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话说人工智能 1

8．1 什么是智能？ 1

8．2 为什么说不仅仅人类才有智能？ 3

8．3 为什么人要创造机器智能？ 6

8．4 为什么智能型高技术产物未必都有人工智能？ 7

8．5 什么是人工智能？ 9

8．6 术语“人工智能”是怎样产生的？ 12

8．7 人工智能是怎样发展起来的？ 15

8．8 为什么电脑不能和人脑相提并论？ 19

8．9 智能问题求解和数值计算或数据处理有什么不一样？ 23

8．10 人工智能技术对信息社会的发展有什么重要作用？ 25

8．11 为什么电脑能有知识？ 27

8．12 为什么能用逻辑公式表示知识？ 30

8．13 为什么能够用产生式规则表示知识？ 31

8．14 为什么能用语义网来表示知识？ 33

8．15 为什么电脑能“思考”？ 34

8．16 电脑为什么也有推理能力？ 36

8．17 为什么电脑能证明定理？ 41

8．18 什么是产生式系统？ 45

8．19 为什么会产生“组合爆炸”？ 49

8．20 为什么要用启发式搜索？ 51

8．21 为什么电脑能“运筹规划”？ 55

8．22 人工智能程序设计与传统程序设计有何不同？ 60

8．23 为什么Lisp语言适用于人工智能程序设计？ 61

8．24 为什么Prolog语言也适用于人工智能程序设计？ 65

神经网络与计算智能 69

8．25 为什么我们不是用“心”思考？ 69

8．26 为什么我们还不大了解自己的头脑？ 70

8．27 脑神经网络是怎样活动的？ 73

8．28 为什么电脑和人脑的构造完全不同？ 75

8．29 为什么需要人工神经网络？怎样组成人工神经网络？ 78

8．30 为什么人工神经网络能进行学习？ 81

8．31 为什么人工神经网络能用来解决智能问题？ 83

8．32 什么是神经计算？ 87

8．33 神经计算与符号计算有什么不同？ 89

8．34 什么是遗传算法？ 92

8．35 为什么遗传算法可以用来解决营销决策问题？ 94

8．36 为什么演化计算能解决优化问题？ 96

8．37 为什么需要“模糊逻辑”？ 98

8．38 为什么模糊推理不等于模糊的推理？ 102

8．39 为什么需要“模糊控制”？ 104

8．40 什么是计算智能？ 107

8．41 为什么计算智能（CI）和人工智能（AI）既有区别又有联系？ 110

8．42 为什么要发挥人工智能（AI）与计算智能（CI）的综合优势？ 114

专家系统与人工智能技术的应用 116

8．43 什么是“知识工程”？ 116

8．44 为什么需要知识工程？ 118

8．45 为什么说知识库与数据库既有区别又有联系？ 120

8．46 为什么电脑能帮助看病？ 123

8．47 为什么电脑能成为“专家”？ 125

8．48 为什么电脑“专家”能回答问题？ 128

8．49 为什么要用专家系统工具来开发专家系统？ 132

8．50 为什么需要开发新一代专家系统？ 136

8．51 为什么电脑敢于和象棋大师比赛？ 138

8．52 为什么电脑能和你玩游戏？ 141

8．53 什么是模式识别？ 146

8．54 为什么导弹会自动命中目标？ 151

8．55 为什么电脑能翻译？ 154

8．56 为什么早期用计算机来进行翻译成效不大？ 156

8．57 什么是自然语言？ 158

8．58 为什么电脑能理解人的语言？ 160

8．59 为什么让电脑理解人的语言很困难？ 162

8．60 怎样才能让电脑理解好人的语言？ 165

8．61 为什么电脑能看见五彩缤纷的世界？ 168

8．62 为什么电脑能看？ 171

8．63 为什么电脑能够感知、理解景物？ 173

8．64 为什么电脑能听？ 176

8．65 为什么电脑能说话？ 178

8．66 什么是智能机器人？ 180

8．67 为什么智能机器人未必真有一个“脑”？ 184

8．68 为什么不必担心机器人成为“超人”？ 184

8．69 什么是机器学习？ 189

8．70 为什么电脑能学会乘法口诀？ 192

8．71 电脑怎样学习？ 193

8．72 为什么电脑能够发现科学定律？ 195

《计算机与信息科学十万个为什么》总目录 198