了解人工智慧的第一本书：机器人和人工智慧能否取代人类？ pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　知识转移新浪潮，深度学习大爆发。
　　一本书，解答你我对于人工智慧的所有疑问。
　　人工智慧翻转世界的产业革命，
　　摩尔定律之后的新圣杯！

　　2016年3月，Google开发具有深度学习（deep learning）的人工智慧AlphaGo，以四胜一败击败围棋好手李世石（Lee Sedol）。软体银行（SoftBank）机器人Pepper也开始进入人类职场，开始担任大厅接待工作。

　　然而，对于一般人来说，无法分辨机器人（robot）和人工智慧（AI，artificial intelligence）究竟有什么不同。

　　事实上，人工智慧是抽象的思考，不需要有形体。机器人则有形体，而他们的「脑」其实就是人工智慧。

　　机器人与人工智慧一步步入侵你我的生活与工作，让人感到惊慌失措的是，人工智慧继续发展下去，到了2045年，人工智慧即将超越人类智慧，这就是Google工程总监雷‧库兹威尔（Ray Kurzweil）预测的「奇点问题」（singularity problem）。

　　不过，与其担心自己的工作是否被机器人与人工智慧取代，不如先深入了解它们，这是本书作者松尾丰（Yutaka MATSUO）撰写本书的出发点。

　　松尾任教于东京大学，是日本研究人工智慧的第一把交椅，他也是日本人工智慧学会（JSAI，The Japanese Society for Artificial Intelligence）伦理委员会主任。

　　日本人工智慧学会为什么要成立伦理委员会？源于2014年1月该学会出版的杂志，使用一位女性机器人做家事的插图当成封面，引发「歧视女性」的争议（把做家事和女性划上等号）。

　　因此，伦理委员会一开始讨论的议题，是「机器人的外貌该如何设计，才能让人接受？」。但是，更深刻的议题是，如果机器人和人工智慧取代人类的那一天来临，你我应该如何是好？

　　本书中，松尾丰归纳人工智慧的过去、现在与未来，说明「现在的人工智慧，能做什么又不能做什么，以及未来能做什么」。

　　人工智慧能否取代人们的存在价值？答案就在本书。

　　◎机器人与电脑软体战胜人类年表
　　1997年，IBM电脑软体深蓝战胜西洋棋世界冠军盖瑞・卡斯巴罗夫（Garry Kasparov）。
　　2012年，IBM超级电脑华生（Watson）在智力问答节目中战胜历届冠军。
　　2012年日本第一届将棋电王战中，前一年的世界电脑将棋软体Bonkras，战胜永世棋圣米长邦雄。
　　2013年，Amazon自动无人驾驶飞机专案正式启动。
　　2014年，第三回将棋电王战电脑软体取得四胜一败，维持电脑战胜人类的优势。
　　2015年，Google自动驾驶技术实地实验。
　　2016年，Google深度学习专案电脑围棋AlphaGo战胜棋王李世石。
　　2021～2022年，机器人东大君有可能考上东京大学，证明人工智慧可以考进日本最高学府。
　　2045年，奇点（singularity）逼近，人工智慧开始自我进化。

得奖记录

　　本书在日本荣获的奖项包括：
　　2016年商业书大赏评审团特别奖
　　2016年日刊工业新闻社奖
　　2016年IT工程师书籍大奖（商业书类别）
　　2015年度公益财团法人大川情报通信基金大川出版奖
 

