转载自amazon.com: 　　 　　Marvin Minsky -- one of the fathers of computer science and cofounder of the Artificial Intelligence Laboratory at MIT -- gives a revolutionary answer to the age-old question: _How does the mind work?_ 　　 　　（马文。明斯基————电脑科学的鼻祖，麻省理工学院的人工智能实验室的创始人之一————在本书里对相传以久的问题，“思维是怎么一回事儿？”，做出了革命性的回答。） 　　 　　Minsky brilliantly portrays the mind as a _society_ of tiny components that are themselves mindless. Mirroring his theory, Minsky boldly casts The Society of Mind as an intellectual puzzle whose pieces are assembled along the way. Each chapter -- on a self-contained page -- corresponds to a piece in the puzzle. As the pages turn, a unified theory of the mind emerges, like a mosaic. Ingenious, amusing, and easy to read, The Society of Mind is an adventure in imagination. 　　 　　（明斯基的精彩理论把思维描画成由本身不具备思维的微小部件组成的“社会”。本书章节段落之间结构跟他的理论相呼应，每一页纸独立成为一章，讨论整个问题里的单个环节。翻过这一篇篇书页，关于思维的统一理论渐渐成型，《意识社会》一书妙趣横生，是在想象空间里的一场历险。）

"'我'是什么？""'我'在哪里？"对于这个并非普通的第一人称，而是心灵或灵魂同义语的"我"，哲学上有着古老的、充满争议的研究历史。随着计算机科学的兴起和人工智能研究的深入，这些问题又历经新的探索和挑战。有些人认为，心灵之于躯体犹如软件之于硬件，计算机既然能模拟人的思维，那么机器也就能思维。由此还可推断，心灵能脱离躯体而存在，一如软件能脱离硬件而存在。但是，另有人认为，模拟的思维并非实在的思维，就像模拟的产奶过程不会产生真正的奶，模拟的光合作用不会引起真正的光合作用一样。围绕这些议题，D·R·霍夫施塔特和D·C·丹尼特编著了来自各种角度的论著，以图引起讨论和思考。其真意不在论证而在启迪。

1936年，时年24岁的图灵宣称：“发明一台可用于计算任意可计算序列的单一机器是有可能的。”在《图灵的大教堂》一书中，作者乔治•戴森着重介绍了一小群人，为首的是供职于新泽西州普林斯顿高等研究院的约翰•冯•诺依曼，他参与建造了最早的一台计算机，以实现艾伦•图 灵提出的通用机的愿景。他们的工作打破了用于表意的数字和用于运算的数字之间的区别，世界因此而改变。 科学家们使用5千字节的内存（相当于现代计算机桌面上显示的光标所分配的内存大小），在天气预测和核武器设计方面，都获得了前所未有的成功。同时，他们还利用空闲时间解决各种问题——从病毒的进化到恒星的演变。 戴森教授的叙述既具有历史意义，又富于预见性，为第二次世界大战后期数字宇宙的爆炸提供了新的且重要的信息。代码和计算机的兴起伴随着两大历史性的发展：生物学自我复制序列的破译和氢弹的发明。最具破坏性和最具建设性的人类发明同时出现并不是巧合。

★好莱坞大片式的场景冲击plus闪电般不假思索的瞬间抉择 ★人工智能与人类智能的尖端对决 ★机器人居然会做梦？！人类真的会被数据系统反噬？！ 人类、克隆人、机器人、数据库，未来世界，谁主沉浮？ 《失控智能：觉醒》，带您进入未来的世界！ 前情介绍： 公元2122年，人类与克隆人，机器人三方开战的第二十个年头。人类与火星克隆人和谈成功，同时准备平定位于西非机器人成立的钢铁帝国。 在即将和平的前夜，由人类早期在火星发现的一个史前程序——云图数据制造的阴谋，正在一点点展开。它准备借助人类、克隆人、机器人三方暗藏的仇恨与不信任，复活自己，控制世界并且毁灭全部的非程序生命。 云图数据将目标瞄准了人工智能之父宁森阳的女儿宁澄，宁澄多年来一直与父亲留下的机器人倪东隐居在城市的一角，她脑中植入有密码层，是当年宁森阳锁住云图数据的密码……

