目錄
獻辭
前言
第一部 計畫、工程、路程
第1章 人工智慧概覽:從願景到戰略退卻
1.1 「人工智慧」是指什麼?
1.2 AI的普羅米修斯時刻
1.3 戰略退卻
1.4 戰略退卻的五個階段
1.5 當代AI的三張面目
1.6 前景未明
第2章 人工智慧的根源
2.1 認識論與形式邏輯
2.2 計算,演算法
2.3 電腦
2.4 系統與功能
2.5 行為與自主性
2.6 資訊與傳播
2.7 新機械論的統合
2.8 模控學:熔爐與母體
第3章 古典時代
3.1 人工智慧的面貌
3.2 古典或符號AI的基礎
3.3 尋找演算法
3.4 古典或符號AI的季節遞嬗
3.5 符號AI的困境:從微型世界到專家系統
3.6 符號AI是否存在根本缺陷?
第4章 連結主義年代
4.1 神經計算的概念框架與連結主義模型
4.2 從感知到預測
4.3 兩種關於人類智慧對人工智慧貢獻的觀點
4.4 神經計算的艱難崛起與深度學習的勝利
4.5 深度學習的諸般弱點
4.6 有限的能力
第5章 第三時代拉開序幕?
5.1 深度學習的演進
5.2 變換器變換了語言處理
5.3 「大型語言模型」(Large Language Models, LLM)忽焉而至
5.4 生成式人工智慧的優勢與弱點
5.5 機器人學與AI的重逢
5.6 擴增智慧
第二部 智慧之問與AI的未來
第6章 人工智慧與人類智慧可以比較嗎?
6.1 「第一步」修辭與「沒有奇蹟」論證
6.2 兩大分歧
6.3 逃避比較問題的三種方式
6.4 邏輯表的第四格:接受〔比較〕的條件
6.5 追尋缺失的要素
6.6 加總的侷限與終點
第7章 智慧與動物性
7.1 古老探問的回歸
7.2 為智慧尋找定義
7.3 有機體與環境:生物學設想
7.4 〔問題〕與〔情境〕
7.5 智慧:如何處理〔情境〕
第8章 智慧與人性
8.1 從〔情境〕到〔問題〕
8.2 兩種類型的〔問題〕?
8.3 失敗的分析方法
8.4 人類智慧的詭計:合作
8.5 自主性
8.6 「智慧」概念的雙重面貌,以及謎團雲散煙消
第9章 夢想中的人工智慧
9.1 強人工智慧的計畫
9.2 人工通用智慧的目標
9.3 兩條路:演算法式與生物學
9.4 強人工智慧可能嗎?(1)AGI的論證
9.5 強人工智慧可能嗎?(2)超級智慧的案例
9.6 超智慧(也即 AI)可能永遠無法跨越的雙重限制
第10章 人工智慧與善
10.1 AI的倫理覺醒
10.2 人工智慧倫理的目標是什麼?
10.3 各種憲章與原則
10.4 倫理反思仍在前方
10.5 「控制問題」與價值對齊
10.6 為了讓牛群好好受人看管
致謝