深入探索人类文明的未来与挑战：科技、伦理与社会变迁的宏大叙事 书籍名称： 《人类的轨迹：从文明的黎明到星际的远航》 内容简介： 本书是一部跨越数千年、横跨多个学科领域的宏大叙事，旨在剖析人类文明演进的核心驱动力、面临的根本性挑战，以及我们未来可能走向的多元路径。它并非专注于单一技术领域，而是以一种哲学的、历史的、人类学的视角，审视“人”的定义及其在宇宙中的地位。 第一部分：文明的基石与脆弱性 本书伊始，将深入考察人类文明的起源，从非洲大裂谷的火种到文字的诞生，勾勒出智人如何凭借独特的认知能力和复杂的社会协作，逐步掌握环境并建立起最初的社会结构。我们会探讨早期农业革命带来的社会固化与阶级分化，以及技术突破（如冶金术和水利工程）如何重塑权力格局。 重点分析部分将集中在文明的脆弱性上。我们不会讨论具体的未来技术，而是回顾历史上那些看似坚不可摧的帝国如何因气候变迁、资源枯竭、内部腐败或瘟疫而土崩瓦解。通过对古罗马、玛雅文明、复活节岛等案例的细致剖析，本书旨在揭示：任何建立在有限资源和复杂系统之上的社会结构，都内含着自我毁灭的潜在因子。 这种历史的循环性，为我们理解当今全球化社会面临的挑战提供了深刻的历史参照。 第二部分：理性的光芒与阴影——启蒙时代的反思 进入第二部分，我们将聚焦于近现代的重大思想革命。启蒙运动被誉为人类理性的胜利，它催生了科学方法论、现代政治哲学和对个体权利的强调。然而，本书将批判性地审视“理性至上”思潮的另一面。 我们详细考察了科学知识的爆炸性增长是如何伴随着殖民主义的扩张和对非西方文化的压制。工业革命带来了前所未有的物质财富，但同时也催生了大规模的城市化贫困、环境污染和异化劳动。我们着重分析了工业化进程中，效率与人性的冲突——人类如何为了追求生产的最大化，而将自身简化为生产流程中的一个可替代的零件。这不是对机械的恐惧，而是对系统化、非人化管理模式的深刻警惕。 本书将深入探讨民族主义的兴起及其在两次世界大战中的灾难性后果，强调意识形态的狂热如何能够轻易地压倒个体道德判断。通过对现代性的深刻反思，我们试图回答：在追求进步的道路上，人类是否在不知不觉中牺牲了那些定义我们为“人”的核心价值？ 第三部分：全球互联与身份的消解 第三部分转向二十世纪中后期到二十一世纪初期的全球化浪潮。互联网和高速信息传输的普及，以前所未有的速度将世界连接起来。本书认为，这种连接既是机遇，也是对传统社群和个体身份的巨大冲击。 我们分析了后现代主义思潮如何挑战宏大叙事（如历史的必然性或终极真理的存在），转而关注碎片化、多元化的经验。全球资本的流动模糊了国家的主权边界，使得地方性的文化和经济决策越来越受制于全球市场力量。书中将详细探讨信息过载现象如何影响人类的注意力跨度和决策质量，以及社交网络的结构如何塑造了新的社会互动模式，有时加剧了极化而非促进了理解。 特别值得关注的是，本书从社会学和人类学的角度，探讨了在跨文化交流日益频繁的背景下，“文化认同”和“民族特性”正在经历怎样的重塑和压力。 我们探讨了身份政治的兴起，将其视为人们在快速变化的世界中，试图重新锚定自身存在意义的努力。 第四部分：超越地平线——人类的远期命运 在本书的收尾部分，我们将目光投向遥远的未来，但着眼点仍然是人类的内在局限与潜力，而非具体的科技竞赛。 我们将探讨人类对延长寿命的追求，不仅仅是生物学上的突破，更是对“有限性”这一基本人类经验的挑战。对永恒性的渴望如何影响我们对生命意义的理解？我们审视了人类在面对资源枯竭和气候变化等“生存级别”风险时，所展现出的集体行动的困难性，以及如何通过重塑跨代际的伦理框架来应对这些挑战。 最后，本书提出了关于人类未来形态的深刻哲学疑问：如果人类得以克服当前的物质危机，并拓展其生存空间至地球之外，我们如何确保在新环境中建立的社会结构，不会重蹈覆辙，复制过去的错误？ 探索星际旅行的意义，并非单纯的技术展示，而是对人类对“家园”的依赖性以及对未知环境的适应性所做的终极考验。 《人类的轨迹：从文明的黎明到星际的远航》 是一部邀请读者进行深刻内省的著作。它不提供简单的答案或预言，而是提供一个多维度的框架，以审视我们所走过的路，以及我们手中所掌握的，塑造下一阶段人类命运的，那份沉甸甸的责任。它关乎历史的回响、当下的选择，以及对“何以为人”的永恒追问。