Machine learning methods extract value from vast data sets quickly and with modest resources. They are established tools in a wide range of industrial applications, including search engines, DNA sequencing, stock market analysis, and robot locomotion, and their use is spreading rapidly. People who know the methods have their choice of rewarding jobs. This hands-on text opens these opportunities to computer science students with modest mathematical backgrounds. It is designed for final-year undergraduates and master's students with limited background in linear algebra and calculus. Comprehensive and coherent, it develops everything from basic reasoning to advanced techniques within the framework of graphical models. Students learn more than a menu of techniques, they develop analytical and problem-solving skills that equip them for the real world. Numerous examples and exercises, both computer based and theoretical, are included in every chapter. Resources for students and instructors, including a MATLAB toolbox, are available online.

当机器智能超越了人类智能时会发生什么？人工智能会拯救人类还是毁灭人类？ 作者提到，我们不是这个星球上速度最快的生物，但我们发明了汽车、火车和飞机。我们虽然不是最强壮的，但我们发明了推土机。我们的牙齿不是最锋利的，但我们可以发明比任何动物的牙齿更坚硬的刀具。我们之所以能控制地球，是因为我们的大脑比即使最聪明的动物的大脑都要复杂得多。如果机器比人类聪明，那么我们将不再是这个星球的主宰。当这一切发生的时候，机器的运转将超越人类。 人类大脑拥有一些其他动物大脑没有的功能。正是这些独特的功能使我们的种族得以拥有主导地位。如果机器大脑在一般智能方面超越了人类，那么这种新兴的超级智能可能会极其强大，并且有可能无法控制。正如现在大猩猩的命运更多的掌握在人类手中而不是自己手中一样，人类未来的命运也会取决于机器超级智能的行为。 但是，我们有一项优势：我们有机会率先采取行动。是否有可能建造一个种子人工智能，创造特定的初始条件，使得智能爆发的结果能够允许人类的生存？我们如何实现这种可控的引爆？ 作者相信，超级智能对我们人类将是一个巨大的威胁。在这本书中，作者谈到了超级智能的优势所带来的风险，也谈到了人类如何解决这种风险。作者认为，他的这本书提到的问题将是我们人类所面临的最大风险。 这本书目标宏大，且有独创性，开辟了人工智能领域的新道路。本书会带你开启一段引人入胜的旅程，把你带到对人类状况和智慧生命未来思索的最前沿。尼克•波斯特洛姆的新书为理解人类和智慧生命的未来奠定了基础，不愧是对我们时代根本任务的一次重新定义。

近年来，因为大数据、云计算、超级计算机、人工智能等技术的突飞猛进，人类社会将迎来一个智能爆炸的时代。这波全球智能化的大浪潮，不仅影响企业和产业的深刻变革，还将深入影响整个社会和每一个人的生活。人工智能即将开启一个万亿美元的市场，让现在火爆到极点的移动互联网也相形见绌。一些激进的观点认为，移动互联网乃至即将到来的物联网，都只是人工智能革命的前奏。 本书将系统地梳理和描绘在中国风起云涌的智能化浪潮，并进一步探讨这股浪潮最终对社会和人本身的影响。书中提出了一个全新的划分互联网时代的四段论：第一，传统互联网开启“人机时代”（人通过PC与外部连接）；第二，移动互联网开启“人人时代”（智能手机成为人的器官，人与人通过这个特殊器官紧密相连）；第三，万联网开启“机人时代”（机器开始取代人做很多事情）；第四，人工智能开启“智人时代”（机器高度发达，与人开始有重合，图灵测试不再是障碍）。 宣告“智人时代”即将来临，是一个具有爆炸性的预言。它的典型特征是：其一，机械日益富有人类的思维、情感、个性与能力；其二，人类日益异化并呈现越来越明显的机械思维与习惯，比如对高科技智能产品的过分依赖，人性色彩日益退化、情感越来越贫乏、思维越来越线性，等等。在某一个临界点上，日益进化的机器人与日益退化为机械思维的人，会变成一种“新人类”——智人。正如科幻小说《三体》中描绘的一样：暂时冷冻的人们，在未来某个时刻醒来后，会发现未来社会的人们因为科技的快速发展，变成外形完美划一、思维简单透明、能力超乎寻常的“新人类”。 因为智能化浪潮的来袭，我们面对未来“新人类”，或者说我们异化为未来“新人类”的可能性更大、速度更快。这种深层次的变化，将对整个产业、社会、人类的文明和个人的心性，产生无法估量的影响。 智能化大浪潮来袭，它带来的到底是福音还是魔咒？我们应该如何积极面对？这个问题值得我们研究和探讨。本书仅仅是开始，将肩负启蒙之责!

