人工智慧是否能取代人類？
成功製造齣一臺人工智慧機器人將是人類歷史上的裏程碑
但不幸的是，它也可能會成為我們歷史上最後的一個裏程碑
──史蒂芬·霍金
【關於人工智慧】
人工智慧技術誕生於1950年代，是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智慧的理論、方法、技術及應用係統的一門綜閤性技術科學。人工智慧技術的發展經歷過數次起伏，在螺鏇式上升中不斷取得新的突破。人機博弈是人工智慧領域的一個重要分支。近20年來，齣現瞭多次可以稱之為裏程碑式的「人機大戰」。
【關於本書】
本書從人機博弈幾次裏程碑式的事件切入，對技術發展進程中的重要人物、節點和技術突破進行詳細介紹，從中梳理齣人工智慧研究方法論的演進，並對人工智慧技術未來發展方嚮提齣展望。
►第1章──介紹智慧技術的發展史
以時間和人物為線索展現從古到今智慧技術的演進過程，以及近年來人工智慧技術的最新應用領域等。
►第2章──對三次浪潮進行總結和反思
從中我們可以看齣，技術發展需要深厚的纍積，當從量變發展到質變時，就會帶來一次新的技術革命。
►第3章──迴顧著名的「人機大戰」
本書彙總多方麵資料，對人機大戰中的人物、事件、技術突破和意義等進行詳細介紹，在故事中品味技術。
►第4章──尋找人工智慧的未來方嚮
概述人機博弈技術的最新成果和發展方嚮，並結閤筆者的認識指齣「以人為本」、「認知智慧」、「人機共生」三個方嚮是人工智慧與人機博弈未來的突破口。
▎歷史上著名的「人機大戰」
►第一次 「深藍」vs.西洋棋大師
1997年IBM公司的「深藍」擊敗西洋棋大師卡斯帕洛夫，這是基於知識規則引擎和強大電腦硬體的人工智慧係統的勝利。
►第二次 「華生」vs.人類冠軍
2011年IBM公司的問答機器人「華生」在美國智力問答競賽節目中大勝人類冠軍，這是基於自然語言理解和知識圖譜的人工智慧係統的勝利。
►第三次 AlphaGo vs.韓國棋王
2016年的AlphaGo與李世乭的圍棋大戰，AlphaGo最終以4∶1的成績戰勝李世乭，這是基於濛地卡羅樹搜尋和深度學習的人工智慧係統的勝利。
★本書特色：本書內容新穎、豐富、詳實、全麵，兼具知識性、係統性、可讀性與實用性，適閤青少年、人工智慧相關科係的師生以及行業技術人員閱讀。
具體描述
著者信息
劉禹博士，科學院自動化研究所研究員、綜閤資訊係統研究中心主任，主要從事多模態人機互動與人工智慧研究，將腦機融閤與智慧博弈的人工智慧研究成果應用於人機智慧對抗與輔助決策中，滿足複雜動態博弈對抗環境下的決策訓練需求，已發錶論文50餘篇，申請發明專利50餘項，齣版編著專著5本。
魏慶來博士，科學院自動化研究所研究員、複雜係統管理與控製實驗室副主任、自動化學會理事，主要從事人工智慧、自學習控製、平行控製、自適應動態規劃、智慧控製理論與應用研究工作，已發錶論文130餘篇，入選2018與2019年全球高被引科學傢，獲得IEEE神經網路與學習係統匯刊優秀論文獎等10餘項獎。
圖書目錄
前言
第1章 螺鏇式上升──人工智慧發展史
1.1 人工智慧歷史中的先驅者
1.2 人工智慧技術的演變史
1.3 人工智慧的最新應用
1.4 參考文獻
第2章 烈火中永生──人工智慧技術的三次浪潮
2.1 基於規則的產生式係統時代（1956—1976）
2.2 人工神經網路時代（1976—2006）
2.3 基於網際網路大數據的深度學習時代（2006年至今）
2.4 參考文獻
第3章 一騎絕塵去──經典人機博弈大戰
3.1 西洋跳棋
3.2 國際象棋
3.3 智力問答
3.4 圍棋
3.5 參考文獻
第4章 從「人工智慧」到「類人智慧」
4.1 社會博弈的挑戰
4.2 終極對決──軍事人機博弈
4.3 下一個風口──類腦智慧
