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第一部分 智能的新构想 9

推荐序 面对科技拐点，我们的判断与选择 9

中文版序 人工智能会放大认知能力 13

前言 深度学习与智能的本质 15

01机器学习的崛起 4

汽车新生态：无人驾驶将全面走入人们生活 5

自然语言翻译：从语言到句子的飞跃 9

语音识别：实时跨文化交流不再遥远 12

AI医疗：医学诊断将更加准确 13

金融科技：利用数据和算法获取最佳回报 17

深度法律：效率的提高与费用的降低 19

德州扑克：当机器智能学会了虚张声势 19

AIphaGo奇迹：神经科学与人工智能的协同 20

弗林效应：深度学习让人类更加智能 26

新教育体系：每个人都需要终身学习 28

正面影响：新兴技术不是生存威胁 30

回到未来：当人类智能遇到人工智能 32

02人工智能的重生 34

看似简单的视觉识别 34

计算机视觉的进步 36

早期人工智能发展缓慢 38

从神经网络到人工智能 41

03神经网络的黎明 46

深度学习的起点 48

从样本中学习 50

3.1感知器 52

利用感知器区分性别 54

被低估的神经网络 56

04大脑式的计算 59

网络模型能够模仿智能行为 60

神经网络先驱者 63

乔治·布尔与机器学习 66

利用神经科学理解大脑 67

大脑如何处理问题 70

计算机科学的兴起 73

05洞察视觉系统 75

人眼是如何看到东西的 77

大脑皮层中的视觉 80

突触的可塑性 82

通过阴影脑补立体全貌 84

视觉区域的层级结构 88

认知神经科学的诞生 91

第二部分 深度学习的演进 98

06语音识别的突破 98

在嘈杂中找到你的声音 99

6.1独立分量分析是如何工作的 102

将独立分量分析应用于大脑 104

什么在操控我们的言行 107

07霍普菲尔德网络和玻尔兹曼机 109

约翰·霍普菲尔德的伟大之处 110

内容可寻址存储器 113

局部最小值与全局最小值 115

7.1霍普菲尔德网络 116

玻尔兹曼机 117

赫布理论 120

7.2玻尔兹曼机 121

学习识别镜像对称 123

学习识别手写数字 126

无监督学习和皮层发育 128

08反向传播算法 131

算法的优化 133

8.1误差反向传播 134

语音合成的突破 135

神经网络的重生 142

理解真正的深度学习 143

神经网络的局限性 148

09卷积学习 153

机器学习的稳步发展 154

卷积网络的渐进式改进 157

当深度学习遇到视觉层级结构 160

有工作记忆的神经网络 161

生成式对抗网络 163

应对现实社会的复杂性 168

10奖励学习 171

机器如何学会下棋 172

10.1时间差分学习 176

大脑的奖励机制 179

用“感知一行动”框架提高绩效 182

学习如何翱翔 185

学习如何歌唱 187

人工智能的可塑性 189

更多需要被解决的问题 190

11火爆的NIPS 192

为什么NIPS如此受欢迎 193

谁拥有最多数据，谁就是赢家 197

为未来做准备 200

第三部分 人类，智能与未来 206

12智能时代 206

21世纪的生活 208

未来的身份认证 209

社交机器人的崛起 210

机器已经会识别人类面部表情 217

新技术改变教育方式 221

成为更好的学习者 225

训练你的大脑 231

智能商业 233

13算法驱动 237

用算法把复杂问题简单化 238

理解、分析复杂系统 239

13.1细胞自动机 241

大脑的逻辑深度 243

尝试所有可能的策略 244

14芯片崛起 248

神经形态芯片 249

视网膜芯片 250

神经形态工程 255

14.1动态视觉传感器的工作原理 258

摩尔定律的终结 262

15信息科学 264

用字节丈量世界 265

用数学思维解决通信难题 266

预测是如何产生的 270

深度理解大脑 272

大脑的操作系统 275

生物学与计算科学 276

15.1电子计算机的操作系统 277

人工智能能拥有媲美人类大脑的操作系统 278

16生命与意识 280

视觉意识 281

视觉感知的过程 282

视觉感知的时机 286

视觉感知的部位 288

视觉搜索的机理 289

创造意识比理解意识更容易 291

17进化的力量 293

大自然比我们聪明 294

认知科学的兴起 297

不能把语言问题只留给语言学家 300

难预测的行为规律 303

神经网络的寒冬 305

从深度学习到通用人工智能 310

18深度智能 312

遗传密码 312

每个物种都有智能 315

进化的起源 317

人类终将解决智能难题 318

附录一 致谢 321

附录二 词汇表 329

附录三 注释 333