AI时代：图说人工智能七十年 pdf下载

1.采用图文并茂的形式梳理了人工智能的发展历史。
2.按照年代对内容进行梳理，并附有思维导图。
3.涵盖了人工智能学科发展进程的方方面面，从哲学、小说到技术与工程，还包括许多影响人工智能发展的其他领域。
4.书中重点介绍了一些人工智能发展的里程碑事件，如神经生物学、脑科学、微电子学和机器人等领域的辉煌成就。
5.书中还配备了作者的视频、音频讲解。

本书以严谨的科学态度和图文结合的形式，为你展开一幅幅幻想与现实交织的人工智能发展史画卷。本书涵盖了人工智能学科发展进程的方方面面，从哲学、小说到技术与工程，还包括许多影响人工智能发展的其他领域。同时，书中重点介绍了一些人工智能发展的里程碑事件，如神经生物学、脑科学、微电子学和机器人等领域的辉煌成就。
本书语言通俗易懂，内容浅显清晰，既适合作为大众的科普读物，也适合供人工智能领域的工作人员阅读参考。此外，它还为科幻爱好者提供了丰富的灵感源泉，让他们能够写出更加引人入胜的作品。希望通过本书，读者们能领略到人工智能的无穷魅力。

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一 人工智能的概念
1. 什么是人工智能？001
2. 人工智能的简单定义 002
3. 人工智能是如何工作的？003
4. AI的优点和缺点是什么？004
5. 什么是人工智能奇点？005
6. 人工智能在日常生活中的应用 006
7. 人工智能的分类 008
8. 什么是弱人工智能和强人工智能？009
9. 什么是通用人工智能？010
10. 通用人工智能能做些什么？010
11. 目前主要使用的人工智能类型 011
12. 人工智能的基本原则 012
13. 深度学习与神经网络的关系 013
14. 机器学习及其类型 014
15. 如何理解人工智能、机器学习和深度学习之间的差异？015
16. 什么是生成式人工智能 016
17. CPU与GPU的差别 017
18. 大型语言模型 018
19. AI面临的伦理考虑 019
20. AI面临的社会挑战 020
21. 什么是机器人技术？021
22. 人工智能与机器人技术的关系？022
23. 人工智能的未来趋势 023
24. 什么是算力？024
25. 什么是人工智能的三大核心要素？025
26. ChatGPT背后的核心技术 026
27. 什么是神经元模型的三要素 027
28. 直接或间接地影响着老百姓的日常生活的人工智能概念 028

二 图解人工智能发展脉络
1. 快速理解人工智能发展历程 030
2. 人工智能的三大流派 031
3. 深度学习与传统机器学习的对比 032
4. 人工智能历史的关键阶段 034
5. 机器学习发展历程 034
6. 游戏人工智能（Game AI）的历史 035
7. 神经网络的发展历程 036
8. 大规模语言模型的发展历程 037

三 古人对人工智能的贡献
1. 3000年前的中国古代的人工智能 040
2. 第一个形式演绎推理系统 040
3. 第一个可编程机器人 042
4. 第一个制造并利用“思维机器”产生新知识的人 043
5. 达·芬奇设计制造了机械狮 子044
6. 笛卡尔提出动物的身体不过是复杂的机器 045
7. 戈特弗里德·莱布尼茨与人类思想的字母表 046
8. 乔纳森·斯威夫特的《格列佛游记》与拉普塔岛上的思维机器 048
9. 第一个机器学习方法诞生于18世纪 049
10. 符号逻辑运算理论体系诞生于19世纪 049
11. 乔治·布尔：从鞋匠之子到逻辑代数之父 050
12. 世界第一艘无人遥控船诞生 052
13. 尼古拉·特斯拉：电流巫师与他的电之梦 052
14. 中国古代的人工智能 054

四 人工智能的孕育期
1. 人工智能萌芽起源于数学 058
2. 第一款电脑游戏机诞生 059
3. 机器人“robot”单词是怎样造出来的？060
4. 第一辆无人驾驶汽车诞生了 061
5. 第一个出现在屏幕上的机器人 061
6. 日本的第一款机器人 062
7. 第一个人工神经元的数学模型诞生 063
8. 谁最早意识到机器与人的关系 064
9. 第一本关于电子计算机的畅销书《巨型大脑或思考的机器》出版了 065
10. 第一个训练神经网络的学习算法诞生了 066
11. 唐纳德·赫布：神经科学与人工智能的先驱 067
12. 第一个计算机象棋博弈程序诞生了 069
13. 信息论的奇迹：香农的非凡之旅 070
14. 天才的维纳 071
15. 人和机器如何相处呢？072
16. 维纳与图灵在人工智能领域中的贡献和观点对比 073
17. 钱学森为什么要研究维纳的控制论？074

五 人工智能的摇篮期
1. 谁是计算机之父 077
2. 第一款独立学习跳棋的计算机程序 080
3. 第一个人工智能程序的诞生 081
4. “人工智能”名词的由来 082
5. 图灵与图灵测试 083
6. “图灵测试”究竟是怎样的测试？084
7. 图灵测试的局限性 085
8. 通用问题求解器 086
9. 第一台能够有独创想法的机器诞生了 086
10. 第一个人工智能语言诞生 087
11. 人工智能之父：约翰·麦卡锡的故事 088
12. 科学界的外星人—冯·诺依曼 089
13. 图灵团队一些有趣的故事 090

