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出版者:清华大学出版社

作者:蔡自兴/徐光祐　编

出品人:

页数:488

译者:

出版时间:2007-4

价格:48.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787302085553

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 计算机
• 武汉时代
• 信息&计算机
• T.工业技术
• 人工智能
• 机器学习
• 深度学习
• 自然语言处理
• 计算机视觉
• 智能系统
• 算法
• 数据科学
• AI应用
• 未来科技

历史的重量与未来的回响：一部跨越千年的文明编年史 书名：《文明的足迹：从古典时代到信息洪流的宏大叙事》 作者： [虚构的知名历史学家姓名，例如：艾萨克·范德堡] 出版社： [虚构的权威出版社名称，例如：寰宇学术出版社] --- 导言：在时间的洪流中寻找锚点 人类文明，如同一条奔腾不息、时而湍急时而平静的大河，自史前曙光中蜿蜒而出，汇聚成今日我们所见的复杂图景。我们探寻的，并非某个单一领域的技术革新，亦非某种特定思潮的兴衰，而是人类群体认知、组织结构、物质生产以及精神信仰在漫长岁月中相互作用、层层叠加的宏大过程。本书试图以史为鉴，以时间为轴，构建一幅关于“人类如何从混沌中塑造秩序，又如何在秩序中寻求突破”的立体画卷。它是一部关于权力转移、哲学思辨、艺术表达与社会变革的编年史，旨在捕捉那些定义了不同历史阶段的“时代精神”。 第一部分：基石的铸就——古典文明的遗产（公元前3000年 – 公元500年） 本篇聚焦于人类早期定居点如何演化为具有复杂社会结构的早期国家，以及地中海及其周边地区所孕育的奠基性思想体系。 第一章：尼罗河畔的永恒与两河流域的契约。 我们将深入考察美索不达米亚泥板上刻下的最早的法律条文——汉谟拉比法典，分析其对早期社会契约和财产观念的影响。随后转向古埃及，探讨其独特的宗教观、对来世的执着如何驱动了金字塔的建造这一惊人工程，以及这种中央集权神权如何维系了数千年的稳定。重点分析书吏阶层在信息管理与知识传承中的核心作用。 第二章：希腊精神的觉醒与城邦的辩论。 本章侧重于古希腊，特别是雅典民主的兴起。我们不单纯歌颂其制度，而是细致剖析了公民身份的局限性、奴隶制的内在矛盾，以及思想的蓬勃发展如何植根于城邦间的竞争与辩论。柏拉图的理想国与亚里士多德的经验主义方法论，如何为后世的政治学和形而上学设定了最初的范式。对苏格拉底审判的细致还原，揭示了思想自由与社会规范之间的永恒张力。 第三章：罗马的秩序与帝国的扩张。 罗马的伟大不在于创新，而在于其无与伦比的组织能力。本章详细阐述了罗马法如何系统化、理性化地处理了跨文化、跨地域的法律纠纷，其遗产能至今影响西方法律体系。分析其军事工程（如道路、水道）在维系庞大帝国治理中的实际效用。同时，考察基督教的早期传播，这一新兴的普世性信仰如何最终取代了古典多神教，为中古欧洲奠定了精神基础。 第二部分：信仰的桎梏与知识的复苏（公元500年 – 公元1500年） 中世纪并非“黑暗时代”，而是不同文明在权力真空下进行重塑与整合的时期。本部分探讨了宗教权威、地方分权与异域知识的碰撞。 第四章：东西方的分野与文明的十字路口。 考察西欧封建制度的形成，分析庄园经济的运行逻辑、骑士精神的演变。同时，将目光投向拜占庭帝国的坚守，以及伊斯兰黄金时代的辉煌。重点分析阿拉伯学者如何保存、翻译并发展了希腊罗马的科学与哲学遗产，特别是代数、光学和医学的突破，展示了跨文化知识交流的重要性。 第五章：大学的诞生与经院哲学的思辨。 