《图解人工智能(精)》从基础概念、历史沿革、基础算法、代表性应用、最新研究进展、跨学科交叉成果等多个方面深入介绍人工智能。为满足不同程度学习者的学习需求，全书以图片为主并辅以少量文字说明，每节配有“小清爱提问”在线视频，具有初等阅读能力的读者（包括中小学生）可以轻松获得人工智能的基础知识和全局视野；每一节还包括扩展学习资料、深入阅读材料和编程实践资源供高等阅读能力的读者（包括大学生和教师）自学提高。为配合课堂教学，全书每一节都配有PPT课件、附加视频资料、互动演示程序等教学资源。对应不同知识背景的读者，本书有速读、专业、教学3种建议阅读模式。
期待更多人能借此书产生对人工智能学科的探索热情！
本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。版权所有，侵权必究。

人工智能概述
1　什么是人工智能2　人类智能3　人类的智能是如何产生的4　人工智能的起源5　图灵：人工智能之父6　达特茅斯会议7　人工智能的发展历程8　让人惊讶的 AI9　人工智能的风险
第二篇人工智能基础
10　基于知识的人工智能11　基于学习的人工智能12　机器学习基本流程13　学习方法14　学习策略☆15　人工神经元网络16　典型网络结构17　深度学习☆18　深度学习前沿☆19　深度学习面临的挑战
第三篇人工智能应用
20　人脸识别21　车牌识别22　 AI美颜23　 AI绘画大师24　 AI鉴伪
目.录
25　语音识别 56
26　声纹识别 58 227　语音合成 60 428　机器作家 62 629　人工智能诗人 64 830　机器翻译 66 1031　围棋国手 68 1232　AI游戏 70 1433　扫地机器人 72 1634　搜索引擎 74 1835　商品推荐 76
第四篇人工智能前沿
2136　破解蛋白质结构之谜 79 2337　重构材料微观三维结构 81 2538　预测化学反应类别 83 2939　生物拟态证据 85 3140　听声辨位 87 3341　检测炭疽芽孢 89 3542　太空探索 91 3743　AI谱曲 93 3944　和数学家做朋友 95 4345　机器做梦 9746　天文学家的助手 9947　预测新冠病毒传染性 10148　开发癌症疫苗 103 4649　 AI增强显微镜 105
4850　走向未来 107 50 52
54参考文献 109

人工智能是一门既古老又年轻的科学。早在 2000
多年前，那些充满智慧和理想主义的古代先贤们就试图
制造聪明的机器来帮助人类，然而真正的智能机器直到
最近才走进我们的视野。例如 AlphaGO，它曾经击败过
人类顶级棋手，创造了历史；还有 ChatGPT，它可以和
人类愉快聊天，并且能写会算；又比如 AlphaFold，它
可以帮助科学家们解析蛋白质宇宙；甚至还有能让自行
车真正“自行”的天机芯片等，每一项成果都令人惊叹
！今天，人工智能技术已经渗透到人们生活的各个角落
，小到刷脸支付，大到飞船上天。可以预期，未来人工
智能的影响会越来越深刻，不仅在听、说、读、写等传
统智能领域大显身手，还会与金融、军事、科研等领域
广泛交融，为人类的世界带来翻天覆地的变化。我们似
乎能够看到一个崭新的智能社会在向人类招手。因此，
学习人工智能成为人们跟上时代潮流的必选项。然而，
对于如何学习人工智能，有些人认为是学习编程来控制
机器，有些人认为是学习人脸识别、车牌识别等技术。
这些“技”与“术”的学习显然是重要的，但它们不应
该作为人工智能学习的起点，就像学数学不应该以使用
计算器作为起点一样。人工智能是一门科学，它的思想
