人工智能并不是一个新鲜的概念，自提出到现在已经有半个多世纪的时间，期间经过了跌宕起伏的发展历程。 作者从专业的角度，深入浅出，梳理了人工智能发展的历程，其经历的不同阶段概况，如今*前沿的发展现状以及面临的困境，并探讨了其未来发展的可能性，堪称一部精彩的人工智能进化史。 作者玛格丽特 博登具有深厚的跨学科背景，她将心理学、医学、哲学等领域的知识融会贯通，与自己对人工智能的研究相结合，生发出独特而深刻的洞见，被誉为 人工智能领域的女性女人 。

数学是机器学习绕不开的基础知识，传统教材的风格偏重理论定义和运算技巧，想以此高效地打下机器学习的数学基础，针对性和可读性并不佳。本书以机器学习涉及的线性代数核心知识为重点，进行新的尝试和突破：从坐标与变换、空间与映射、近似与拟合、相似与特征、降维与压缩这5个维度，环环相扣地展开线性代数与机器学习算法紧密结合的核心内容，并分析推荐系统和图像压缩两个实践案例，在介绍完核心概念后，还将线性代数的应用领域向函数空间和复数域中进行拓展与延伸；同时极力避免数学的晦涩枯燥，充分挖掘线性代数的几何内涵，并以Python语言为工具进行数学思想和解决方案的有效实践。 《机器学习线性代数基础：Python语言描述》适合实践于数据分析、信号处理等工程领域的读者，也适合在人工智能、机器学习领域进行理论学习和实践，

2022年，智博士的好朋友AI侠突然毫无预兆地失踪了，尝试了各种方式都联系不上，直到有一天，他收到一个快递，里面是一封信和一个按钮，好奇的智博士按下按钮，一阵茉莉花的香味袭来，他晕了过去

本书以风趣幽默的语言引领读者进入人工智能领域，能够使读者轻松了解ChatGPT的基本知识和自然语言处理的基础概念。本书深入探讨了GPT-4架构和ChatGPT模型的精髓，指出了聊天机器人的设计原理与实现技巧，并能让读者惊喜地发现ChatGPT在不同领域的应用潜力。 本书堪称一本专为渴望掌握ChatGPT技术的读者而写的学习指南，能够激发读者的创造力，有利于读者在人工智能领域获得成功。

本书通过有趣的插图和简洁的文字带您漫步在人工智能的世界中，与您分享这个非fan工具带来的惊奇和震撼，同时帮助您了解它如何运行以及它的局限性。作者在每个章节都揭示了人工智能的某一特性，并充分评估了这一领域的种种可能性。作者还探讨了研究人员面临的挑战及社会人工智能问题等。

本书深入介绍了人工智能六十余年发展里程中出现的重要历史事件、理论学说和所取得的激动人心的成果；也从科普的角度，尽可能以不依赖数学等专业知识的方式去介绍这些成果背后的理论与算法。读者可以通过本书对人工智能学科发展里程的解析体会到人工智能的创造者和推动者们所希望的智能理论和产品是如何工作的。无论是与人工智能产业相关的研发人员，还是这个领域的专业研究人员，或是信息科学和计算机科学的爱好者们，都能从本书中得到启发。

本书是罗克韦尔自动化的ControlLogix控制系统在工程设计中应用的教材。书中对ControlLogix系统的硬件和应用软件做了详细的介绍，尽量做到言简意赅、通俗易懂。更大的篇幅是通过臻选出的ControlLogix系统功能实验来反映出产品的硬件组态方法和系统的功能特点。 全文以ControlLogix系统的DEMO实验平台为对象，设计出有针对性的实验题目。首先对ControlLogix系统的组成及硬件进行了介绍；通过讲解RSLogix5000的四种编程方法，教会大家如何使用编程软件。在列举了罗克韦尔自动化NetLinx网络通讯的几个典型应用案例后，学会对网络的合理设置和组态，解决在应用中存在的问题；特别是对ControlLogix系统将如何兼容DH+、RemoteI/O和DH-485等原有的网络体系，又能够与第三方产品如Modbus、Profibus网络设备进行通讯做了详细的描述。针对当前工业应用中对系统的可靠性要求，介绍了ControlL

算法已在多大程度上影响我们的生活？ 购物网站用算法来为你推荐商品，点评网站用算法来帮你选择餐馆，GPS系统用算法来帮你选择*路线，公司用算法来选择求职者 当机器*终学会如何学习时，将会发生什么？ 不同于传统算法，现在悄然主导我们生活的是 能够学习的机器 ，它们通过学习我们琐碎的数据，来执行任务；它们甚至在我们还没提出要求，就能完成我们想做的事。 什么是终极算法？ 机器学习五大学派，每个学派都有自己的主算法，能帮助人们解决特定的问题。而如果整合所有这些算法的优点，就有可能找到一种 终极算法 ，该算法可以获得过去、现在和未来的所有知识，这也必将创造新的人类文明。 你为什么必须了解终极算法？ 不论你身处什么行业、做什么工作，了解终极算法都将带给你崭新的科学世界观，预测以后的科技发展，布局

