延伸閱讀

或許有些讀者希望通過延伸閱讀來滿足他們的好奇心，下麵列舉的是一些關鍵的文獻。

現代學術界對人工智能的權威介紹請參見斯圖亞特·羅素和彼得·諾維格合著的《人工智能：現代方法》(第三版，培生出版集團，2016年)。這是我對人工智能技術的標準參考書，我在撰寫本書的時候反複使用它來核對技術細節。

如果你對曆史細節和人工智能領域的發展方式感興趣，推薦你讀尼爾斯·尼爾森的《人工智能探索》(劍橋大學出版社，2010年)。這是一本極佳的現代人工智能發展曆史指南，由該領域最偉大的研究人員之一撰寫。

關於艾倫·圖靈生平的書有不少，但迄今為止最好的一本講述圖靈生平的書是安德魯·霍奇斯所著的《艾倫·圖靈傳：如謎的解謎者》(貝內特圖書/哈欽森出版社，1983年)。我讀大學的時候非常喜歡威廉·考夫曼和豪裏斯工程出版社出版的三卷本《人工智能手冊》(卷一，艾夫倫·巴爾和愛德華·費根鮑姆編輯，1981年；卷二，巴爾和費根鮑姆編輯，1982年；卷三，保羅·科恩和愛德華·費根鮑姆編輯，1982年)。它們描繪了黃金年代建造各種係統及所開發技術的光輝畫麵，雖然絕版好一陣了，但是網上也能買到便宜的複印件。彼得·傑克遜的《專家係統導論》(艾迪森·威斯利出版公司，1986年)是研究專家係統極好的參考文獻，這是30年前我上學時候的必讀書，很高興在撰寫本書的時候重溫它。有關專家係統知識工程的詳細介紹，請參閱《構建專家係統》(弗雷德裏克·海耶斯-羅斯、唐納德·沃特曼和道格拉斯·萊納特編輯，艾迪森·威斯利出版公司，1983年)。要想理解人工智能中的邏輯傳統，我推薦邁克爾·傑納西雷斯和尼爾·尼森的《人工智能邏輯基礎》(摩根·考夫曼出版社，1987年)。我在研究生時期仔細閱讀過本書，雖然它所支持的技術在最近十年內基本上過時了，但它仍然是人工智能研究領域最有影響力的著作之一，也是介紹邏輯學的優秀著作之一。

1999年，羅德尼·布魯克斯在著作《寒武紀智能》(麻省理工學院出版社，1999年)中收集了他的論文。我厚著臉皮推薦自己的書《多智能體係統引論》(第二版，威利出版公司，2009年)，作為對智能體、智能體結構和多智能體係統的介紹。要了解更多關於博弈論在人工智能中的應用，請閱讀《多智能體係統：算法、博弈論和邏輯基礎》，作者是約夫·肖姆和凱文·萊頓-布朗(劍橋大學出版社，2008年)。

機器學習是一個很浩瀚的話題，我在正文裏提及的僅僅是皮毛。雖然我把重點放在神經網絡上——因為它是目前最主流的研究領域，但還有不少其他的機器學習技術。如果你想了解更詳細但相對非正式的介紹，請參閱埃塞姆·阿培丁的《機器學習：新人工智能》(麻省理工學院出版社，基礎知識係列，2016年)。如果你想在深度思維找一份工作(這年頭，誰不想呢)，那麽你可能需要讀一下《深度學習》(麻省理工學院出版社，2017年)，作者是伊恩·古德費洛、約書亞·本吉奧和亞綸·庫維爾。最後，請注意，羅素和諾維格的著作(我在第二段提到過)也提到過不少機器學習領域的好方法。

關於奇點的討論，我推薦默裏·沙納汗所著的《技術奇點》(麻省理工學院出版社，基礎知識係列，2015年)；關於人工智能倫理學，請參閱維吉尼亞·迪格努姆的《負責任的人工智能》(施普林格出版社，2019年)；關於技術和就業的問題，請參閱卡爾·貝內迪克特·弗雷的《技術陷阱》(普林斯頓大學出版社，2019年)。

瑪吉·博登的《人工智能與自然人》(麻省理工學院出版社，1977年)是一本介紹強人工智能和有意識機器的經典著作。有關意識的詳解教科書，請參閱蘇珊·布萊克莫爾的《意識概論》(霍德&斯托頓出版公司，2010年)。丹尼爾·丹尼特寫的關於思維、意識和人工智能的文章幾乎都值得一讀，我推薦《心智類型》(基本書局，1996年)作為入門，這本書之後，推薦你再讀一篇文章《我在哪兒》，最初出現在丹尼特1978年出版的《頭腦風暴》一書中，這本書在網上很容易找到。