作者简介

松尾丰（Yutaka MATSUO）

　　现任东京大学工学系研究所副教授。1997年毕业于东京大学电子资讯工程系，2002年取得工学博士学位，于同年起担任产业技术综合研究所研究员。2005年担任史丹福大学客座研究员，2007年起担任现职。兼任新加坡国立大学客座副教授、经营共创基盘公司（IGPI）顾问、日本人工智慧学会（JSAI，The Japanese Society for Artificial Intelligence）伦理委员会主任。专长领域为人工智慧和大数据分析等，是日本顶尖的人工智慧研究者之一。获选《日经商业周刊》「创造新时代的100人」（2015年12月28日出刊）。

译者简介

江裕真

　　毕业于辅仁大学管理学研究所、中央大学资讯管理系，现为《今周刊》特约译者。译作包括《无印良品培育人才祕笈》《无印良品成功90%靠制度》等。

推荐序　打造有智慧的机器　文／于天立（国立台湾大学电机工程学系副教授）

前言　人工智慧的春天

序章　人工智慧的范畴在扩大：人工智慧会毁灭人类吗？
　人工智慧开始超越人类
　汽车会变，机器人也会变
　超高速处理的破坏力
　人工智慧能否成为科幻小说家？
　全球对于人工智慧的研究投资都在加快
　面临失业的人类
　人类的危机来临
　如何阅读本书

第一章　何谓人工智慧：专家与社会大众的认知落差
　人工智慧尚未实现
　基本命题：人工智慧「没理由实现不了」
　何谓人工智慧：专家们的定义
　人工智慧与机器人的区别
　何谓人工智慧：社会的认知
　打工族、一般员工、课长、经理
　强人工智慧与弱人工智慧

第二章　「推论」与「探索」的时代：第一次人工智慧热潮
　热潮与寒冬时代
　「人工智慧」一词诞生
　利用搜索树走出迷宫
　河内塔（Hanoi Tower）
　机器人的行动规画
　对手的存在会让组合变得庞大
　在西洋棋与将棋战胜人类
　祕诀一：找到了更好的特征量
　祕诀二：以蒙地卡罗法改变评鑑机制
　窘境在于无法解决现实问题

第三章　只要输入「知识」就会变聪明：第二次人工智慧热潮
　与电脑交谈
　以专家系统代替专家
　专家系统的课题
　何谓表达知识
　为求正确记述知识而做本体论研究
　重量级本体论与轻量级本体论
　华生（Watson，IBM开发的人工智慧系统）
　机器翻译的困难之处
　框架问题
　符号接地问题
　过于前卫的「第五代电脑」
　第二次人工智慧热潮就这样结束了

第四章　「机器学习」悄悄地在扩大地盘：第三次人工智慧热潮（二之一）
　资料的增加与机器学习
　所谓的「学习」就是「分类」
　有老师的学习、没老师的学习
　「分类方式」也分很多种
　透过神经网路辨识手写文字
　「学习」固然花时间，但「预测」只要一瞬间
　机器学习时的难题
　为何至今未能实现人工智慧？

第五章　打破寂静的「深度学习」：第三次人工智慧热潮（二之二）
　深度学习开启了新时代
　自动编码器将输入等同于输出
　根据日本全国的天气推敲地区天气
　手写文字中的「资讯量」
　往深处多挖掘好几层
　谷歌（Google）的猫咪辨识
　大幅发展的关键在于「强固性」
　如何提升强固性
　回到基本命题