可以追溯到两千年前，经过无数科学家的积累与沉淀才
有了今天的辉煌。在这些积淀之上，人工智能形成了区
别于其他学科的独特思维方式，即用计算手段从数据中
学习规律。事实证明，这一新的思维方式正在深刻地改
变着人们的生活，不仅在构造智能机器方面取得了巨大
成功，而且已经渗入到物理、化学、材料等基础学科，
成为和数学一样普适的思想工具。从这个角度讲，人工
智能应该作为一门基础学科走进课堂。基于这样的认知
，编者认为学习人工智能的起点不该是具体技术，更不
该是编程技巧，而应该是人工智能独特的思维方式以及
建立于其上的方法论。当然，这种思维方式不能是灌输
的，需要在学习中慢慢培养。从深度上，我们需要学习
人工智能的起源、技术变迁以及典型的计算方法；从广
度上，我们需要学习人工智能在各个领域带来的深刻变
革，理解它作为普适工具的重要意义。经过这样的学习
，我们就建立起了对人工智能的深入认知和全局视野，
从而具备了人工智能的基础素养，之后再学习编程或具
体技术就会水到渠成，学习其他学科时也会有更广阔的
视野。“帮助读者养成人工智能的基础素养”正是本书
的根本目的。我们试图用一种简洁的方
式来实现这一目的：把人工智能的事情像讲故事一
样呈现给读者，这部故事的经线是历史纵深，让读者了
解这门学科的来龙去脉；纬线是各行各业，让读者打开
视野，看到全景。我们借助精美的图片讲故事，让读者
不觉得疲乏；我们用生动的“小清爱提问”视频帮助读
者获得更形象的理解。我们不仅把目光投向这门学科的
起源之初，去理解人工智能学者们最初
的心理悸动；我们也报告了最新的研究成果，让读
者体会科技前沿的风起云涌。同时，我们还希望通过小
清这个可爱的机器人形象，为读者带来更丰富的阅读体
验。本书还配套了丰富的在线资源，为读者提供在线更
新的学习资料。我们相信，通过这样的方式，读者将更
好地理解人工智能，并为未来的学习和研究奠定坚实的
基础。为了照顾不同知识背景的读者，我们对内容进行
了难易分级，对那些相对困难的知识点标了星号。希望
快速了解人工智能知识的读者可以略过这些带星号的内
容。为了启发读者思考，每一节还设计了一个“动动脑
筋”栏目，给出一些思考题。很多思考题是发散型的，
没有确切答案，但我们会在网站资源中给出一些提示和
思考，读者可以登录网站获得这些信息。本书使用有三
种建议模式。速读模式：仅限阅读本书内容，忽略带星
号内容；重点阅读第一篇“概述”，略过第二篇“基础
”，对第三篇、第四篇仅关注基础概念，略过技术内容
。速读模式所需时间约为两天，适合人工智能零基础的
读者。教学模式：根据教学需要选择相关内容和知识点
，阅读“教学资料”“扩展阅读”等在线资源；下载教
学 PPT，结合“视频展示”“演示链接”中的资源设计
教学流程。专业模式：以本书知识为基础，选择感兴趣
的课题，深入阅读在线资源中“高级读者”一栏中列出
的参考资料，阅读“开发者资源”中的技术资料并尝试
复现相关代码。不论哪种模式，我们都建议读者关注“
AI光影社”公众号，获取人工智能前沿的科普视频。总
之，本书只是一个知识索引，希望这本有趣的书及丰富
的补充资料满足不同层次读者的人工智能自学和教学需
求，也希望读者们能搭载这一叶小舟，驶向更为浩瀚的
海洋。本书的出版汇聚了太多人的辛勤劳动。感谢编写
组成员蔡云麒、王依然、李蓝天、利节、石颖、杜文强
、黄晓薇，前后五易其稿。感谢黄晓薇、刘夏、赵冠城
、方媛、杨艳铮的美术设计。感谢教育专家组的王依然
、利节、刘靖、胡菊萍、李沛聪、张敏、余津京等老师
对本书的可学习性进行了审查。感谢小读者组的王思瑶
、韩牧言、熊柳雁、黄