六 人工智能的形成期
1. 世界上第一个工业机器人诞生了 093
2. 一款理解自然语言（英语）的计算机程序 094
3. 第一个“专家系统”诞生了 094
4. 赫伯特·西蒙最早提出人工智能将取代人类工作的预言 095
5. 赫伯特·西蒙：跨界智者与人工智能的奠基者 096
6. 第一台真正意义上的自主导航机器人诞生 098
7. 第一款聊天机器人诞生了 098
8. 世界上第一台智能人形机器人WABOT-1诞生了 099
9. 人形机器人之父：加藤一郎的传奇人生 100
10. 一种模拟大脑思维过程的算法诞生了 102
11. 第一个计算机鼠标被发明出来了 103
12. 电影《2001：太空漫游》的哈尔是一台有感知能力的机器 103
13. 广泛适用于多层神经网络的训练的反向传播算法 104
14. 人类智能（大脑）与人工智能（人工神经网络）的比较 105
15. 人工神经网络的工作原理 106

七 人工智能经历的第一个“冬天”
1. 发明了现代反向传播算法 108
2. 世界上第一个微处理器诞生了 108
3. 在第一个微处理器Intel? 4004的诞生过程中发生的有趣故事 109
4. 第一个医疗诊断专家系统 110
5. 第一个医疗诊断专家系统项目背后的一些有趣故事 110
6. 人工智能领域发展进入低谷 111
7. “叫停人工智能经费支撑”的前因后果 111
8. 谁是神经网络的“反向传播算法”之父 112
9. 反向传播算法：从冷门理论到机器学习核心的启发与坚持 113
10. 瑞迪创造出第一个连续语音识别系统 114
11. 最成功的一款专家系统—为顾客自动配置电脑零部件 114
12. 著名的斯坦福车 115
13. 人工智能协会成立 116
14. 发明卷积神经网络的第一人 117
15. 什么是卷积？117
16. 深度学习先驱：福岛邦彦的传奇之路 119

八 人工智能的复苏与第二个“冬天”
1. 日本制造了一个机器人音乐家 122
2. 日本投资研发第五代计算机 122
3. 霍普菲尔德发明循环神经网络 123
4. 发明“霍普菲尔德网络”的灵感好像从天而降 124
5. 科学家们意识到人工智能泡沫梦的存在 124
6. 第一个发明自动驾驶汽车的人 125
7. 实验证明了“反向传播”技术 126
8. 乔丹发明Jordan神经网络模型的故事 127
9. 破解时间的密码：麦可·厄文·乔丹与Jordan神经网络的创新之路 128
10. 苹果公司推出“知识导航仪”产品 129
11. 珀尔和贝叶斯网络 130
12. 人工智能与人类聊天的最早尝试 131
13. Jabberwacky的智慧与幽默初体验 131
14. 语言翻译实现从规则向概率方法的转换 132
15. 《感知机》首次指出人工智能发展缺乏继承性 133
16. 最早以现实生活为背景用反向传播技术训练神经网络 134

九 机器学习的复兴与兴起
1. 专著《大象不会下棋》出版 136
2. 谁是万维网的发明者 137
3. 最简单的递归网络之一—Elman神经网络模型 138
4. 杰弗里·艾尔曼的故事 138
5. 人工智能快要达到技术奇点了—维诺·温格的预言 139
6. 维诺·温格的故事 140
7. 杨立昆与卷积神经网络的故事 140
8. 理查德·华莱士与ALICE 142
9. ALICE猜谜语的故事 142
10. 长短记忆神经网络的诞生 143
11. LSTM网络与民谣的故事 144
12. “大数据”术语的诞生 144
13. 菜单与大数据的故事 145
14. 人工智能击败国际象棋世界冠军 146
15. 超级可爱的家用机器人问世 146
16. “卷积”一词被首次提出 147
17. AI先驱杨立昆的创新传奇 147

十 生成式人工智能的起源
1. Kismet：情感机器人开启人机互动的探索 150
2. Kismet和孩子们 150
3. 人形机器人诞生 151
4. 餐厅服务员ASIMO 151
5. 史上第一部AI电影《人工智能》：一个机器人男孩追寻人性的心灵旅程 152
6. 人工智能走进家居领域 152
7. Roomba的意外 153
8. 第一届自动驾驶汽车的DARPA挑战赛 154
9. 第一个登上火星的机器人 155
10. 史蒂夫·斯奎尔斯对火星车的贡献 156
11. “机器阅读”概念的诞生 157
12. 深度学习之父 158
13. 谷歌开发无人驾驶汽车 159
14. 首次出现机器人撰写新闻稿件 159
15. 人工智能开始走进大众视野 160
16. GPU走进人工智能 161
17. 杰弗里·辛顿的创新旅程：深度学习的复兴与探索 161