欧洲大学的出现是知识制度化的关键一步。本章考察经院哲学，如托马斯·阿奎那对亚里士多德哲学的重新整合，这标志着人类试图用理性框架去解释神圣启示的努力。分析手抄本时代知识传播的缓慢与脆弱，以及修道院在维护文化连续性中的不可替代性。 第六章：蒙古人的冲击与欧亚大陆的连接。 检视蒙古帝国在短暂的时间内，以前所未有的规模连接了欧亚大陆，促进了商品、技术（如火药、印刷术的西传）和疾病（黑死病）的交流。分析这一“全球化”的早期形态对既有社会结构带来的颠覆性影响。 第三部分：理性的爆发与世界的重构（公元1500年 – 公元1900年） 文艺复兴、宗教改革、启蒙运动和工业革命，标志着人类开始以前所未有的速度和规模改造自身与自然环境。 第七章：人文主义的回归与航海时代的开启。 探究文艺复兴时期，人类中心主义的复兴如何挑战了中世纪的神学霸权。详细分析地理大发现背后的经济驱动力、航海技术的发展，以及由此引发的“哥伦布交换”对全球生态、物种分布和人口构成的长期影响。 第八章：科学革命的范式转移。 哥白尼、伽利略、牛顿的发现是如何彻底改变人类对宇宙的认知。本书将重点分析“科学方法”本身的形成过程——实验、假设与数学模型的结合——及其对所有知识领域产生的深远影响。讨论科学的独立性是如何在与教会、王权的博弈中确立的。 第九章：启蒙的光芒与革命的火花。 洛克、卢梭、孟德斯鸠等思想家如何系统地发展了自由、权利与分权理论。分析这些理论如何被美国独立战争和法国大革命所实践，以及随之而来的社会动荡、恐怖统治与共和理想的首次大规模试验。 第十章：蒸汽与钢铁：工业时代的社会剧变。 深入考察蒸汽机、纺织机和冶金技术的突破如何引发了人类生产力的爆炸式增长。本书将细致描绘工厂制度对城市结构、阶级关系（资产阶级与无产阶级）的重塑，以及随之而来的贫富差距、劳动条件、城市化进程等一系列社会问题。对早期社会主义思潮的出现，作为对资本主义弊端的直接回应，进行梳理。 第四部分：规模的挑战与现代性的深入（公元1900年至今） 二十世纪的两次世界大战、意识形态的尖锐对立，以及人类对微观世界的探索，将文明推向了前所未有的复杂境地。 第十一章：两次世界大战的浩劫与旧秩序的瓦解。 分析第一次世界大战爆发的深层帝国主义竞争、民族主义的狂热，以及新技术（如飞机、毒气）在战争中的应用如何彻底改变了战争的性质。考察两次大战之间，艺术（如达达主义、超现实主义）和哲学（如存在主义）对人类意义感的系统性反思。 第十二章：冷战的铁幕与核阴影下的平衡。 详细剖析资本主义与共产主义两大意识形态阵营的对峙，重点分析核武器的出现如何引入了“相互确保摧毁”的战略逻辑，迫使大国关系进入一种奇异的、高风险的稳定状态。考察去殖民化浪潮对全球政治版图的重塑。 第十三章：文化与社会观念的解放。 关注二战后社会思潮的巨大转变，包括民权运动、女权主义的第二次浪潮，以及消费主义文化的兴起。探讨大众传媒（广播、电视）在塑造集体认同和传播文化产品方面的强大能力，以及社会对传统权威的普遍质疑。 结语：通往何方的旅人 文明的足迹仍在延伸，我们今日所处的时代，正面临着前所未有的全球性挑战——气候变化、资源分配不均、以及深刻的文化身份认同危机。回顾过去五千年的兴衰沉浮，本书旨在提醒读者，所有的技术进步和制度创新，最终都服务于（或反噬于）人类对意义、秩序和生存的永恒追求。理解历史的深度与广度，是我们审慎前行的唯一指南。 --- 本书特点： 跨学科视角： 整合了政治史、社会经济史、思想史与艺术史的最新研究成果。 全球视野： 避免“以欧洲为中心”的叙事，重点关注非西方文明的重大贡献与互动。 细节驱动： 穿插大量一手文献的解读和关键历史人物的真实活动记录，而非空泛的论断。 结构清晰： 以关键的“范式转移”节点作为章节划分，便于读者把握历史的脉络。

