人工虚拟智能：拒绝妥协

　　本书从社会学角度考察了人工智能的未来发展趋势，并试图回答人工智能研究面临的一个重大问题——计算机能否在智能方面与人类媲美？作者极力避免艰深的学术词汇，采用通俗易懂的语言，并运用思维实验的方法，分析了图灵测试、中国屋等传统思维实验模型，提出了包含六个等级的人工智能发展框架。作为一个科普类读物，书中提出的许多观点都比较精辟，富于启发性，在人工智能快速发展的今天，读一读必然有所裨益。

　　唐旭日，博士，华中科技大学外语学院翻译系主任，副教授。研究方向为计算语言学，涉及命名实体识别、隐喻计算、词义演化计算、构式聚类、语义韵、计算机辅助翻译等。主持国家社科基金研究项目一项，作为主要成员参与国家863高新技术、国家自然科学基金以及国家社科基金等多项*课题，在World Wide Web、International Journal of Corpus Linguistics、 Natural Language Engineering、 Corpus Linguistics and Linguistic Theory、《武汉大学学报（信息科学版）》、《中文信息学报》、《当代语言学》、COLING等权威刊物和学术会议上发表论文20多篇，出版教材一部。

章 社会生活中的计算机以及人类妥协危机//1
语言、智能和社会嵌入//1
人工智能的两个原则：规则、模式和先例//7
人工虚拟智能//9
注释//14

第二章 专业知识和写作：对人工智能的思考//17
“不能”的意义//17
专业知识和专家//20
人工智能信念//21
人工智能专业知识//23
未来和基本原则//26
注释//27

第三章 语言和“修复”//29
人类如何处理拼写错误之类的问题//30
语言的中心性//32
语言进入计算机和中文屋//33
这个问题解决了吗？//39
图灵测试及其复杂性//40
注释//45

第四章 人类、社会语境和身体//47
人类如何理解社会语境？//47
非融入性社会学的问题//48
模仿游戏和互动性专业知识//51
单态行为和多态行为//52
身体与人工智能//54
注释//58

第五章 六级人工智能//61
Ⅰ级人工智能：工程智能//62
Ⅱ级人工智能：非对称性假体//63
Ⅲ级人工智能：对称性文化吸收者//64
Ⅳ级人工智能：挑战人性的文化吸收者//65
Ⅴ级人工智能：自治的类人社会//77
Ⅵ级人工智能：自治的外星社会//78
结语//78
注释//80

第六章 深度学习——基于先例的模式识别
计算机//83
扩展的摩尔定律//83
神经网络及其继任者//84
模式识别：自下而上、自上而下和知识社会学//87
模式识别的要素//88
更多关于自下而上和自上而下的内容//89
注释//104

第七章 库兹韦尔的大脑模型和知识社会学//107
注释//113

第八章 人类如何学习计算机无法掌握的内容//115
人类从文化中学习//115
信任前提下产生分歧在学习和创造中的作用//126
中间结论：这项人类互动研究对人工智能的意义//131
人工智能一些容易被忽视的老毛病//132
小群体、信任以及身体之间的关系//134
注释//136

第九章 人工智能的两类模型与未来发展方向//139
对身体的重新审视//142
互联网与人类文化的形成//143
新型人工智能与新的关联//143
注释//148

第十章 编辑测试和图灵测试的其他新版本//149
编辑测试及其优势//156
注释//162

附录一 当今互联网如何运作//167
注释//170

附录二 “小狗”//171
参考文献//173