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，与您分享这个非凡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。

尼古拉·萨布雷，法国巴黎LIP6实验室的计算机科学家和助理教授。他是人工智能和多代理系统方面的专家，他的研究兴趣集中存多代理系统的操作推理及人和智能体的通信商。他为智能体开发了一个自省的动作捕述模型，该模型允许在运行时推理智能休的行为和活动，以便回答其他智能体或人类用户发出的请求。他还致力于建模、推理，探讨人格对情感和社会关系的影响，从而使游戏中的对话引擎更加可信。

1 什么是人工智能？
2 图灵测试
3 为什么这么难？
4 我们一起去树林散步吧
5 在国际象棋游戏中获胜
6 旅程还在继续
7 达尔文2.0
8 小而强悍
9 做一些调整
10 手动编写人工智能
11 学会数数
12 学会阅读
13 边画边学
14 在围棋比赛中获胜
15 强人工智能
16 我们应该担心吗？
17 趋于无限、超越无限！
18 还有更多的人工智能！
致谢信

我们一直在不断地发明
工具。在史前时代，人类发
明了磨制石器和鱼叉用来狩
猎；在农耕时代，人类发明
了镐和镰刀用来耕作，发明
了小推车用来搬运重物……
甚至发明了用来制作工具的
工具！随着时间的流逝，这
些工具变得越来越复杂。
然后，我们发明了机器
。
最早发明的机器是古代
的起重机。机器不仅是简单
的工具，它也可以通过能量
转换来完成人类很难独自完
成的任务。例如汽车、洗衣
机、割草机等，我们的生活
已经离不开这些被发明出来
的机器。
而人工智能给人的印象
是在进行一场革命，人们似
乎有可能使机器拥有意识，
让它们思考，甚至超越我们
。这是一个非常神奇的构想
，但同时也非常令人担忧。
这就是人工智能的每一步进
展都会引起各种各样猜想的
原因。
回想欧洲文艺复兴时期
第一台纺纱机问世的时候，
我们的祖先肯定也有同样的
反应，既充满了恐惧，同时
又狂热地崇拜着诞生的新机
器。因为这些机器能够执行
在此之前只能由人类完成的
工作，人类突然发现自己的
一件作品取代了自己。当时
一些人将其称为“魔鬼的机
器”，另外一些人却由此预
见了不同的未来，认为到那
时衣服可以自动生产，人类
不再需要工作。而历史证明
，这两种论断都没有成为事
实。
2016年，Google开发的
人工智能程序阿尔法围棋（
AlphaGo）在围棋人机大战
中战胜了围棋世界冠军李世
石，很多人都为之震撼。在
选择最佳落子位置的时候，
这个程序甚至还史无前例地
不再使用人类数据进行预判
。我们制造的这台机器已经
有能力在人类最喜欢的战略
思维领域超越人类。
但那又怎么样呢？我们
会因为尤塞恩·博尔特在100
米短跑比赛中输给一辆汽车
而感到惊讶吗？人类一直在
努力超越自己的极限，而人
工智能只是用来实现这种超
越的工具之一。这就是我们
急需认清人类与人工智能之
间关系真相的原因。
人工智能与科幻小说中
描绘的画面不太一样。它和
人类的智慧没有任何相似之
处，也没有任何取代人类或
奴役人类的秘密计划。它只
是一种工具，是我们目前发
明的最先进的工具，但它没
有自己的意志。
人工智能是推动世界变
革的强大引擎。但是就像人
类创造的每一个工具一样，
我们必须学会掌握它，并且
防止滥用。为此，我们需要
了解人工智能。而本书的目
的也就在于此：带您漫步在
人工智能的领域中，与您分
享这个非凡工具带来的惊奇
和震撼，同时帮助您了解它
如何运行以及它的局限性。