第六章　人工智慧会超越人类吗：深度学习之后还有什么
　深度学习起的技术进展
　人工智慧不具有本能
　电脑有创造力吗？
　智慧的社会意义
　奇点真的会出现吗？
　假如人工智慧征服人类
　人工智慧必须造福大众

终章　逐渐转变的世界：对产业与社会的影响以及战略
　逐渐转变的事物
　对于产业造成的涟漪效应
　人工智慧的影响慢慢扩增
　不久的将来会消失与留存的职业
　人工智慧催生的新事业
　人工智慧与军事
　「知识转移」改变了产业结构
　人工智慧技术遭独占的可怕之处
　日本人工智慧发展的课题
　人才的多寡是逆转的王牌
　要对伟大的前辈抱持谢意

结语　尽情想像尚未问世的人工智慧

图表索引

译名对照
 

推荐序

打造有智慧的机器

　　大家可能还记得电影《模仿游戏》（The Imitation Game）中，电脑科学之父，同时也是人工智慧之父艾伦・图灵（Alan M.Turing），想要建一个可做任何事的机器。

　　首先，图灵机有无穷多个而且可被编号，而所有的图灵机定义了所有可被计算的函数。你可以想像有个一号图灵机可以做加法，有个二号图灵机可以做开平方根等等。图灵証明了通用图灵机（universal Turing machine）的存在：只要你输入某个号码，它就可以「模仿」其相对应的图灵机。在上面的例子中，对通用图灵机输入2，它就会做开平方根的工作。

　　说穿了，图灵机其实就是可程式化机器，所谓输入的号码其实就是程式，而现在的电脑就是通用图灵机的一种不完美（因为没有无穷的记忆体）的实作成品。这种想法在现今电脑充斥的年代看来可能稀松平常，但当年在许多人看来是件疯狂不可行的事情。

　　事实上，从发展图灵机开始，图灵就一直在思考「机器的智慧是什么」。

　　如果我们再进一步的思考，把人视为一个函数：以环境所有历史纪录（从有感知开始一直到现在的时间点）作为输入，而输出动作或回应。就这个观点来看，通用图灵机应当可以模仿一个人的所有行为，也就是产生出人造的智慧。人工智慧此一学科由此诞生。

　　对于机器可以模仿人的想法，许多人抱持着怀疑的态度。本书作者的研究所学生时期是1997～2002年，而我则是2000～2006年，所以对书中作者提到的挫折很有感受。2000年左右，当时电脑中最热门的领域是网路及多媒体应用。当有人听到我想投入人工智慧及机器学习领域时，常见的反应是「为什么不去研究网路多媒体，做点实际的东西出来」，一副好像人工智慧就是在打高空，不切实际的样子。然而当时谁又能想到才没十几年的时间，人工智慧已经发展到了现在的样貌。

　　在AlphaGo战胜李世石（Lee Sedol）之后，有许多人认为AlphaGo靠的是大量的运算，而并非真的了解围棋。这类声音正如IBM开发的超级电脑「华生」（Watson）在益智问答竞赛中胜过人类后，被认为并非真正了解问题本质。这里我想引用一段电影模仿游戏中的台词：

　　Of course machines can't think as people do. A machine is different from a person. Hence, they think differently. The interesting question is, just because something, uh... thinks differently from you, does that mean it's not thinking?