人工智能作为21世纪科技发展的最新成就，深刻揭示了科技发展为人类社会带来的巨大影响。本书结合求解智能问题的数据结构以及实现的算法，把人工智能的应用程序应用于实际环境中，并从社会和哲学、心理学以及神经生理学角度对人工智能进行了独特的讨论。本书提供了一个崭新的视角，展示了以人工智能为代表的科技现象作为一种“奇点”思潮，揭示了其在世界范围内所产生的广泛影响。本书全书分为以下几大部分：第一部分人工智能，第二部分问题延伸，第三部分拓展人类思维，第四部分推理，第五部分通信、感知与行动，第六部分结论。本书既详细介绍了人工智能的基本概念、思想和算法，还描述了其各个研究方向最前沿的进展，同时收集整理了详实的历史文献与事件。 适合于不同层次和领域的研究人员及学生，是高等院校本科生和研究生人工智能课的课外读物，也是相关领域的科研与工程技术人员的参考书。

本書獲1998年亞馬遜網站 年度科學類推荐第一名 《劍橋五重奏》是一本談「人工智能之哲學」的書, 談得深入淺出, 值得一讀。 作者以一個假設的「社會」：「聚社會飲」的場合做開場, 讓這場「會飲」 (symposium)發生的地點由古雅典的阿加頓(Agathon)家轉移到今日的英國劍橋基督學院; 會飲的談話主題由「美之為物」轉為「機之思維」。主角不是亞里斯多芬 (Aristophanes)和蘇格拉底, 而是亞蘭．痄F(Alan Tuning)和路德維希．維根斯坦(Ludwig Wittgenstein)。 痄F是現代計算機思想的奠基者, 而維根斯坦則是兩套重要哲學理論的建立者。至為關鍵的是痄F的計算機思想和維根斯坦的第一套哲學有交集之處, 而維根斯坦以第二套哲學來反對第一套哲學的論證, 此時就派上用場, 用來駁斥痄F的觀點。本書的主要內容就以狺顝M維氏的思想為軸心來發展, 並進行兩者的交鋒, 間或有艾文．薛丁格(Erwin Schrodinger)替痄F助陣, 賀爾丹(J.B.S.Haldane)則較支持維根斯坦, 也扮演理論提供的角色, 會飯談話主持人史諾(C.P.Snow)則溝通兩個文化：科學與人文, 穿針引線串場。僕人西蒙則是跑龍套, 藉進奉食物以串場。 痄F的天才在於將數學的運算轉換為機械的計算, 這整個模式稱為「痄F機器」 (Tuning machine)。痄F機器比歷史上其他計算機佔優勢的地方在於數學思想的嚴密以及技術的提昇; 前者是和「判定問題」(Decision Problem)的研究有關, 後者則與電子學的發展有關。簡言之, 痄F將數學上的「可行方法」(effective method)轉化成電子計算機的「機械方法」(mechanical method)。所以只要一個問題可以有限步驟內判定其真假──屬於該集合或不屬於, 那麼電子計算機透過有限的機械步驟, 一定可以得出正確答案出來, 本書的第二幕「大腦與機械的對話」便是在說明這其中的原理。這是我看過談計算機原理的書籍中, 最能以淺顯的文字說明其背後哲學思想與數學理論的書。它能將庫特．哥德爾(Kurt Godel)的不完備性定理(theorem of incompleterness)或不可判定定理(theorem of undecidability) 與痄F機器的關連加以說明, 這也是一大特色。 另外書中也討論了計算機本身的邏輯語言和神經元的類比, 認為大腦神經元接受並發射訊息的方式, 和邏輯命題所蘊含的方式一樣, 都可以轉化成電路訊號的接通方式。因此這就是建立起邏輯／數學、神經生理學、以及電子學三者之間的平衡關係, 這是「人工智能」理論和技術上的重要基礎, 這個「三位一體」的概念也正是維根斯坦反駁的重點。…………

