本书追溯了人工智能从古代的机械计算器到现代深度学习与强化学习的演变历程，突出了人工智能历史上的关键里程碑和众多科学家、工程师及思想家的贡献，特别强调了图灵测试的提出和达特茅斯会议对人工智能领域的深远影响。
作者深入探讨了AI技术在个人助手、无人驾驶、拟人机器人等前沿领域的应用，并对未来的发展趋势进行了预测。书中还介绍了图形芯片、ChatGPT、Midjourney、Stable Diusion和DeepSeek等技术，展现了智能体在创意表达、问题解决和人机交互等领域的无限可能，揭示了AI如何塑造未来。
本书旨在激发读者对人工智能的兴趣，并为那些渴望深入了解AI领域的读者提供一份全面的入门指南。作者希望读者通过本书能够洞察AI的潜力，并期待更多人投身于AI的研究与创新之中。

王亚晖，曾就读于美国特拉华大学计算机科学专业，在校期间开发了早期针对游戏广告的实时竞价系统--Simnect，回国后获得风险投资。从学生时代起就对人工智能有浓厚的兴趣，在游戏设计与编程工作中更意识到人工智能对自己的帮助与巨大潜力，因此希望把自己对人工智能的学习心得分享给更多读者。曾创作解谜书《天启：跨越四百年时空的谜案》，著有《中国游戏风云》《游戏为什么好玩》《游戏化思维》《电子游戏商业史》《交叉小径的花园：趣说数学探索史》《改变世界的12个算法》等作品。

引言　古老的狂想：人类对人工智能的向往
古代人类对人工智能的探索 001
科幻小说中的人工智能 007
电子计算机的诞生 011
古代的计算器 011
查尔斯·巴贝奇和现代计算机 016
电子计算机的诞生 022

第一章　图灵的诗篇：开启计算机科学与人工智能新纪元
早期的图灵 029
图灵测试和图灵机 033
什么是图灵测试 033
什么是图灵机 037
图灵、冯·诺依曼和第一台电子计算机 041
图灵的遗产 047

第二章　达特茅斯会议：聚是一团火，散是满天星
会议的背景 049
主要参会人员 059
马文·李·明斯基 059
纳撒尼尔·罗切斯特 062
克劳德·香农 065
艾伦·纽厄尔 069
赫伯特·西蒙 071
约翰·霍兰德 074
唐纳德·麦克克里蒙·麦凯 075
雷·所罗门诺夫 076
朱利安·比格洛 077
奥利弗·塞尔弗里奇 079
会议的影响 083

第三章　乐观思潮，直至寒冬
Shakey的诞生 085
积木世界 092
专家系统的发展 099
LISP和专家系统的诞生 099
专家系统的繁荣 102
人工智能的寒冬 107

第四章　异军突起：日本与第五代计算机
什么是第五代计算机 112
日本的战后经济 112
第五代计算机项目的启动 118
Prolog 124
欧美国家的应对 128
第二次人工智能寒冬 136
贝叶斯网络 138

第五章　重要的应用：他们还是想着“人造人”
个人助手 142
无人驾驶 148
拟人机器人 160

第六章　翻天覆地：卷积神经网络的诞生
机器学习 176
感知机 181
什么是卷积神经网络 186
卷积神经网络的诞生 189

第七章　人类一败涂地：深度学习和强化学习
什么是深度学习 198
深度学习的关键算法 204
反向传播算法 205
循环神经网络 206
长短期记忆网络 208
生成对抗网络 209
从下棋到人工智能 211
强化学习的应用和原理 221

第八章　便利与争议：ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion
图形芯片 226
芯片产业的诞生和发展 226
图形芯片的诞生和发展 229
英伟达和CUDA 237
深度学习框架 240
从大语言模型到Transformer 245
OpenAI和ChatGPT 250
Midjourney和Stable Diffusion 259
扩散模型和Stable Diffusion 260
Midjourney 262
DALL-E 264
生成图片的争议 266
大模型困境和DeepSeek 268

附录
人工智能大事件时间线 272

参考文献 276