　　人类常常习惯性的本位主义思考，认为电脑就算能得到答案，但它并不了解问题的本质，也没有所谓的思考。其实反过来想想，其实可能只是人类并不了解电脑「思考」的方式（现今机器学习中许多的演算法，就算是开发者自己也无法完全预测电脑最后的行为）。若以图灵测试这种操作型的方向来思考，当电脑可以在某些问题上表现的比我们还好，我们却说电脑并未真正了解问题本质是否过于武断了呢？

　　本书很完整地回顾了人工智慧的兴衰史，作者认为，目前人工智慧的第三次热潮源自大数据上的机器学习及深度学习。我也非常同意，其实这两者的时机真的是结合的很好。深度学习由于使用了非常多层的神经网路架构，再加上大量採用修正线性单元（rectified linear unit），使得整个学习概念变成简单到像是用多个线段来逼近一个函数而已。不过这件事配合上大量的学习资料却是恰到好处。举例而言，若我们要学的概念是一个圆，早期的做法可能是给圆周上的十几个点，然后靠着复杂的演算法理解这可能是一个圆。现在的做法则是给圆周上十万个点，则基本上只要把这十万个点用线段连起来就够像个圆形了。近年来这样的趋势越来越明显，研究的重心已经渐渐从原先的演算法转移到资料本身，而形成了资料科学（data science）。虽然要解决的问题本质还是一样，但看事情的出发点已经不同了。

　　关于目前人工智慧的现状，我很喜欢本书作者利用彩券为比喻。目前人工智慧就像是大乐透上看十亿。要中十亿的路途艰难，但许多人愿意一试。当然最后仍然可能没有任何人中大奖，但硬要说人工智慧根本不可能实现似乎也过度悲观。相对的来说，我们似乎也不用过度担心人工智慧取代人类。拜AlphaGo所赐，最近我常受邀演讲，最常被问到的就是「人类会被AlphaGo取代吗？」即使我以为不该武断地认为AlphaGo不会思考，但目前我们的确还没发展出有”自我意识”的机器（即使我们也搞不懂自我意识是什么）。也就是说，我们叫AlphaGo下一千盘棋，它就会照下，不会说「我累了，想吃冰淇淋」。所以，等到AlphaGo不想下围棋时再说吧！

　　人工智慧到底会发展到哪里呢？本书对于常见的奇点问题（singularity problem）也有论述。姑且撇开智慧能否无限增长不谈，人类可能造出比本身更有智慧的机器吗？看法相当分歧。像雷・库兹威尔（Ray Kurzweil）就是极端的乐观派，而我则更倾向本书作者的看法：不是不可能，但应该还有好长一段路要走。而且与其担心人工智慧本身，可能更需要担心的是人工智慧技术与资讯的独占，及其对产业的冲击。

　　本书对于上述所提到的技术都有深入浅出的介绍，作者能把许多艰深的技术用生动的例子说明，实在令人佩服。对于人工智慧的历史、目前发展，作者参考了许多看法，提供完整的资讯。在我看来，本书算是市面上关于人工智慧科普书籍中意见较为中肯不偏颇的。透过阅读本书，读者应能够更全面地理解人工智慧给人类带来的便利以及潜在的危险。而且本书所呈现的，不仅仅是历史、技术，还包含了对人类社会的影响、价值冲击。就让本书作者带领着我们一起对人工智慧做个较为理性、全方面的探索吧！

前言｜
 
人工智慧的春天
 
 「人工智慧」（AI，Artificial Intelligence）这个词，在很多地方都看得到，与短短十年之前有很大的不同。
 
一九九七年到二○○二年，我还是研究所学生时，每当我提及我在研究人工智慧，很多人都会露出讶异的表情。就算去问周遭的研究者：「为何人工智慧尚无法实现？」得到的也只是苦笑。因为，在那个时候，「人工智慧」这个词， 或者说主张「人工智慧能够实现」这件事，依然算是某种禁忌。
 
有一段往事，到现在我都还印象深刻。那是我完成研究所课程，以新手研究者之姿申请研究费、接受审查时发生的事情。对新手研究者来说，是不是能获得每年几百万日圆的研究费，可以说事关自己的研究者生涯能否继续下去，也决定了研究者的人生是黑白还是彩色的。那时我绞尽脑汁，拟出了申请研究费的提案书。
 