《人脑之谜》是一名实验神经生物学家从脑的结构、脑的发育、神经细胞活动的基本过程以及脑的正常、异常活动等几个侧面，对脑作比较全面的介绍。作者以丰富、翔实的材料为依据，从引述浅显的事实或引证在脑科学发展史上有重要意义的典型病例起步，以生动的笔触带领读者作一场引人入胜的科学之旅——探索脑的奥秘。

Class-tested and coherent, this groundbreaking new textbook teaches classic web information retrieval, including web search and the related areas of text classification and text clustering from basic concepts. Written from a computer science perspective by three leading experts in the field, it gives an up-to-date treatment of all aspects of the design and implementation of systems for gathering, indexing, and searching documents; methods for evaluating systems; and an introduction to the use of machine learning methods on text collections. All the important ideas are explained using examples and figures, making it perfect for introductory courses in information retrieval for advanced undergraduates and graduate students in computer science. Based on feedback from extensive classroom experience, the book has been carefully structured in order to make teaching more natural and effective. Although originally designed as the primary text for a graduate or advanced undergraduate course in information retrieval, the book will also create a buzz for researchers and professionals alike. Contents 1. Information retrieval using the Boolean model; 2. The dictionary and postings lists; 3. Tolerant retrieval; 4. Index construction; 5. Index compression; 6. Scoring and term weighting; 7. Vector space retrieval; 8. Evaluation in information retrieval; 9. Relevance feedback and query expansion; 10. XML retrieval; 11. Probabilistic information retrieval; 12. Language models for information retrieval; 13. Text classification and Naive Bayes; 14. Vector space classification; 15. Support vector machines and kernel functions; 16. Flat clustering; 17. Hierarchical clustering; 18. Dimensionality reduction and latent semantic indexing; 19. Web search basics; 20. Web crawling and indexes; 21. Link analysis. Reviews “This is the first book that gives you a complete picture of the complications that arise in building a modern web-scale search engine. You'll learn about ranking SVMs, XML, DNS, and LSI. You'll discover the seedy underworld of spam, cloaking, and doorway pages. You'll see how MapReduce and other approaches to parallelism allow us to go beyond megabytes and to efficiently manage petabytes." -Peter Norvig, Director of Research, Google Inc. "Introduction to Information Retrieval is a comprehensive, up-to-date, and well-written introduction to an increasingly important and rapidly growing area of computer science. Finally, there is a high-quality textbook for an area that was desperately in need of one." -Raymond J. Mooney, Professor of Computer Sciences, University of Texas at Austin “Through compelling exposition and choice of topics, the authors vividly convey both the fundamental ideas and the rapidly expanding reach of information retrieval as a field.” -Jon Kleinberg, Professor of Computer Science, Cornell University

