PREFACE
译者序

自20世纪50年代图灵在其划时代论文《计算机器与智能》中提出“图灵测试”以及之后的达特茅斯研讨会开始，用机器来模仿人类学习及其他方面的智能，即实现“人工智能”（Artificial Intelligence，AI）便成为计算机领域持续的研究热点。达特茅斯会议指出，“人工智能”的研究目标是实现能模拟人类的机器，该机器能使用语言，具有概念抽象和理解能力，能够完成人类才能完成的任务并能不断提高自身能力。当时的主要“智能”议题包括自动计算机、自然语言处理、神经网络、计算理论、自我改造、抽象、随机性和创造性等方面。这可以说是人工智能发展的“初心”，也是一项雄心勃勃的科学目标。

“人工智能”概念被提出后，在过去60多年里得到了广泛关注并迅速成长为学科前沿，进而沿着“从符号主义走向连接主义”和“从逻辑走向知识”两个方向蓬勃发展。时至今日，以深度学习为代表的新一波人工智能正在兴起。自然语言处理、人脸识别、自动驾驶、无人系统等复杂人工智能任务相继取得大的突破，人工智能在很多特定问题（如围棋、《星际争霸》游戏、医疗诊断等）的解决上甚至超过了人类的水平。这也引起了新的担忧，有些人认为人工智能将很快取代人类，人类的发展在不远的将来会面临极大挑战（机器人世界末日将会到来）。

本书尝试给人们一个新的视角，即尽管人工智能已经变得越来越复杂而强大，但计算机科学还远未创造出通用人工智能（General AI）。作者结合人类自然智能的认知机理以及人工智能发展的初心与使命，带我们从不同方面细致分析了当前人工智能技术的不足，以及从当前“专用人工智能”到实现真正的“通用人工智能”还需要在哪些方面取得突破。书中对当前人工智能技术的发展路径提出了不少质疑，也给出了新的发展导向，如“通用智能不是算法优化”“自然智能会抄捷径”“通用智能需要富有洞察力的思考”“机器创造力需要创新的表示能力”“从少量例子中学习的能力”“全脑仿真智能”等，这将为通用人工智能的演化路径带来新的思考和借鉴。

2017年，国家《新一代人工智能发展规划》出台，明确了我国新一代人工智能发展的战略目标，大数据智能、群体智能、跨媒体智能、混合增强智能和自主智能等成为AI 2.0时代的重要发展方向。在未来人工智能时代，对于如何更好地推动我国人工智能基础理论研究，突破关键技术创新并引领相关产业的发展，可以说本书给我们提供了重要参考和新的注脚。

本书由西北工业大学郭斌教授翻译，智能感知与计算工信部重点实验室的多名师生，包括刘思聪、方禹杨、徐若楠、马可、张周阳子、吕明泽、张赟、刘磊、尹懋龙、李梦媛、王家瑶、吴磊、沈豪宬等，一起参与了部分章节的初稿翻译和文字校对等工作，西北工业大学袁建平教授审阅了全文。在此对大家的辛勤付出表示衷心的感谢。

人工智能领域深邃浩瀚、知识丰富且多学科交叉，囿于译者能力，本书内容一定还存在很多不足，还望读者多多谅解并给予批评指正。

译者