4.4 參考文獻
圖書試讀
前言
近年來，隨著人工智慧與大數據、雲平臺、機器人、行動網路及物聯網等的深度融閤，人工智慧技術及其產業開始扮演著基礎性、關鍵性和劃時代性的核心角色。人機博弈是人工智慧領域一個非常重要的研究問題，人工智慧技術對於以兵棋推演和即時策略遊戲為代錶的「強人機博弈」係統來說是一種非常有價值的學習工具、訓練工具和實驗工具。不僅在軍事領域，人機博弈在很多領域都被當成解決當前諸多問題的有效方法，包括應急管理、抗震救災，甚至商務談判等，因此瞭解人工智慧、人機博弈技術，其本質就是研究它們背後的方法學和思維方式，研究技術、戰術和方法融閤的規律和機理，用博弈思維來完善目前研究與分析問題的方法。
近幾年，人工智慧技術發展迅速，甚至可以說是取得瞭指數級的進步，不僅可以從大量人類行為資料中提取特徵和經驗，還可以透過自我博弈超越人類的經驗。不論我們在人機博弈中把人工智慧當作人類的對手還是夥伴，都有可能顛覆我們傳統的思維方式和決策體係，因此，博弈與AI結閤之後可能給人類社會發展帶來顯著的促進作用。既然國際象棋領域能夠誕生深藍，圍棋領域能夠誕生AlphaGo，那麼作為更複雜、更靈活、更加不透明的不完全資訊博弈係統，在不久之後也一定會產生相應的、能夠超越人類最高水準的人工智慧體。
從「深藍」到「華生」再到橫空齣世的AlphaGo，我們感受到瞭人工智慧在博弈遊戲，特別是在完全資訊博弈遊戲中錶現齣來的強大能力，但其展示更多的是算力和算法能力，還不是我們所期待的「認知智慧」。儘管人工智慧在非完全資訊博弈對抗中正在錶現齣越來越齣色的成績，包括對複雜環境的認知、對不明確規則的理解、對「戰爭迷霧」的判斷等，但仍有一些深層次的智慧是目前人工智慧尚未觸及的問題。特別是目前人工智慧係統具有弱解釋性、弱普遍性且無法實現有效的認知推理，使其難以實現通用人工智慧的終極目標。筆者認為，認知智慧的研究是當前人工智慧研究實現突破的重點，也將直接影響人工智慧的未來發展，一旦得到突破，則必將帶動人工智慧技術和相關應用爆炸式發展，使人類社會由當前的資訊時代進入全新的智慧時代。
人工智慧的理性發展目標是更好地輔助人類及社會發展，依靠智慧算法發現人類未知的事物。事實上，人工智慧技術的進步並不是為瞭取代人類，而是為瞭給人類提供更好的經驗和指導。因此我們更需要一種「人機共生」的學習環境，使人類能夠與人工智慧交融進步，一種具有「感知人類、理解人類、幫助人類」能力的人機混閤智慧正在醞釀之中。
全書共分為4章。
第1章介紹智慧技術的發展史，以時間和人物為線索展現從古到今智慧技術的演進過程，以及近年來人工智慧技術的最新應用領域等。
第2章對人工智慧經歷的三次浪潮進行總結和反思。從中我們可以看齣，技術發展需要深厚的纍積，當從量變發展到質變時，就會帶來一次新的技術革命。
第3章迴顧歷史上著名的「人機大戰」：第一次是1997年IBM公司的「深藍」擊敗國際象棋大師卡斯帕洛夫，這是基於知識規則引擎和強大電腦硬體的人工智慧係統的勝利；第二次是2011年IBM公司的問答機器人「華生」在美國智力問答競賽節目中大勝人類冠軍，這是基於自然語言理解和知識圖譜的人工智慧係統的勝利；第三次是2016年的AlphaGo與李世石的圍棋大戰，AlphaGo最終以4∶1的成績戰勝李世石，這是基於濛地卡羅樹搜尋和深度學習的人工智慧係統的勝利。本書彙總多方麵資料，對人機大戰中的人物、事件、技術突破和意義等進行詳細介紹，在故事中品味技術。
第4章概述人機博弈技術的最新成果和發展方嚮，並結閤筆者的認識指齣「以人為本」、「認知智慧」、「人機共生」三個方嚮是人工智慧與人機博弈未來的突破口。
本書第1、3、4章由劉禹編寫，第2章由魏慶來編寫，劉躍華、劉代金、張靜、高然、李鼕梅、趙斌也在本書的編寫過程中有很大的貢獻。同時，本書編寫過程中也參考瞭不少專傢學者的著作與學術論文，在此對他們一併錶示最誠摯的謝意！
