七弈萬象

奧利弗·羅德哈佛大學尼曼學者、博弈論+AI+經濟學三棲學者、拼字遊戲高手玩家，憑借理論與實踐的雙重結合，構建了一個對遊戲、博弈論和人類文明演進全/面而深刻的理解框架。《金融時報》資/深記者，曾是《538》雜誌高ji資/深作家。作品遍布 知名媒體，常刊登於《紐約時報》《經濟學人》《鸚鵡螺》《萬古》等雜誌，擅長將覆雜理論拆解為通俗易懂的故事

推薦序一 我們到底失去了什麼？
推薦二 在棋盤與代碼之間：與AI共處的終極答案
推薦序三 當你的工具比你更高、更快、更強時，人類何為？
中文版序 跨越烏托邦，遊戲是人-機文明的接口
前言 貪玩的蚱蜢死於冬天
引言 遊戲是人類智力發展的核心，也是AI發展的核心
遊戲，生活的永恒“伴侶”
遊戲是“克服不必要障礙的自願嘗試”
人與計算機的比賽，也是人與人的比賽
第1章初次交鋒，AI奇努克的勝利，人類記憶力的葬禮
玩國際跳棋就像在看一口無底之井
世界冠軍整整10年沒有輸掉一場比賽
世界上“第一個運行的人工智能程序”
劍指世界冠軍，奇努克已擊敗所有AI
“鐵磨鐵，磨出刃來”
人類記憶力的葬禮
“讓兄弟般的愛繼續下去”
用18年探到無底之井的井底
第2章深藍決勝國際象棋，人類還擅長運籌帷幄嗎
“所有的棋手都是藝術家”
人類智力的獨特領域，機器無法超越
“機器能思考嗎？”艾倫·圖靈和克勞德·香農發問
赫伯特·西蒙和艾倫·紐厄爾的預測錯了
第一次，深藍輸了
第二次，深藍贏了
還不是真正的AI
AI魚幹還是輸了人類
能夠自主學習的阿爾法元
前所未有的12場平局，這就像兩個幽靈在下棋
AI掌握了人類才能擁有的領導力
第3章阿爾法圍棋站上了理解力之巔，人類集體智慧的隕落
本因秀芳哉的隕落
“我請你離開，就是在告訴你該怎麼做”
了解圍棋，是“想了解什麼是理解”
圍棋根本沒有屈服於AI
阿爾法圍棋，從一塌糊塗到無人能敵
站在新舊邊界，李世石“為自己的無能為力道歉”
DeepMind挑起化學競賽，“剛剛發生了什麼”
贏了這一次，一次足矣
共享大腦，人類與AI協同進化
第4章隨機性引發深度學習革命，能自主學習的西洋雙陸棋程序完勝
西洋雙陸棋“教父”做了一個可以擊敗自己的程序
世界冠軍試圖搭建人與AI的橋梁
“計算機不會害怕”，但輸在不會學習
消退的西洋雙陸棋流行潮
西洋雙陸棋程序在意想不到的領域大行其道
XG程序百戰百勝，人類努力練習還有什麼意義？
賭徒沈溺於骰子和隨機性，但學習才是致命吸引力
第5章保持謹慎還是賭一把？人類在德州撲克博弈中棄牌
籌碼、未知和隱藏信息的三重驅動
納什均衡，現代高水平撲克的核心
判斷力如何在最大回報的誘惑裏迷失
“撲克是人與人之間的遊戲”，DeepStack可不在乎
道爾·布倫森和丹尼爾·內格裏諾的對賭
“贏了很多錢，但同時也非常不快樂”
在一片懷疑中失去所有體面，這對失敗者來說太殘酷了
第6章拼字遊戲失守，誰能輕而易舉權衡出最佳勝率
IBM程序員偶然間寫了一個拼字遊戲程序Maven
唯一一個比機器還要強大的人
從無到有的創造吞噬了人類“僅存的理智”
一種由芯片規定的理想狀態改變了這場遊戲
“紫羅蘭和玫瑰花在少女的房間裏盛開”
今天的欲望和明天的搏殺
一切黑暗、禁忌、殘忍、卑劣，Maven都沒有
人類大腦相互碰撞，美麗必然“呈現一定的秩序”
第7章極致覆雜的橋牌，人機博弈史上人類最後的底牌
“你學得越多，就會覺得自己知道得越少”
唯一一種人類玩法依然優於AI的遊戲
哈羅德·範德比爾特，“定約橋牌之父”
橋牌桌上的成功解鎖現實世界更大的成功
試圖“重新創造人類橋牌智慧”
與機器合作，“成為混合體中的人類部分”
後記 遊戲是AI的望遠鏡，也是文明的顯微鏡
致謝
參考文獻