人工智能简史（第二版）是一本讲述人工智能发展历史的书籍，本书以人工智能发展的学派为主线，穿插着著名科学家们的介绍与轶事，全面的概括了人工智能从诞生之初到现在的发展全貌。作者为尼克（中国人）。

人工智能的地位

对于人工智能，一个外行人都清楚的事实是：他属于计算机科学这门学科；在作者看来，计算机科学分为：理论、系统与人工智能；理论主要为计算理论，即探讨什么类型的问题是可计算的？计算的代价有多高？比如计算机科学领域的经典难题NP问题就是研究可计算性的代表。系统在计算理论上添砖加瓦，构建可计算设备，自底向上从电路，到处理器，再到操作系统与计算机网络，这些都属于计算机系统的研究范畴；而人工智能--本书的主题，在理论与系统之上，探讨如何建立具有智能的机器--即能够代替人的意愿工作的机器。

人工智能发展史概述

了解过人工智能的朋友都一定听说过英国人图灵，他是计算机科学与人工智能的先驱，二战时曾与盟军一起破解过德军的Enigma密码机。不过在此之前，图灵于1936年发表了《论可计算的数》，这篇文章奠定了计算机理论与实践基础；10年后，在美国工作的冯诺依曼基于图灵的理论思想，建立了以存储程序为核心计算机体系结构（冯诺依曼结构），并参与研制了世界上第一台计算机ENIAC（现如今的计算机是由超大规模集成电路构成的第四代计算机）。图灵的贡献不仅如此，他还是最早思考何为智能的人，他在1950年的《计算机与智能》的文章中提出的图灵测试，至今被认为是判定机器是否存在智能的准则。图灵的伟大不必多言。

图灵（1912-1954）与冯诺依曼（1903-1957）

一般认为，人工智能起源于1956年的达特茅斯会议，一些研究与智能相关领域的专家相聚达特茅斯学院，建立了一个关于智能的研讨会。而后，至今的60多年里，根据不同科学家对智能的不同理解，人工智能划分为了三大学派：符号学派、联结学派与行为学派；符号学派认为智能是知识+推理，就像做数学证明题一样，首先你需要储备一些定义、定理以及常见的方法（如构造法、反证法、数学归纳法等），通过不断搜索、组合这些知识与方法，来求证原问题，现如今的知识图谱技术就是符号学派的代表。联结学派尝试模拟人脑来实现智能，通过构建与大脑相似的神经元计算模型来实现数据的计算，当下流行的神经网络与深度学习方法就是这一学派的代表作；而行为学派则强调智能体通过与环境的交互完成学习的任务，好比如婴儿是如何学会走路的？他是通过不断的试错（摔倒）、调整来达到站立行走的目的，这种于环境交互的类似思想也催生出了遗传算法与强化学习。

后面还会书写更多关于书籍内容与个人感悟的内容，敬请期待~