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这绝对是一本能让你“看懂”AI的书！我之前阅读过一些技术性的书籍，常常因为晦涩的专业术语而望而却步，但这本书完全颠覆了我的认知。作者的文笔非常流畅，擅长将复杂的概念转化为生活化的语言和形象的比喻。例如，在解释“过拟合”和“欠拟合”时，作者用了“考试押题”和“知识点太少”这样的例子，让我瞬间就理解了模型的优缺点。书中对各种AI应用场景的描绘也极其生动，从自动驾驶汽车的精准判断，到智能推荐系统的个性化服务，再到医疗影像分析的辅助诊断，这些真实的案例让AI不再是冰冷的机器指令，而是充满智慧和创造力的伙伴。我特别喜欢书中关于“强化学习”的案例分析，它将AI的学习过程比作“试错”和“奖励”，非常形象地展示了AI如何在与环境的互动中不断优化自身决策，这种学习方式的解释，让我对AI的自主学习能力有了更直观的感受，也对未来AI在机器人、游戏等领域的应用充满了期待。

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这本书的封面设计就足够吸引人，深邃的蓝色背景，点缀着抽象的、闪烁的神经网络图案，似乎在诉说着它所蕴含的宏大而迷人的主题。拿到手里，纸张的质感也相当不错，散发着淡淡的油墨香，让人在翻阅之前就心生期待。我最近对人工智能领域产生了浓厚的兴趣，市面上相关的书籍也不少，但很多都过于偏重技术细节，或者过于泛泛而谈，很难找到一本既能勾勒出清晰的全局图景，又能兼顾一定深度的读物。我希望这本书能够像一个引路人，带领我这个非专业读者，一步步走进人工智能的奇妙世界，理解它的核心原理，更重要的是，看到它如何在现实世界中落地生根，改变我们的生活。我尤其期待书中能够对目前最热门的几个方向，比如机器学习、深度学习、自然语言处理等，进行一些相对易懂的解释，并给出一些引人入胜的应用案例，让我能够直观地感受到AI的强大之处。同时，我也希望作者能够对AI未来的发展趋势，以及可能带来的社会影响，提出一些独到的见解，激发我更深层次的思考。毕竟，了解一项技术，不仅是了解它的“是什么”，更重要的是了解它的“为什么”和“将要”。

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这本书的结构安排非常合理，循序渐进，就像一条精心设计的学习路径，引导着读者从浅入深地探索人工智能的奥秘。开篇部分，作者以宏大的历史视角，回顾了人工智能的发展历程，从早期充满哲学思辨的讨论，到如今的蓬勃发展，这种宏观的铺垫，为后续内容的展开打下了坚实的基础。随后，书中对人工智能的核心概念进行了系统的梳理，诸如“智能体”、“知识表示”、“推理”等，这些基础概念的清晰界定，避免了读者在后续学习中产生概念混淆。我尤其欣赏书中对机器学习算法的介绍，它没有一味地罗列复杂的数学公式，而是通过图示和通俗易懂的语言，讲解了决策树、支持向量机、聚类算法等经典算法的原理和应用场景，让我能够快速掌握这些工具的核心思想。书中还专门辟出章节讨论了人工智能的伦理和社会影响，这对于我来说非常重要，因为它让我意识到，技术的发展并非孤立存在，而是与社会紧密相连，需要我们进行审慎的思考和负责任的引导。

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这本书的叙述方式非常独特，它不是枯燥的技术手册，而更像是一场与AI的深度对话，充满了启发性和思考性。我尤其喜欢书中关于“自然语言处理”的章节，它让我明白了机器如何理解和生成人类语言的奥秘。从早期的基于规则的方法，到如今基于深度学习的先进模型，作者对NLP技术的发展历程进行了梳理，并重点介绍了词向量、RNN、Transformer等关键技术。我甚至能想象到，这本书的读者，无论是否具备技术背景，都能在其中找到共鸣和收获。书中对AI伦理问题的探讨，也让我深思。作者并没有简单地提出问题，而是引导读者思考AI的偏见、隐私保护、就业影响等议题，并提出了一些前瞻性的解决方案。这种既关注技术前沿，又注重社会责任的写作风格，让这本书在众多AI书籍中脱颖而出，成为一本值得反复品读的佳作。

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拿到这本书，我就被它厚重的分量和精美的排版所吸引。翻开第一页，作者的开篇语就点燃了我对人工智能的好奇心。他用一种非常引人入胜的方式，描绘了人工智能如何从科幻走向现实，又如何深刻地影响着我们的生活。我尤其喜欢书中关于“机器学习”的介绍，它没有直接抛出复杂的公式，而是从“数据”这个最基础的要素入手，解释了机器学习的本质就是通过数据来“学习”和“预测”。书中对“监督学习”的讲解，用“老师教学生做题”的比喻，让我瞬间就明白了标注数据的意义。而对于“无监督学习”，作者则用“自己探索规律”来形象地说明，让我对聚类、降维等算法有了初步的认识。这本书不仅关注技术本身，还对人工智能的未来发展进行了深入的思考，探讨了其可能带来的社会变革和伦理挑战，让我受益匪浅。