在AI领域深耕多年的专家首次面向大众讲述
人工智能已经渗透到我们生活的方方面面，你真的了解它吗？你是否担心过《西部世界》中的情节会成为现实？如果真的想与AI有情感上的交流，你会在某个瞬间担心与你对话的仅仅是一台机器吗？
人工智能和多代理系统方面的专家尼古拉·萨博雷shou次向大众讲述AI的前世今生。本书语言通俗，主题分明，适合编程学习者和对AI感兴趣的大众读者阅读，那些对于AI的期待和困惑，你会感同身受，也会找到有趣的答案哟。
人工智能核心知识点轻松get
多主体系统的运行方式如同小而强悍的蚂蚁寻找路线；强化学习如同小孩子不断“尝试犯错”拍皮球；聊天机器人无法回答时就会反问人类；k均值聚类算法如同计算出猫、狮子和母牛的“平均对象”，尽管这种动物现实中并不存在……案例法+类比法阐释AI领域的硬核术语，让你轻松get人工智能的核心知识点。

1 什么是人工智能？
本章将带领我们了解什么是计算机、算法和程序，特别是人工智能程序。
什么是人工智能？在讨论机器是否有将人类变成圈养的奴隶的风险之前，也许我们需要问问自己人工智能到底是什么。让我们首先明确一点：人工智能并非在寻求将计算机智能化。计算机是机器，它们只是简单地执行人类要求它们执行的工作而已。
计算机科学和计算机
要完全理解计算机能做什么，不能做什么，首先必须理解什么是计算机科学。让我们就从这里开始。
计算机科学是信息处理的科学，用来设计自动处理各种信息（数字、文本、图片等）的机器。
首先从计算器开始。当时处理的信息包括数字和一些待执行
的操作。例如：
346+78=？
然后，就像史前工具一样，一步一步向前发展，处理的信息变得越来越复杂。从数字到单词，到图片，最后到声音。今天，我们知道如何制造可以听取人类命令（待处理的“信息”）的机器以及可以利用听到的信息执行人类要求的操作的机器。例如就像您向您的苹果手机提问的时候：“Siri，告诉我跟医生预约的时间是几点？”计算机就是处理这些信息的机器。
计算机和算法
为了处理信息，计算机应用了一种被称为“算法”的方法。
让我们尝试着了解一下它是什么。在上学的时候，您已经学会了如何做加法：必须将数字排成列，每个数位必须对齐；然后计算
每一个数位的总和。如果有进位，您需要把它记录下来并且加在十位数上，以此类推得到最终的答案。
这种方法就是一种“算法”。
算法就是数学的烹调菜谱：比如炒蛋需要把鸡蛋打碎倒进碗里，进行充分搅拌，然后倒入长柄平底锅…… 算法也是同样的道理。就像一本烹饪食谱中炒蛋的烹调菜谱一样，您可以将描述任何一种信息处理方式的算法写出来，例如如何做加法。因此我们可以对这些算法进行学习并加以应用。
在计算器中，我们将算法转换成一套电子线路。然后，我们就获得了一台能够在给出两个数字的情况下，计算并显示其相加结果的机器。这三个概念（烹调菜谱、算法和执行算法的电子机器）或多或少有点复杂，但是我们已经掌握得很好了：厨师知道如何编写和按照烹调菜谱做菜；计算机科学家知道如何编写算法；子工程师知道如何构建计算器。
算法和计算机科学
计算机科学的中心思想就是算法本身即信息。
你能想象用数字或机器可以解释的其他符号形式描述加法的配方吗？
让我们想象一下，能用数字或者机器可以解释的其他符号形式。然后再想象一下，我们要建造的这台机器，它不是计算器，它比计算器稍微复杂一些，我们可以向其提供两个数字和我们编写的加法算法。这台机器需要能够“解码”算法并执行其描述的操作。这样会发生什么呢？
您可能会对我说：“好吧，是的，它会做加法了，可然后呢？”然后，就像计算器可以用来对任意数字进行加法运算一样，这台用于解码算法的机器也可以配合任何其他的算法一起使用，例如乘法运算！现在，就是见证奇迹的时刻，我们可以使用一台机器同时进行任意的加法和乘法！
天哪，我感觉激动得不行了…… 做加法和乘法，虽然这在您看来可能并没有什么特别之处。但是查尔斯·巴贝奇提出的这个绝妙主意就是计算机的起源！计算机是根据在物理介质（一般情况下就是提供数据的介质）上编写的整套指令处理物理介质上提供的数据的机器（例如一张打孔的卡片、一盘磁带、一张数码光盘）：它是一台执行算法的机器！
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