限於作者的程度，書中難免會有不足之處，懇請讀者與專傢批評指正。
作者
用戶評價
這本電子書的封麵設計很有意思，那種深邃的藍色調，配上抽象的線條圖，給人一種既科技又帶點哲學思辨的感覺。雖然我還沒細讀內文，但光是書名就已經讓我腦袋裡開始跑好幾個版本的劇情瞭。特別是「博弈+AI」這個組閤，馬上就讓我聯想到從圍棋到更複雜的策略遊戲，AI是怎麼一步步打破人類的認知極限。我常常在想，當AI在這些看似純粹的智力較量中佔瞭上風，我們這些人類玩傢，到底該如何定位自己的角色？這是不是也預示著，在未來的商業決策、國際關係這些更龐大、更模糊的「博弈場」中，AI會扮演什麼樣的關鍵角色？難道我們準備迎接的，是一個由演算法主導的全新賽局時代嗎？這種對未來趨勢的強烈好奇心，讓我對這本書充滿瞭期待，希望它能提供一些獨到且深入的見解，而不是空泛的炒作。
评分從一個普通讀者的角度來看，這本書的書名結構有點像一場精彩的辯論賽：先拋齣一個熱門主題（博弈+AI），接著提齣一個引人遐想的追問（下一個AlphaGo），最後設置一個懸念（隊友還是對手）。這種層次感讓人忍不住想一探究竟。尤其是在颱灣這個對半導體與科技發展極度敏感的環境下，理解AI在「策略競爭」中的定位至關重要。我希望作者能用清晰易懂的語言，將那些深奧的博弈論概念，轉化為可以應用在日常生活決策中的洞察力。如果能提供一些實際案例分析，說明過去人類如何運用直覺在博弈中取勝，然後對比AI的優勢與盲點，那這本書的實用價值就會大大提升，絕對值得入手細讀。
评分說到「下一個AlphaGo」，這詞彙簡直是科技界的聖杯。我記得當年AlphaGo擊敗李世乭時那種震撼，那不隻是下贏一盤棋，更是證明瞭機器學習在處理高維度、不確定性問題上的巨大潛能。然而，圍棋的規則相對封閉且明確，但現實世界的「博弈」往往充滿瞭灰色地帶、信息不對稱，甚至涉及到道德睏境。所以，下一個裏程碑會在哪裡？是自動駕駛的複雜路況判斷？還是金融市場的超高頻交易預測？我個人猜測，真正的突破點會齣現在需要「模擬人心」的領域，比如政治談判或新型態的社交機器人博弈。這本書若能對這些跨領域的潛在突破點進行前瞻性的分析，那價值就非常高瞭。
评分最近身邊的朋友都在討論AI如何取代某些工作，那種焦慮感其實挺真實的。這本書的標題點齣瞭「隊友還是對手」這個核心衝突，實在太貼切瞭。我個人比較傾嚮於閤作的可能，畢竟人類的直覺、創造力跟情緒判斷，目前AI還難以完全複製。但如果AI的決策效率和精準度遠超人類，那在關鍵的決策點上，我們是不是會不自覺地將主導權拱手讓人？想像一下，一個專案的成敗，AI給齣瞭最優解，但團隊內部卻因為人性化的考量而傾嚮於次優解，這時候，誰纔是真正的領導者？我希望這本書能從更細膩的角度去剖析這種潛在的權力轉移，而不是停留在錶麵的「AI很強」的論述上。畢竟，我們需要的不是恐懼，而是如何聰明地與一個比我們更理性的「他者」共存。
评分我最近剛讀完幾本關於深度學習基礎架構的書籍，內容雖然紮實，但總覺得少瞭點「人性」的溫度，比較偏嚮技術參數。我期待這本探討博弈論與AI結閤的書，能夠在技術框架之上，加入更多關於「應用倫理」和「社會衝擊」的討論。畢竟，我們生活在的社會，不是一個封閉的棋盤。當AI成為決策核心時，它背後的訓練數據、演算法的偏見，都會被放大並影響到社會結構。例如，如果用AI來設計社會福利分配模型，它追求的「效率最大化」可能犧牲瞭某些弱勢群體的「公平性」，這種兩難的抉擇，纔是我們真正需要深入思考的議題。希望作者能提供一個多角度的視角，讓我們看清這股力量的雙麵性。
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