身处AI（人工智能）世界，人类所有生活领域都面临着一场巨大变革。 人工智能的未来发展将走向何处？我们必须对什么情况做好心理准备？什么是与现实无关的、仅仅被渲染突出的幻境？智能机器在多大程度上构成一种威胁？将来我们与智能机器还有什么区别？ 本书的每个章节都以一幕科幻剧作为开场，巧妙地回答了人类对无处不在的AI世界中，有关宇宙、人生及很多问题的追问。与此同时，作者艾伯尔在人工智能的应用领域、社会价值、行为认知以及深度学习等领域进行了更深层面的讨论。书中还向读者介绍了各式各样的机器人，比如烹饪机器人、演奏机器人、情感机器人，甚至用于军事领域的杀人机器人等，令人大开眼界。

l 《人人都应该知道的人工智能》是斯坦福大学教授杰瑞 卡普兰继其畅销书《人工智能时代》之后的又一部重磅新作，详尽地探讨了人工智能的发展和当下面临的迫切问题。 机器在智能和体能方面的进展正在改变我们生活、工作、娱乐、寻找伴侣、教育子女，甚至照顾老人的方式，它还在颠覆我们的劳动力市场，对社会秩序进行重新洗牌，接下来的几十年里，人工智能还会肆意拉扯我们的社会结构直至被打破，未来会像《星际迷航》中那样空前繁荣与自由，还是会像《终结者》中那样爆发人与机器之间无尽的战争？《人人都应该知道的人工智能》有你想知道的一切答案。

人工智能是以计算机科学为核心的跨学科知识集合。本书很好地融合了青少年的认知特点和所学知识，基于具备人工智能能力的硬件教具和可视化的编程方法，通过循序渐进的创新课程设计，从理论知识到动手实践，加强青少年对人工智能的认知，培养其图形化编程能力，提升其信息素养。本书可作为中学计算机课程教材，也可供青少年计算机编程入门学习之用!

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本书没有基础的Python语言的入门内容，所以如果从未学习过Python的话，可能不适合阅读本书。 本书的主要内容分为四大部分： （1）Python开发程序的一些方法技巧，如虚拟环境管理、敏捷开发入门、单元测试等； （2）Python中的一些中级使用技巧，如列表生成式、多线程与多进程、Python程序性能分析等； （3）机器学习的基本概念和常用算法介绍，以及如何选择合适的算法； （4）一些使用Python进行建模和机器学习的实际例子。 我们这样设计是在平时工作学习中发现，作为程序员和数据建模或者机器学习的同事在知识结构和实际应用程序上有一些差异。很多程序员无法理解模型的训练、调参等概念，因为这些和传统的不管是瀑布式还是敏捷式的开发都大相径庭；而建模人员对于一个应用项目的需求、详细设计、开发、测试、部署、性能等也很难理解。于是我们在

物理学家史蒂芬 霍金曾警告说： 人工智能的全面发展可能导致人类的灭绝。 这是真的吗？ 毋庸置疑，机器人技术和自动化正在改变我们的世界。初创公司如雨后春笋般纷纷成立，利用人类期盼已久的智能机器，帮助我们完成一些单调乏味的任务，比如驾驶汽车。以制造完全自主机器人为目标的自动化在不断激发人们的灵感和创新热情的同时，也令人为之忧心忡忡。 机器人会给我们带来什么？如果工作领域因为智能机器的介入而发生颠覆性变化，那么传统意义上由人类扮演的角色，将来该由谁来负责呢？我们的生活又将发生怎样的变化？ 本书作者通过亲身体验与广泛深入的访谈，借助麻省理工学院以及其他机构的*研究成果，把读者带到高空、深海、太空等*环境。在这些环境中，*的机器人技术已经捷足先登，正在帮助科学家和探索者重新认识远古文明，测

加里.卡斯帕罗夫在1997年对战IBM公司的超级计算机 深蓝 是科技史上的一个分水岭。这是人工智能时代的一个新纪元:在这场*激烈的比赛中，首次出现了能够击败国际象棋世界冠军的机器。那一刻是人类-一个多世纪以来孜孜以求、勇攀科技高峰的结晶。在这本突破性的书中，卡斯帕罗夫第次揭示了他惊人的一面，描述了他在面对*为强大的对手时的谋划与布局，在全世界的注视下奋勇争先，并叙述了通过国际象棋程序的发展考察人工智能的发展历史。 卡斯帕罗夫用他无与伦比的经验审视了智能机器的未来，并预见到它的可能性。许多批评家谴责人工智能是一个巨大的威胁，特别是对某些特定人群的工作岗位而言。卡斯帕罗夫在本书中强有力地论证了:人类不应害怕我们*为非凡的创造物，而是应与之协作，达到新的高度。