十一 人工智能的兴起与突破
1. “数据挖掘”浮出水面 164
2. 数据科学家的崛起：一个真实的故事 164
3. 数字信息存储远远超过模拟信息存储 165
4. Watson是如何在知识问答挑战游戏中击败人类冠军的？166
5. 卷积神经网络的图像分类能力超过了人类 167
6. Google Brain和“谷歌猫”项目 168
7. 大数据时代的崛起 169
8. 大数据时代的中国力量 170
9. AlphaGo的胜利—人工智能的新里程碑 170
10. FAIR的智能探索—从语言翻译到机器人交流 171
11. FAIR的语言翻译模型与自创语言 171
12. 人工智能模型在阅读和理解测试中击败了人类智力 172
13. 人工智能软件打败人类顶尖电游玩家 173
14. 不同GPT版本的区别 174
15. 获得诺贝尔物理学奖的两位“人工智能”专家 175
16. 什么是Hopfield网络？177
17. 什么是玻尔兹曼机 179
18. ChatGPT 正式成为一款人工智能网络搜索引擎 181

十二 人工智能走进太空探索
1. 人工智能在太空探索领域的应用历程 185
2. 人工智能引领卫星总体设计新纪元的到来 191
3. 卫星研制与AI融合的应用案例 193

思考题 194

参考文献 196

人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，正在深刻地改变着我们的生产方式和生活方式，带动各行业生产力和生产效率革命式升级换代，催生新产业、新业态、新模式，引发经济社会深刻变革。
另一方面，以ChatGPT为代表的生成式人工智能浪潮席卷全球，对人类的学习、生活和工作方式产生了强烈的冲击，催生全球范围内社会范式的急剧变革，社会和个人的发展将越来越依赖人工智能。2018年，图灵奖得主杰弗里·辛顿说：“人工智能是一场工业革命，这次革命不仅改变工具，更改变我们理解世界的方式。”
在今天高速发展的世界里，人工智能（AI）已经成为了一个不可或缺的部分。从智能手机到自动化家居，再到教育和医疗领域，AI的应用几乎渗透到我们生活的每一个角落。随着技术的进步，AI不再仅限于供专业人士使用，它已经逐渐变成了人们日常生活与工作离不开的助手。例如，很多大企业已经采用GPT-4帮助员工管理客户的财富，许多教育机构也在基于AI推出新型的教学服务。自2020年以来，AI助手已经帮助数百万家庭进行日常任务的安排和控制智能家居设备。而到了2024年，人工智能在这一领域的成就达到了前所未有的高度—诺贝尔三大科学奖项中，两大奖项与人工智能研究相关。这一里程碑式的荣誉不仅是对AI技术的高度认可，也是对其在全球发展和改善人类生活质量方面所发挥作用的肯定。
在这样的背景下，随着AI技术的不断发展与创新，AI助手之间的竞争也日益激烈。2025年初，中国的DeepSeek作为新一代AI平台迅速崛起，震惊了整个世界。与ChatGPT等先行者相比，DeepSeek具备高效的信息检索和处理能力，能够迅速且准确地分析海量数据，为用户提供深度定制的答案；DeepSeek在跨领域知识整合方面尤其出色，它不仅能生成自然语言，还能够有效整合来自多个学科的知识体系，为用户提供跨界解决方案；此外，DeepSeek在语言支持和文化适应能力上也表现出色，其算法设计注重数据隐私保护，符合全球最严格的数据安全标准。
人工智能方兴未艾，日后必会更为普遍，前景可谓一片光明。但是，有些人担心人类在地球上的地位被动摇。事实上，从目前看，机器确实会导致一些职位流失，但此消彼长，人工智能的普及也为不少人带来了机会，计算机科学家和数据分析师便是例子。由此可见，当下，每个公民都需要对人工智能技术有正确的认识和素养。那么，什么是人工智能素养呢？人工智能素养可由认知、元认知、情感和社会文化层面四大范畴组成。认知层面包括对人工智能概念的认识，例如对近年愈来愈重要的机器学习和深度学习的认识；元认知层面涉及利用人工智能概念来解决问题的能力；情感层面与人工智能赋能有关，即有多大信心参与人工智能相关的活动，例如认为自己有没有能力学习、应用及评估人工智能的应用；社会文化层面可包括人工智能的道德考虑，认识相关的道德原理、议题和应对方法。
本书围绕提升公民人工智能素养的需求，以严谨的科学态度为基础，采用图文并茂的形式梳理了人工智能的发展历史。在编写过程中，我们尽量避免复杂的数学和逻辑公式，力求用通俗易懂的语言介绍关键的概念、定义、推理及应用。
本书的内容基于南京航空航天大学“太空探索简史”课程的补充教学材料，以及中国石油大学（北京）克拉玛依校区“人工神经网络基础”课程的辅导材料，由闻新组织策划和编写，宋华华（北京特种工程设计研究院）、梁兴参与了本书的编写工作。本书的出版得到了李小云、徐涛和谢煜的帮助和支持，在此表示衷心的感谢。由于编者水平有限，书中难免有不足之处，恳请广大读者朋友批评指正。
希望本书能够为读者带来轻松且充实的人工智能学习体验。

编著者