在二○○二年那时，我最早着手研究网路上既有的资讯。我能够透过分析大量的网页，大量找出足以表达字词（关键字）相关的网路（network）。只要利用这样的网路， 就算是乍看之下并无相关的字词，应该还是可以在找出其相关性后，推出切中需求的广告。由于在那时尚无任何人研究网际网路上的广告技术，我对于自己的提案相当有信心。
 
我顺利通过了书面审查，意气风发地进入面试阶段。在面试的会场里，坐了好几位其他领域的泰斗级老师，我就在他们面前一个人做简报。在针对研究内容接受他们鉅细靡遗的提问后，老师们讲出来的话，对我造成很大的冲击。
 
「不要搞什么广告这种无聊的玩意。」
 
「不要轻易说出你可以轻松建立字词网路这种话。」
 
最后，他们丢给我的话最为不客气：
 
「你们这些研究人工智慧的人，总是爱这样撒谎。」
 
想当然尔，那次的提案没有通过。虽然如今靠搜寻引擎或广告赚钱已经司空见惯，但是现在想起来，在那时，我的研究还是领先时代，应该是个还不坏的提案才对，却遭受到那样的对待。对于学生时代以来就研究人工智慧的我来说，那一刻，我才真正尝到了这个社会瞧不起人工智慧研究的冷漠。
 
「不可以使用人工智慧这个字眼。」
 
「很多人光是听到人工智慧这个字，就会产生敌意。」
 
那时受到的冲击，到现在都还深深地铭刻我心。那是我第一次为了争取研究费而接受面试的不堪回忆。
　　
然而，时代改变了。

评分☆☆☆☆☆

最近一直在关注AI的动向，刚好看到这本《了解人工智慧的第一本书：机器人和人工智慧能否取代人类？》，就赶紧入手了。这本书的切入点非常独特，它并没有直接上来就讲一堆技术原理，而是从“机器人”这个大家更熟悉的概念入手，然后一步步引申到更广阔的“人工智慧”领域。我特别喜欢书中对于机器人发展历程的梳理，从早期的机械臂到如今能进行自然语言交互的机器人，这种循序渐进的讲解，让我对AI的演进有了清晰的脉络。书里面还穿插了一些关于AI伦理和社会影响的讨论，比如AI的决策是否公平、AI的意识问题等等，这些都是我平时也会思考但找不到清晰思路的问题，在这本书里得到了很好的解答。最让我印象深刻的是，作者并没有把AI描绘成一个无所不能的“神”，而是强调了AI的局限性，以及人类在创造、情感和价值判断上的不可替代性。这让我觉得，与其对AI的崛起感到焦虑，不如去思考如何与AI协同发展，发挥各自的优势。总而言之，这本书对于我这个AI领域的“小白”来说，是一本非常好的入门读物，它让我对AI有了更全面、更深刻的理解，也让我对未来充满了更多的期待和思考。

评分☆☆☆☆☆

我最近读了《了解人工智慧的第一本书：机器人和人工智慧能否取代人类？》，看完之后，真的有一种茅塞顿开的感觉。一直以来，我对AI的认知都停留在一些科幻电影的片段里，感觉它离我们的现实生活很远。但这本书彻底颠覆了我的想法。它用非常生动和易懂的语言，把AI的各种概念，比如神经网络、算法、大数据等等，都解释得清清楚楚。我以前觉得这些词语听起来就很高深，但作者却能用一些生活中的例子来类比，让我一下子就明白了。尤其让我印象深刻的是，书中对于AI在医疗、教育、艺术等领域的应用进行了详细的介绍，让我看到了AI的无限可能性。同时，这本书也并没有回避AI可能带来的挑战，比如失业、伦理道德等问题，而是用一种非常客观的态度去分析。它并没有给出一个明确的答案说AI能否取代人类，而是引导读者去思考我们人类自身的价值和优势。这本书真的让我开始重新审视AI在我们生活中的角色，也让我对未来充满了好奇。我强烈推荐这本书给所有对AI感兴趣的朋友，它绝对能让你对AI有一个全新的认识。

