未来，人工智能将像互联网和智能手机一样，变得“无处不在”“无时不有”，其影响力远超如今的互联网。未来已经到来，只是分布得不均匀。 吴军曾经说过，“在历次技术革命中，一个人、一家企业，甚至一个国家，可以选择的道路只有两条：要么加入浪潮，成为前2%的人，要么观望徘徊，被淘汰。” 如何才能让孩子成为引领潮流的前2%？孩子也能理解人工智能？如何向孩子解说人工智能的基础概念？本书利用全图像化step by step的方式完整拆解掌控AI时代的人工智能知识图谱，帮助读者从零开始认识人工智能，零基础也可以轻松掌握。 读完本书，你也可以找到以下问题的答案： “为什么说计算机和大脑细胞的运作原理差不多？” “阿尔法狗为什么能够战胜顶级职业围棋选手？” “智能音响为什么能够和你聊天？” “人工智能中经常提到的算法究竟是什么？” “机器人会取代人的工作吗？” 本书不仅介绍人工智能的前世今生，还提供了认识人工智能未来走向的视角。

前言
卷首语① 人工智能带来的冲击
卷首语② 人工智能以各种形式融入社会
卷首语③ 人工智能社会的赢家和输家
卷首语④ 人工智能的优势和劣势
卷首语⑤ 掌握人工智能的10个关键词
卷首语⑥ 人工智能为什么会出现爆炸式发展
卷首语⑦ 人工智能到底是什么
卷首语⑧ 快速了解人工智能的历史
卷首语⑨ 人工智能与我们的未来
CHAPTER 1 人工智能的开端和最初的局限
001 什么是人工智能
002 用计算机模拟人类的智能活动
003 通用计算机的问世和对神经细胞的阐释
004 人工智能的核心：“算法”
005 形式主义方法用符号表述人类思维
006 用人工神经网络模拟大脑
007 图灵测试：判断机器有没有智能
008 聊天机器人到底听懂了多少
009 像人一样不代表拥有智能
010 人工智能并不理解语言的真正含义
011 仅靠搜索解决问题的人工智能
012 框架问题：要考虑无数种可能
013 人工神经网络的局限
014 感觉比逻辑更难模拟
015 “强人工智能”和“弱人工智能”
016 “人工智能寒冬”和春天的气息
Column① 开创人工智能先河的悲剧天才艾伦·图灵
CHAPTER 2 主动学习知识的人工智能问世
017 计算机的运算能力和存储能力大大提高
018 通过“知识表示”帮助人工智能理解常识
019 人工智能能用的数据和不能用的数据
020 专家系统的兴起
021 让人工智能自主学习概念
022 “数据挖掘”：一种发现知识的技术
023 “机器学习”：靠经验变聪明
024 “监督学习”：同时提供问题和答案
025 “无监督学习”：持续提供问题
026 “强化学习”：提示前进的道路
027 会进化的算法：遗传算法
028 专家系统的衰落和再次停滞的人工智能研究
Column② 在诸多领域都成就非凡的约翰·冯·诺依曼
CHAPTER 3 互联网和大数据带来的变化
029 互联网的普及和计算机的进一步发展
030 人工智能在国际象棋和日本象棋领域击败人类
031 完美信息博弈和不完美信息博弈
032 大数据的出现和扩张
033 大数据的运用和机器学习的发展
034 通过搜索引擎和数据筛选充分利用数据
036 突破人工神经网络的壁垒
037 自然语言数据库的构建和沃森的登场
038 “理解”能力：从简单程序到真正的人工智能
Column③ 奇点理论的提出者雷·库兹韦尔
CHAPTER 4 深度学习的登场
039 对人工神经网络的重新认识
040 人工神经网络的加权和反向传播算法
041 神经认知机使神经网络多层化成为可能
042 自编码器打破了多层化壁垒
043 深度学习的诞生和特征提取能力
044 深度学习在图像识别领域大放异彩
045 深度学习在语音识别领域也大获成功
046 人工智能开始自主学习事物的“概念”
047 通过深度强化学习提高“洞察力”
048 DQN通过深度强化学习独立打通游戏
049 阿尔法狗打败围棋世界冠军
050 卷积神经网络擅长图像识别
051 循环神经网络掀起机器翻译革命
052 将词语和句子的含义转换为向量
053 可自由使用的资源推动研究继续扩大、发展
Column④ VR、AR和人工智能将虚拟空间和现实世界连接在一起
CHAPTER 5 人工智能现在可以做什么
054 图像识别技术被用于监控摄像头和医疗现场
055 语音识别技术在呼叫中心大显身手
056 自然语言处理技术的进一步发展
057 人工智能助理在现实世界大显身手
058 深度学习推动了推荐功能的发展
059 金融科技的普及
060 人工智能预防和抑制犯罪
061 自动驾驶汽车的应用
062 实现L3级自动驾驶
063 自动驾驶汽车需要“识别→判断”技术
064 自动驾驶汽车的“判断→操作”技术
065 无人机拥有无限可能
066 人工智能的著作权问题
067 沃森协助专业医生做诊断
068 云端人工智能进一步扩大应用
069 物联网与云端人工智能
070 云端人工智能与其他产品协同作业
Column⑤ 用人工智能发掘网红
CHAPTER 6 各大企业的研究动向
071 历史悠久的IBM和一直走在前沿的谷歌
072 微软的企业版服务和亚马逊的开创性尝试
073 发挥数据优势的脸谱网和致力保护个人信息的苹果
074 Preferred Networks引领日本的人工智能研究
075 丰田、NTT和软银进军人工智能领域
076 富士通、NEC和松下等一流IT企业面临挑战
Column⑥ 教育因慕课和人工智能而改变
CHAPTER 7 人工智能构筑的未来世界
077 人工智能将加速下一代超级计算机的发展
078 量子计算机会超越超级计算机吗
079 模拟量子计算机会掀起深度学习革命吗
080 神经计算机将在硬件上模拟人脑
081 人工智能能综合掌握情况吗
082 人工智能用情况+时间来培养“直觉”
083 人工智能开始从感觉上理解世界
084 人工智能与机器人联手改变社会
085 通过物联网实现“并行学习”
086 人工智能的各