想要探寻搜索排名、产品推荐、社会化书签和在线匹配背后的力量吗？这本颇具魅力的书籍向你展现如何创建Web 2.0应用程序，从参与性？Internet应用程序产生的大量数据中挖掘金矿。运用本书中介绍的先进算法，你可以编写聪明的程序，以访问其他网站那些有趣的数据集，从自有应用程序的用户中收集数据，或者分析和理解你所发现的数据。 《集体智慧编程》将你带入机器学习和统计的世界，并且阐释了如何从你和他人每天收集的信息中获得关于用户体验、市场营销、个性品味及人类行为的结论。每个算法的描述都十分简明清晰，相关代码均可以立即用于你的网站、博客、Wiki或特定应用程序。本书讲解了下列主题： 可以让在线零售商推荐产品或媒体的协作过滤技术 用于在大数据集中发现同类项组的聚类方法 从数以百万计可能方案中选择问题最佳解决方案的最优化算法 贝叶斯过滤，用在基于单词类型和其他特征的垃圾信息过滤中 支持向量（support-vector）机器，用于在线交友网站中的速配 用于问题解决的演化智能——计算机如何通过多次玩同样的游戏，改进自身代码并获得技能提升 每一章都包含了相关练习，可通过扩展使算法变得更强大。超越简单的数据库支持应用程序模式，让 Internet数据财富为你所用。

In this new edition the author has added substantial material on Bayesian analysis, including lengthy new sections on such important topics as empirical and hierarchical Bayes analysis, Bayesian calculation, Bayesian communication, and group decision making. With these changes, the book can be used as a self-contained introduction to Bayesian analysis. In addition, much of the decision-theoretic portion of the text was updated, including new sections covering such modern topics as minimax multivariate (Stein) estimation.

In a complex and uncertain world, humans and animals make decisions under the constraints of limited knowledge, resources, and time. Yet models of rational decision making in economics, cognitive science, biology, and other fields largely ignore these real constraints and instead assume agents with perfect information and unlimited time. About forty years ago, Herbert Simon challenged this view with his notion of "bounded rationality." Today, bounded rationality has become a fashionable term used for disparate views of reasoning. This book promotes bounded rationality as the key to understanding how real people make decisions. Using the concept of an "adaptive toolbox," a repertoire of fast and frugal rules for decision making under uncertainty, it attempts to impose more order and coherence on the idea of bounded rationality. The contributors view bounded rationality neither as optimization under constraints nor as the study of people?s reasoning fallacies. The strategies in the adaptive toolbox dispense with optimization and, for the most part, with calculations of probabilities and utilities. The book extends the concept of bounded rationality from cognitive tools to emotions; it analyzes social norms, imitation, and other cultural tools as rational strategies; and it shows how smart heuristics can exploit the structure of environments.

From the inventor of the PalmPilot comes a new and compelling theory of intelligence, brain function, and the future of intelligent machines Jeff Hawkins, the man who created the PalmPilot, Treo smart phone, and other handheld devices, has reshaped our relationship to computers. Now he stands ready to revolutionize both neuroscience and computing in one stroke, with a new understanding of intelligence itself. Hawkins develops a powerful theory of how the human brain works, explaining why computers are not intelligent and how, based on this new theory, we can finally build intelligent machines. The brain is not a computer, but a memory system that stores experiences in a way that reflects the true structure of the world, remembering sequences of events and their nested relationships and making predictions based on those memories. It is this memory-prediction system that forms the basis of intelligence, perception, creativity, and even consciousness. In an engaging style that will captivate audiences from the merely curious to the professional scientist, Hawkins shows how a clear understanding of how the brain works will make it possible for us to build intelligent machines, in silicon, that will exceed our human ability in surprising ways. Written with acclaimed science writer Sandra Blakeslee, On Intelligence promises to completely transfigure the possibilities of the technology age. It is a landmark book in its scope and clarity.

