我认为“人工智能”这个词很棒，但存在两个问题：“人工”和“智能”。拜伦·瑞希《人工智能哲学》06 狭义人工智能

科普类书籍：

《AI3.0》（Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans） 梅拉妮·米歇尔 Melanie Mitchell

《人工智能全传》 （The Road to Conscious Machines: The Story of Artificial Intelligence） 迈克尔·伍尔德里奇Michael Wooldridge

《生命3.0》迈克斯·泰格马克

《AI新生：破解人机共存密码：人类最后一个大问题》斯图尔特·罗素

教科书：

现代学术界对人工智能的权威介绍、标准参考书《人工智能：现代方法》（Artificial Intelligence: A Modern Approach） 斯图亚特·罗素 Stuart Russell，彼得·诺维格Peter Norvig

其他：

《科学之路：人、机器与未来》(Quand la machine apprend) 杨立昆Yann LeCun

《终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界》佩德罗·多明戈斯

Annotated History of Modern AI and Deep Learning 详解现代AI和深度学习发展史 Jürgen Schmidhuber

人工神经网络的跌宕80年：文章介绍了现代主流人工智能研究范式——深度学习（其工具是深度神经网络DNN deep neural network）的重要发展里程碑

– 1943 人工神经元 皮特斯Pitts 麦卡洛克McCulloch（冯诺依曼《自复制自动机理论》中有相关介绍）

– 1949 赫布式学习理论（Hebbian Learning） 唐纳德·赫布（Donald Hebb）《行为的组织（The Organization of Behavior）》；行为主义——监督学习（supervised learning） 伯勒斯·斯金纳（Burrhus F. Skinner）

– 1957 感知机（Perceptron） 罗森布拉特（Frank Rosenblatt） ，1962 罗森布拉特 《神经动力学原理：感知机与大脑原理》（Principles of Neurodynamics: Perceptrons and the theory of brain mechanisms）

– 1974 反向传播算法（backpropagation) 保罗·韦伯（Paul Werbos）《Beyond Regression: New Tools for Prediction and Analysis in the Behavioral Sciences》， 1985 联结主义（connectionist）并行分布式处理（Parallel Distributed Processing）、多层神经网络（DNN） 大卫·鲁梅尔哈特（David Rumelhart）杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）罗纳德·威廉姆斯（Ronald Williams）”Learning representations by back-propagating errors”

– 1980 CNN（卷积神经网络ConvNET Convolutional Neural Network：卷积层、池化层、全连接层）福岛邦彦（Kunihiko Fukushima），1989 LeNet-5卷积神经网络模型 杨·立昆（Yann LeCun）；1990 RNN（递归神经网络 Recursive Neural Network, ）杰弗里·艾尔曼（Jeffrey Elman）艾尔曼网络模型（简化递归网络）

– 2017 Transformer自注意力（self-attention） 阿希瑟·瓦斯瓦尼（Ashish Vaswani）等”Attention is All You Need”

《人工智能全传》后记

作者和一位同事共进午餐。“最近忙着研究什么呢？”她问我。

“我正在写一本关于人工智能的科普书。”

“这世界上的人工智能科普书还不够多？你的核心观念是什么？有什么新颖的角度吗？”

我开了个玩笑：“这是一本关于人工智能发展史上所走过的弯路和失败方向的书。”

她看着我，脸上的笑容消失了：“那么，这本书一定很长。”

人工智能故事的情节模式是“起起落落”。半个多世纪以来，人们对人工智能的研究从未间断，在此期间，研究人员一而再、再而三地发表声明，宣称做出了重大突破，智能机器的宏伟梦想触手可及。结果这一切全都被证明是无可救药的盲目乐观。人工智能就在虚假繁荣和过度萧条之间起起落落，甚至因而臭名昭著——在过去60年里，人工智能领域受到了好几次严重冲击，几乎将它就此毁灭。每一次毁灭以后，它都坚强地再起。

人工智能的故事开始于第二次世界大战之后第一台计算机的诞生，从“黄金年代”开始，那是一段肆无忌惮的乐观年代，那段时间似乎所有的战线都取得了飞快的进步。接下来是“知识时代”，那时候的构想是让机器获取我们人类所拥有的一切知识。然后是“行为时代”，那时候人们坚决主张机器人是人工智能的核心。再往后是现在的“深度学习时代”。每一个时期都有其独特的构想，还有那些贡献非凡想法的人。

《AI3.0》结语

约翰·麦卡锡等人在1956年的建议书中列出了人工智能领域中的许多重大研究课题：自然语言处理、神经网络、机器学习、抽象概念和推理以及创造力。如今，这些问题依然是人工智能领域最核心的研究课题。2015年，微软的研究院主任埃里克·霍维茨打趣道：“甚至可能有人会说，这份1955年的提案，如果经过适当的重新整理，可以再提交给美国国家科学基金会一次，说不定还能获得某个激情满满的项目管理者的资助。”