本网站不提供下载链接，喜欢看书的朋友请关注公众号：【lennylee的碎碎念】(lennyleede)，首页回复：授人以渔，自动获取搜索资源的方法。
内容简介:
我们正经历一场前所未有的智能跃迁。人工智能带来的，远不止于技术革新，更是一场深刻重塑人类认知、教育与生存方式的范式转移。
这场跃迁的关键，不在于技术会走多远，而在于——人类如何重新认识自我。当知识不再稀缺，学习的意义何在？当智能无处不在，智慧的栖身之所又在何处？当工具变成智能体，人的核心价值又该如何彰显？
清华大学基础科学讲席教授、清华大学心理与认知科学系主任刘嘉，站在历史的交汇点，以独特的跨学科视角，深入解析通用人工智能的演化路径与底层逻辑、语言如何承载认知，以及人类能力结构如何在新时代被重新定义。
这不仅是一本关于人工智能的认知地图，更是一种穿越喧嚣技术浪潮的思维方式。
它关乎技术，也关乎心智；
它直面未来，也照见我们自身。
作者简介:
刘嘉
清华大学基础科学讲席教授
清华大学心理与认知科学系主任、人工智能学院教授（兼）
北京智源人工智能研究院首席科学家
长江学者特聘教授，国家杰出青年基金获得者，“万人计划”科技创新领军人才，教育部自然科学奖一等奖获得者，江苏卫视《最强大脑（1~6季）》首席科学家和项目总策划。
序 我与AI
第一部分
智能的本质：通向通用人工智能之路
第一章 星际跃迁：步入通用人工智能时代
TSAl与AGI：猩猩与人
一招鲜AI
符号主义AI
超级专家AI
智能的“圣杯”
第二章 智能涌现：并非条条大路通罗马
模拟行为：强化学习
模拟神经：计算神经科学
模拟认知：自然语言处理
第二部分
智能从何而来：通用人工智能的第一性原理
第三章 涌现之谜：从人类认知革命到AI觉醒
第一次认知革命：从“动物”到“人”
AGI的第一性原理：大、大、大！
第四章 曲折前进：从神经元到神经网络
感知机与第一次寒冬
反向传播算法与第二次寒冬
王者归来：深度学习崛起
AGI的火花：ChatGPT
第五章 教育GPT：授业、解惑、传道
授业：提示词工程
解惑：基于人类反馈的强化学习
传道：对齐
第六章 智能跃迁： 从暴力美学到精耕细作
大模型的新前沿
像大模型一样进化
第三部分
人的范式转变：认知与能力重构
第七章 才能重构：未来的人靠什么赢
农耕文明：力量即才华
工业文明：技能即才华
智能时代：智慧即才华
第八章 通识教育：学习意义的再发现
现代教育的起源：为谁而学
现代教育的反思：我们学得还对吗
自由教育：重返古希腊
第九章 因真理，得自由，以服务
研究：提出正确问题
统计：探寻万事万物之间的关系
逻辑：从已知推演未知
心理：理解自己，洞悉他人
修辞：说服他人，引领革新
跋 信仰之跃
附录 人工神经网络的前世今生
术语表
· · · · · · (收起)
原文摘录:
也就是说，我们不要执着于精确地规划未来的每一步，因为这样反而可能陷入过度分析而迟迟无法行动。我们需要做的，就是“强行起飞，粗糙开始，空中加油”——找一个大致正确的方向（梯度），然后向前走一步（下降）。不必在乎当下的这一步是否最优，做时间的朋友，能多走几步就多走几步。因为对于梯度下降这件事，起点不重要，终点才重要。起点都是初始化的随机参数，众生平等；终点则是损失函数的能量最小值。所以，家境是否优渥不重要，是不是名牌大学毕业不重要，年龄太大也不重要，因为这些都只是起点，或者最多只能算是“中点”而非终点。梯度下降算法能保证的是：不管起点在哪里，最后得到的解都差不多，当然前提是一直按照梯度的方向走下去。所以，坚持走。
然后，四处走走（随机），因为每一个方向都是你对世界的新认识。包容性和灵活性是随机梯度下降的核心魅力之二。如果只是沿着熟悉的道路前进，虽然容易并且安全，却可能会让你陷入认知的局部最优陷阱——你以为自己已经理解了整个世界，实则只是固守在一个狭窄的角落。正如随机梯度下降强调随机抽样是为了避免陷入局部最优，人生也需要随机性的探索，这样才能发现没有见过的风景。阅读陌生领域的书籍，与不熟悉的人交谈，尝试未知的可能性，正是利用了随机性带来的认知增益。它引领我们遇到新的误差、新的意外，并因此而激发新的学习过程，推动认知结构的重新构建。正是在随机探索中，我们不断修正对世界的理解，逐渐接近真实。随机，不仅是算法优化的策略，更是我们深入认识世界、走向自我更新的重要方法。 (查看原文)
Nidhogg14
2025-10-06 21:32:58
—— 引自章节：像大模型一样进化