全书共12章。第1章展示了本书的架构。第2章简介了人工智能的发展历史，特别介绍了具有重要历史意义的图灵测试和专家系统。第3章阐述了人工智能发展史上认知主义思想的理论基础（逻辑推理）和两种逻辑编程语言（PROLOG和LISP）。第4章分析了基于知识库的专家系统架构和知识表示方法，以及特殊类型知识的计算机表示。第5章以最早的人机对话系统ELIZA为例，介绍了自然语言处理技术原理及其在智能手机方面的最新发展。第6章以遗传算法为例，介绍了生物演化进程及其对人工智能发展的启发。第7章介绍了人工神经网络和机器学习，并分析了人类情感和意识的可计算性。第8章介绍了人形机器人的认知特点、社会性和群体智能。第9章介绍了物联网、智能交通网、智能基础设施和工业4.0，探讨了人工智能影响下劳动力市场的未来，第10章介绍了神经形态计算机、量子计算机、奇点和超级智能，并强调人工智能应服务于人类。第11章分析了人工智能带来的社会风险。第12章分析了世界上重要国家（特别是中国）的人工智能发展战略，指出人工智能发展要有全球社会责任感。
本书受众广泛。零基础读者可以从本书中快速了解人工智能的概念、历史和发展趋势；入门者可以从本书中深入学习人工智能的常用算法和技术；经验丰富的从业人员则可以从本书的多学科视角更加全面地认识人工智能的社会和历史影响。

克劳斯·迈因策尔（Klaus Mainzer）
世界知名哲学家、科学与社会研究专家和复杂性系统学者，欧洲科学与艺术学院院士、德国工程院院士，德国慕尼黑工业大学教育学院哲学与社会教席荣休教授，2020年当选欧洲科学与艺术学院主席。曾任康斯坦茨大学副校长、奥格斯堡大学哲学与社会科学学院院长和交叉信息科学中心主任、慕尼黑工业大学林德研究院院长和科技与社会研究中心主任等。出版《复杂性中的思维》《人工智能》《混沌》《生命与机器》等二十余部专著。

第1章 简介：什么是人工智能
参考文献
第2章 人工智能简史
2.1 人类的古老梦想
2.2 图灵测试
2.3 从通用问题求解到专家系统
参考文献
第3章 逻辑思维成为自动化
3.1 逻辑思维意味着什么
3.2 人工智能编程语言PROLOG
3.3 人工智能编程语言LISP
3.4 自动证明
参考文献
第4章 系统成为专家
4.1 一个基于知识的系统架构
4.2 知识表示编程
4.3 有限性、不确定性和直觉性知识
参考文献
第5章 计算机学会说话
5.1 ELIZA会识别字符串模式
5.2 自动机和机器识别语言
5.3 我的智能手机何时会理解我
参考文献
第6章 算法模拟进化
6.1 生物学和技术性的电路图
6.2 细胞自动机
6.3 遗传算法和进化算法
参考文献
第7章 神经网络模拟大脑
7.1 大脑和认知
7.2 神经网络和学习算法
7.3 情感和意识
参考文献
第8章 机器人变得社会化
8.1 人形机器人
8.2 认知和社会型机器人
8.3 机器人的群体智慧
参考文献
第9章 基础设施变得智能化
9.1 物联网和大数据
9.2 从自动驾驶车辆到智能交通系统
9.3 从网络物理系统到智能基础设施
9.4 工业4.0和未来的劳动力世界
参考文献
第10章 从自然智能和人工智能到超级智能
10.1 神经形态计算机和人工智能
10.2 自然智能和人工智能
10.3 量子计算机与人工智能
10.4 奇点和超级智能
10.5 技术设计：人工智能作为人类的服务系统
参考文献
第11章 人工智能有多安全
11.1 神经网络是一个黑匣子
11.2 在不完全信息下的决定性
11.3 人类机构有多安全
参考文献
第12章 人工智能和责任
12.1 社会积分和一带一路
12.2 人工智能与全球价值体系竞争
参考文献

本书不仅单纯介绍人工智能技术，而是从历史、社会、哲学和人文等多学科角度审视人工智能技术的过去、现在和未来。本书既涵盖了逻辑运算等经典的人工智能算法，又引入了量子计算等前沿的人工智能技术；既强调了人工智能对人类生活和社会各方面的正面促进作用，又指出了其高能耗等缺点。