺人工智能//319

為何沒有構建人工通用智能//320

通用性人工智能的時間框架//326

矽能產生智能嗎//328

下一項突破是：了解大腦//329

為什麼我不害怕人工智能的到來//331

隱形的機器人雲//334

附錄 人工智能大事記//337