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深夜急诊室里，医生盯着屏幕上自动生成的病历陷入沉思——这份由AI撰写的报告不仅精准复现患者主诉，甚至推演出连他都未察觉的潜在病症；

文学期刊编辑部里，一位主编一口饮尽凉掉的咖啡，一手将 DeepSeek 生成的诗歌投稿拉入黑名单；

而地铁闸机前，乘客对着能预判交通拥堵的“城市大脑”竖起拇指……

这些魔幻的场景，构成了 2025 年开年至今，对普通人持续不断的现实冲击。

当 AI 的触角伸向人类引以为傲的“圣域”——治愈疾病、驾驭道路、书写灵魂，当 AI 成为普通人外置器官般的存在，作为普通人的我们，好像正站在一条无可回头的十字路口。

我们当然有理由不安。

职业安全感的崩塌、被 AI 取代的恐慌、隐私与自主权的丧失、认知迭代的压迫感、情感联结的异化、伦理判断的模糊……

AI 的无所不知、无所不能，让人们在头顶高悬“被取代”的利剑的同时，也开始质疑：

究竟是人类在使用工具，还是工具在规训人类？

其实，身为碳基生物和短生种的我们，大可不必过于担心。

翻开史书一看，历史总在重演：15 世纪古登堡印刷术诞生时，手抄书匠控诉它是“魔鬼机器”；1927年《爵士歌王》上映时，默片演员哀嚎“电影已死”。

但每次每次技术革命最终创造的就业岗位，都多于它摧毁的数量；而每次技术革命淘汰的，从来不是创作者，而是拒绝进化的保守者。

技术的车轮不会倒退，人类如果不想被机器替代，就要始终掌握方向盘。

真正的挑战或许在于：

用人类的伦理观驾驭技术，在算法的惊涛骇浪中，在人机协作新模式里完成转型： 从执行者升级为“AI训练师”。

是时候放下身为“万物之灵”的傲慢，开始重新理解 AI 了。

想要真正理解 AI，这本人工智能先行者倾力打造的 《人工智能通识课》不容错过。

本书作者在硅谷、哈佛、斯坦福大学等地研究AI 45 年，系统化整理了人工智能领域各个分支的共识，提炼出人工智能技术真实进展的通识。又经牛津、清华、北大计算机科学教授、中科院院士审读推荐， 普通人想要系统地认识 AI，这一本书就够了！

作者是谁

皮埃罗·斯加鲁菲（Piero Scaruffi）

毕业于都灵大学数学系，自 1980 年开始在硅谷从事人工智能研究。

20 世纪 90 年代中期先后在哈佛大学、斯坦福大学的人工智能实验室等机构从事研究工作，项目涉及认知科学、专家系统、神经网络、自然语言处理等。

2003 年后成为独立研究员，在加州大学伯克利分校、斯坦福大学兼职讲授认知论、心性学和艺术史等课程。

著有《智能的本质》《硅谷百年史》（合著）等重量级作品。

作者本人精力旺盛，兴趣广泛，研究领域包括从认知模型到音乐史的广博学科。他还是北京他山石智库首-席科技顾问，中国美院客座教授。

编辑推荐

目录

第一章人工智能发展史//1

文化背景：知识型的社会//2

人工智能研究的起源//2

人工智能研究的早期发展//7

专家系统的兴起//9

探讨人工智能历史的前提//12

步入人工智能的寒冬//15

人工智能的逆向发展阶段//16

玻尔兹曼机与神经网络//20

人工智能的强化学习阶段//28

人工智能的卷积神经网络阶段//36

人工智能发展的深度学习阶段//50

人工智能发展的深度强化学习阶段//56

机器是如何学习的//63

深度学习源自哪里//72

从认识到创造：生成对抗性网络//75

网络时代的社会文化变迁//82

第二章智能的定义与本质//89

认知科学的发展史//90

逻辑推理的发展史//92

对“智能”的（冗余）定义//101

人工智能系统能得诺贝尔奖吗//107

大脑模拟与智能//111

能听到我说话吗//113

结构化环境中的智能行为//119

第三章人工智能的应用实验//127

仿生人类、半机械人和神经工程//128

实现人工智能的第一步//133

第一项失败//135

另一次失败：机器学习//139

又一次失败：常识//141

预告：学习聊天//143

变脸//146

数字生活的起源//149

难题：智慧并不意味着精确//150

聊天机器人的发展历程//153

第四章人工智能的算法进化//155

计算机的发展历程//156

将计算作为推论//159

概率论、马尔可夫链与蒙特卡罗方法//161

数学上的难题：假如你不得不经历一次智力层面的相变//168

设计机器与设计人类//171

遗传算法的复兴//177

大数据集的诅咒//182

模拟计算与储备池计算//186

算法官僚系统的反乌托邦引发的推测：利维坦、圆形监狱与生命权利//189

道德的算法//192

明日乌托邦——与算法共生//193

第五章神经网络与认知//195

联结主义//196

人工与自然神经网络：反向传播的神话//204

关于AlphaZero//206

动态路由和胶囊网络//213

变分推理//215

分层贝叶斯网络//222

神经网络的智能//224

神经网络的常识//225

基于知识的系统//230

第六章智能与机器人//235

机器学习先于人工智能//236

机器人的诞生//238

机器学习的未来：无监督学习的救赎之道//239

生活在智能机器的世界//255

迎娶人工智能：满怀信心地迎接未来//262

后机器智能时代：机器创造力能否成就艺术//274

机器智能的危险之处//289

过度就业//293

第七章人工智能的伦理学困境//297

一个哲学层面的问题：我们真的需要全能的智能吗//298

对历史的注释：新无神论//300

机器伦理//301

反乌托邦四部曲//303

你是一个机器人//308

第八章人工智能的未来//313

人工智能与“没有免费午餐定理”//314

揭开图灵测试的神秘面纱//315

浅人工智能//319

为何没有构建人工通用智能//320

通用性人工智能的时间框架//326

硅能产生智能吗//328

下一项突破是：了解大脑//329

为什么我不害怕人工智能的到来//331

隐形的机器人云//334

附录 人工智能大事记//337

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