"我，机器人？" 是的，你是一个机器人！你有两个毫无人性的主人，一个是基因，一个是模因。 它们寄生在你身上，你懵懂无知地为你的主人卖命，哪怕为此丢了脑袋也在所不惜。 体重直线上升，存在高血压、糖尿病、心脏病风险，但你还是无法抗拒甜食的诱惑。这是基因主人布下的陷阱，它让你拼命储存能量以繁衍后代，保证它自己可以延续下去。 即使逃出了基因的掌控，你还在模因的魔掌之中：相信自己死后能进天堂，让恐怖分子铤而走险，蹈死不顾；相信意念能治绝症，让很多人把钱源源不断地掏给骗子，即使没有任何疗效也执迷不悟；还有吹嘘各种保健观念、虚荣身份的广告……这些模因都在以你为载体复制传播自己！ 你如同被操纵的“机器人”，一开始就定错了目标，偏离了方向——一心为基因和模因服务，却忘了自身的利益！ 你的生命还有意义吗？你怎么才能逃离被利用的惨境？ 好消息是，你拥有地球上最复杂灵活的智能，有许多可用的“武器”，而在你的“武器库”里，没有什么能比理性思维更强大了。 理性思维代表你的个人利益，在基因目标和个人目标冲突时，确保大脑优先处理个人目标；理性思维帮助你评估你的欲望、信念和目标，确保方向和手段的正确性，避免被模因误导，从而让你更易实现个人目标。 在本书中，斯坦诺维奇将帮助你：重新认识理性思维在人类生存境况中的关键作用，深入理解理性思维运作的机制，提升理性思维能力，从而在生活、事业等各方面做出更为明智的计划和决策，找到属于自己的人生意义，拥有自己真正想要的人生。 在这场以理性为武器的叛乱中，你将真正成为你自己，成为你自己的主人。