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作为一名对未来科技趋势有强烈好奇心的读者，我一直在寻找一本能够系统性介绍人工智能的书籍。这本书恰好满足了我的需求，并且远超我的预期。它不仅仅是技术性的罗列，更像是一次深度访谈，与人工智能本身进行了一次坦诚的对话。书中对AI发展中一些关键性转折点的分析，比如深度学习的崛起，以及背后计算能力、大数据等支撑因素的作用，都让我受益匪浅。我特别欣赏书中对“算法黑箱”问题的探讨，作者并没有回避AI决策过程中可能存在的不可解释性，而是提出了一些解决思路和发展方向，这让我看到了AI发展中更加成熟和负责任的一面。此外，书中对AI在不同行业中的具体应用，如金融、教育、制造业等的深入剖析，让我看到了AI的无限可能性，也为我理解AI如何赋能各行各业提供了清晰的框架。我甚至能想象到，这本书的读者群可以非常广泛，从技术爱好者到行业从业者，甚至是对未来社会发展感兴趣的普通读者，都能从中获得启发。

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这本书是一次真正的“智识之旅”。作者以其深厚的学识和独特的视角，带领我深入探索了人工智能的广阔天地。我特别欣赏书中对“数据科学”与“人工智能”关系的阐释，它让我明白，强大的数据分析能力是构建智能系统的基石。书中对“特征工程”的讲解，更是让我领略到了数据预处理的精妙之处，理解了如何从原始数据中提取出对模型最有价值的信息。此外，书中对“深度学习”的深入剖析，也让我豁然开朗。我一直好奇为什么深度学习能够取得如此巨大的成功，本书从多层神经网络的结构、激活函数的作用，到反向传播算法的原理，都进行了详尽的解释，让我对“深度”的含义有了更深刻的理解。书中还对AI在自动驾驶、人脸识别等前沿领域的应用进行了案例分析，让我对AI的实际落地能力有了更直观的认识，也为我打开了新的视野。

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我一直认为，理解一项技术，需要从它的“做什么”和“为什么能做”两个层面去把握。这本书在这两方面都做得非常出色。在“做什么”方面，书中列举了大量的现实世界应用，从我们日常使用的智能手机助手，到改变医疗、交通、制造等行业的颠覆性技术，都进行了详尽的介绍。我尤其喜欢书中对AI在个性化推荐系统中的应用分析，它不仅解释了推荐算法如何工作，还深入探讨了其背后的用户画像、行为分析等要素，让我对“被精准推荐”这件事有了更深刻的理解。而在“为什么能做”方面，本书则着力于揭示AI背后的技术原理。书中对“神经网络”的讲解，让我明白了这个看似神秘的技术，实际上是通过模拟人脑神经元之间的连接方式，来处理和分析海量数据的。作者用了很多通俗易懂的比喻，比如将神经网络比作一层层的信息过滤器，逐步提取数据的特征，最终做出判断。这种由表及里的讲解方式，大大降低了学习门槛，让我能够更好地理解AI的能力边界和发展潜力。

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读完这本书，我感觉像是经历了一场思维的洗礼，原本模糊不清的AI概念，在作者的细腻笔触下，变得清晰而生动。我一直对AI的“学习”能力感到好奇，这本书恰好深入浅出地阐释了机器学习的几种基本范式，从监督学习到无监督学习，再到强化学习，每一种都通过生动的比喻和恰当的例子进行了解释，让我这个初学者也能茅塞顿开。书中对神经网络的介绍尤其精彩，它不仅仅是堆砌公式，而是巧妙地将神经元的结构和信息传递的过程，比作人脑的运作方式，使得原本抽象的算法模型，仿佛拥有了生命。我特别喜欢书中关于深度学习的部分，作者并没有止步于介绍网络层数增加带来的好处，而是细致地分析了深度学习在图像识别、语音识别等领域取得突破性进展的原因，让我对“深度”二字有了更深刻的理解。此外，书中对自然语言处理的探讨，也让我大开眼界，它不再是将语言视为简单的字符组合，而是强调了对语义、语境的理解，这对于我理解智能助手、机器翻译等应用的背后逻辑至关重要。

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这本书给我的最大感受就是，它在“宏观”与“微观”之间找到了一个绝佳的平衡点。宏观上，它为我勾勒出了人工智能波澜壮阔的发展图景，从历史的长河到未来的展望，让我对这项技术的整体发展脉络有了清晰的认识。我尤其喜欢书中对“强人工智能”与“弱人工智能”的区分，以及对“通用人工智能”未来可能性的探讨，这让我对AI的终极形态有了更深刻的思考。微观上，它又深入到AI的核心技术，比如机器学习、深度学习的算法原理。我特别欣赏书中对“梯度下降”的讲解，它通过一个形象的比喻，让我理解了模型如何一步步逼近最优解，这种将抽象数学概念具象化的能力，是本书最大的亮点之一。此外，书中还对AI在不同领域的应用进行了细致的拆解，例如在自然语言处理中，如何通过词嵌入、循环神经网络等技术，让机器理解人类的语言，这种技术与应用的结合，让AI的价值得到了最直观的体现。

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