评分☆☆☆☆☆

说实话，在看《了解人工智慧的第一本书：机器人和人工智慧能否取代人类？》之前，我对AI的理解就跟大多数人一样，停留在“智能机器人”的模糊概念上。这本书的出现，就像一束光，照亮了我对AI世界的探索之路。作者的叙述风格非常独特，他并没有一开始就讲枯燥的技术细节，而是从一个非常贴近读者生活的角度切入，比如讲述AI如何帮助我们解决生活中的小麻烦，或者AI如何改变我们的娱乐方式。我最喜欢的部分是，书里探讨了“AI意识”这个哲学层面的问题，虽然没有给出绝对的答案，但书中提出的各种观点和思考方式，真的让我对“意识”和“智能”有了更深的理解。它让我意识到，AI的发展不仅是技术的进步，更是对我们人类自身本质的拷问。而且，书中关于AI未来发展趋势的预测，虽然听起来有点令人震惊，但也充满了启发性。它让我开始思考，作为人类，我们在AI时代应该如何定位自己，如何去拥抱变化，而不是被变化所吞噬。这本书不仅仅是一本科普读物，更是一本引发深度思考的哲学书，强烈推荐给所有对未来充满好奇，并且愿意挑战自己认知边界的朋友。

评分☆☆☆☆☆

哇，我最近挖到一本关于AI的书，书名是《了解人工智慧的第一本书：机器人和人工智慧能否取代人类？》。读完之后，心情真的有点复杂，不知道该怎么形容。我一直觉得AI离我们很遥远，大概就是电影里才会出现的那些东西，但这本书却把AI讲得那么具体，好像就在我们身边一样。书里提到的一些例子，比如智能音箱、自动驾驶汽车，甚至是一些我之前根本没想过的AI应用，真的让我大开眼界。我本来以为AI就是一种很酷的技术，没想到它已经悄悄渗透到我们生活的方方面面了。最让我好奇的是，书里探讨的“AI能否取代人类”这个话题。我总觉得，人类的感情、创造力，还有那些无法用逻辑解释的直觉，是AI永远无法模仿的。但读完这本书，我开始有点动摇了。书中对于AI在某些领域的“思考”和“学习”能力的描述，让我觉得，也许我们低估了AI的发展速度。我开始反思，我们现在所做的工作，有多少是可以被AI取代的？我们的价值又在哪里？这本书真的不仅仅是一本关于AI的书，更像是一本关于我们未来的思考指南。我还会继续深入研究这个话题，毕竟，了解自己的未来，总是一件重要的事情。

评分☆☆☆☆☆

说真的，拿到这本《了解人工智慧的第一本书：机器人和人工智慧能否取代人类？》的时候，我本以为会是一本硬邦邦的科普读物，充斥着各种专业术语，看完估计脑袋要炸掉。结果呢？完全出乎我的意料！这本书的叙事方式超级引人入胜，感觉就像在听一位经验丰富的长辈在跟我聊AI一样，而且还会穿插一些幽默的段子，让人在轻松的氛围中就把复杂的概念给吸收了。作者在解释“机器学习”、“深度学习”这些我之前听得一头雾水的东西时，用了好多我们生活中常见的比喻，比如教小孩子认字、训练宠物等等，一下子就点通了我。而且，书里并没有回避AI可能带来的负面影响，比如失业问题、隐私安全等等，而是用一种非常坦诚的态度去分析，给出了一些可能性的解决方案，这让我觉得作者非常负责任。特别是关于“AI能否取代人类”这部分，书中的论述角度非常多元，既有对AI潜力的肯定，也有对人类独特价值的强调，读完之后，我感觉自己对这个问题的看法更加全面和理性了，不再是那种一味的恐慌或者盲目的乐观。这本书真的让我对AI有了全新的认识，也引发了我对科技发展和社会变迁的深入思考。