编辑推荐 《如何创造思维》作者雷·库兹韦尔是21世纪最具洞察力的思想家和未来学家、“库兹韦尔定律”创立者，美国发明家名人堂获奖者、美国国家技术奖获得者、奇点大学校长、谷歌公司工程总监雷•库兹韦尔最新力作。 这是一部洞悉未来思维模式的颠覆之作。库兹韦尔对于大脑和人工智能的理解，将对我们生活的方方面面，地球上的各行各异，以及我们有关未来的设想产生巨大的影响。库兹韦尔通过一系列推理告诉我们，我们有能力创造超越人类智能的非生物智能。 财讯传媒集团首席战略官段永超，跨界物理学家李淼，中国当代最知名的科幻作家、畅销书《三体》作者刘慈欣联袂推荐。湛庐文化出品。 名人推荐 在《如何创造思维》这本书里，库兹韦尔坚信人类一定会制造出可与人脑相媲美的“仿生大脑新皮质”。它们甚至比人脑更具可塑性，并可放置在云端。他尤为关注人机的完美结合，为人工智能发展指明了新方向。库兹韦尔预言，只要仿生大脑新皮质与人脑新皮质 “对接”起来，就能创造无可限量的人类智能大爆发，迎接“奇点”的到来！ ——段永朝 财讯传媒集团首席战略官 如何创造意识、思维，也许是人类认识自然的最后难题，是意识对自己的回归。作为著名发明家、作家、未来主义者，库兹韦尔关于思维的研究和观点独特而惊人。他认为不久的未来，计算机可以实现人类大脑新皮质功能并超越人类，人类将与机器结合成为全新的物种，这非常像著名科幻作家弗诺 •文奇在《深渊上的火》中描述的超级智慧。他关于天分、创新和爱情的观点非常有启发性，他的其他不无争议的观点则将我们置于一个新的思考层次。在这些有的可靠，有的有争议的观点背后，是严谨的数学模型，例如隐马尔可夫模型。在这本去年出版的新书中，他反复强调了“加速循环规则”，即“库兹韦尔定律”。让我们拭目以待 2045年，库兹韦尔预言的人类蜕变的奇点。 ——李淼 中山大学教授 库兹韦尔通过对人类思维本质的全新思考，大胆地预言了人工智能的未来，他的想象力令人惊叹！最可贵之处在于，这一切都不是科学幻想，而是基于现有科技理论所进行的严谨推测。我期待着预言应验的那一天。 ——刘慈欣 中国当代最知名的科幻作家，畅销书《三体》作者 库兹韦尔这本有关思维的新书非常了不起，正为时下所需，而且言之凿凿！让人眼前一亮！ ——马文•明斯基 人工智能之父，麻省理工学院“人工智能实验室”创始人 雷 •库兹韦尔对大脑和人工智能的理解将对我们生活的方方面面、地球上的各行各业，以及我们有关未来的设想产生巨大的影响。如果你关心其中任何一个方面，此书都值得一读！ ——彼得•戴曼迪斯 奇点大学执行主席，《纽约时报》畅销书《富足》（Aboudance）作者 《如何创造思维》是难得一见的好书，每一页都能给你不一样的启示。库兹韦尔通过一系列推理告诉我们：我们有能力创造超越人类智能的非生物智能。这部作品既高瞻远瞩，又妙趣横生。 ——拉斐尔•莱夫 麻省理工学院校长 如果你曾疑惑你的大脑是如何运转的，那你一定要拜读这本书。库兹韦尔的洞见剥开了人类思维深处的秘密，让我们发现了重建人类思维的能力。这本书掷地有声、发人深省。 ——迪安•卡门 第一个便携式胰岛素泵、家用透析机、 IBOT移动系统的发明者，国家科技奖章获得者 雷 •库兹韦尔，杰出的人工智能先驱之一，他用一本新书阐释了智能的本质，包括生物和非生物智能。此书将人类大脑描述成一种机器，可以理解分层的概念，包括椅子的形状和幽默的本质。他的重要发现，强调了学习在大脑和人工智能中所起的关键作用。他提供了一张可靠的路线图，以实现超人类的智能，这将是应对人类重大挑战的必要条件。 ——劳伊•雷迪 卡耐基梅隆大学机器人研究所创始董事，图灵奖获得者 雷•库兹韦尔开创了这样的人工智能系统——可以读取以任何形式打印的印刷品，可以合成语音和音乐并理解语言。这是现在机器学习改革的先驱者，是创建可以在国际象棋上击败人类、赢得《危险边缘》节目、驾驶汽车的智能计算机的基础。他的新书对使得此次智能科技革命得以发生的进步进行了清晰、引人入胜地描绘，尤其是学习方面的进步。 ——托马索•波吉奥 麻省理工学院“生物计算学习”中心实验室主任，麻省理工学院麦戈文脑研究所前任所长 库兹韦尔的书展现了他惊人的才能——综合来自各个领域的思想，然后以简单优美的语言呈现给读者。此书是即将到来的人工智能革命的先驱，而库兹韦尔有关人工智能的预言也将在这次革命中成真。 ——迪利普•乔治 人工智能科学家大脑新皮质的层次结构模型的先驱

《模式分类》(英文版)(第2版)简明易读，新增的图表使得许多统计和数学题材非常生动。最终以完美和谐的形式，引导读者深入新的主题。

《计算机与人脑》是自动机（以电子计算机为代表）理论研究中的重要材料之一。原书是冯·诺意曼在1955-1956年准备讲演用的未完成稿。著者从数学的角度，主要是从逻辑和统计数学的角度，探讨计算机的运算和人脑思维的过程，进行了一些比较研究。书中的许多技术推论带有预测性，尚待今后实验研究及进一步探讨才能判断其是否正确。

The long-anticipated revision of this #1 selling book offers the most comprehensive, state of the art introduction to the theory and practice of artificial intelligence for modern applications. Intelligent Agents. Solving Problems by Searching. Informed Search Methods. Game Playing. Agents that Reason Logically. First-order Logic. Building a Knowledge Base. Inference in First-Order Logic. Logical Reasoning Systems. Practical Planning. Planning and Acting. Uncertainty. Probabilistic Reasoning Systems. Making Simple Decisions. Making Complex Decisions. Learning from Observations. Learning with Neural Networks. Reinforcement Learning. Knowledge in Learning. Agents that Communicate. Practical Communication in English. Perception. Robotics. For computer professionals, linguists, and cognitive scientists interested in artificial intelligence.