从AI核心技术、样本数据提取到业务流程构建、人才培养机制 MIT人工智能研究所客座研究员、日本人工智能专家全流程指导 帮助企业实现AI技术的落实应用，指导个人从知识劳动人才向智能劳动人才转变 当人们听说 AI的进化将剥夺人类的就业机会 时，出于对机器的担忧和反感，他们就会产生逆反心理，从而造成对AI能力的过高预估；另一方面，当这种过高的期待没有实现时，人们就会产生对AI的全面否定，如 AI什么也干不了 到头来还不是一无是处、毫无意义 。我们该如何澄清关于AI的各种误解，使企业能够从容自如地使用AI？ 本书作者野村直之30多年来一直致力于AI的开发、应用和部署。在本书中，他针对已经参与或即将参与AI系统相关工作的读者揭示了诸多为了充分应用AI系统需要掌握的要点。 AI的现状。目前的AI都是辅助性工具， 强AI 还无法在21世纪内诞生。

本书是一本科技哲学的文集，多数是关于人工智能问题的，但不限于人工智能，也涉及基因编辑，还有一篇讨论“宇宙社会学”——刘慈欣设想的一个存在于科幻中的理论，虽然不是被承认的学科，但其中包含重要的现实意义。主要论文有：《一个反存在的存在论问题》，《近忧远虑：人工智能的伦理学和存在论分析》，《人工智能的自我意识何以可能？》，《人工智能会是一个要命的问题吗？》，《是人的问题还是人工智能的问题？——回应博古睿研究院（Berggruen Institute）关于人工智能的问题》，《 是 的吗？》，《人类可能会死于好事而不是坏事》，《 坏可能世界与“安全声明”——来自 的问题》，《未来的合法限度》，《要命的不是人工智能统治世界, 而是人可能先亡于它创造的一切好事》等。书稿较为集中探讨了现代人工智能的区分、本质、危险、可能的

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近年来，人工智能发展 迅速，在可以预见的未来，它必然会强烈冲击并深刻变革人类既有的生活模式。实际上，除技术问题外，人工智能的逻辑基础和伦理基础与哲学之间的关系也十分密切。有鉴于此，本书从与人工智能紧密相关的哲学问题入手，关注如下话题：强人工智能是否可能；近代唯理论和经验论争论对于人工智能的影响；苏联、日本及欧盟在人工智能发展历程中的哲学教训；航空器自动驾驶背后的哲学难题；军用机器人的伦理是非；儒家与人工智能等。作者从逻辑架构和历史经验出发，展望了未来通用人工智能发展的可能性、可行性以及相应的社会和伦理影响。

这是一本探讨人工智能或计算机思维如何形成的科普读物。如果把计算机当成一个主体，它获得人工智能的过程实际上就是一个学习 计算机语言 的过程。那么，计算机的学习过程与人的学习过程有何不同？两者之间是怎样的关系？如何实现计算机的学习行为？计算机的学习过程对人的思维形成有何启发？

当你老了以后，养活你的很可能是人工智能。也许你会觉得这是痴人说梦 但正如父辈无法想象今天的我们是被核电站、半导体芯片和基因技术养活的一样，很快，它就会变成再普通不过的现实。 真实的未来，总是来得猝不及防。当你从机器人小哥手中接过外卖、吃着机器餐厅自动炒的菜、看着从演员到场景都是AI生成、连字幕都是AI翻译的剧 你丝毫不会觉得有什么特别，就像今天的你已经对微信语音识别和刷脸支付习以为常一样。 所有这一切，都来源于人工智能的新突破。有了神经网络和深度学习，机器终于具备有望和人类一较高下的 新脑 。 AI究竟是怎样做到模仿、甚至超越人类智能的？ 我们今天的工作会被AI取代吗？ AI有可能自己设计出新的AI，从而实现自我进化吗？ 人工智能会是人类的*后一项发明吗？ 这些你*想问的问题，就在《机器新脑》。

本书从人工智能入手，以流行的深度学习算法作为科普的重点，用生活中常见的逻辑与方法例子类比人工智能貌似深奥的数学原理以提供普通读者深入了解人工智能及机器学习的可能，例如用买零食的例子科普遗传算法，用看医生的例子类比专家系统，用给狗分类的实例类比深度学习和神经网络，让读者在轻松的氛围中学会人工智能。

本书介绍如何使用Java创建并实现机器学习算法，既有基础知识，又提供实战案例。主要内容包括：机器学习基本概念、原理，Weka、Mahout、Spark等常见机器学习库的用法，各类机器学习常见任务，包括分类、预测预报、购物篮分析、检测异常、行为识别、图像识别以及文本分析。*后还提供了相关Web资源、各种技术研讨会议以及机器学习挑战赛等进阶所需内容。本书适合机器学习入门者，尤其是想使用Java机器学习库进行数据分析的读者。