★美、英两国双料院士马库斯·杜·索托伊先生巅峰作品。 ★我们即将进入一个由算法主导和支配的世界，AI将在互联网、绘画、音乐、写作等全方面挑战人类的创造力和想象力。 ★作者用数学思维帮助我们理解算法，引领人们认知创造力的本质，帮助人类创造一个人与机器共存的美好未来。

David Marr's posthumously published Vision (1982) influenced a generation of brain and cognitive scientists, inspiring many to enter the field. In Vision, Marr describes a general framework for understanding visual perception and touches on broader questions about how the brain and its functions can be studied and understood. Researchers from a range of brain and cognitive sciences have long valued Marr's creativity, intellectual power, and ability to integrate insights and data from neuroscience, psychology, and computation. This MIT Press edition makes Marr's influential work available to a new generation of students and scientists. In Marr's framework, the process of vision constructs a set of representations, starting from a description of the input image and culminating with a description of three-dimensional objects in the surrounding environment. A central theme, and one that has had far-reaching influence in both neuroscience and cognitive science, is the notion of different levels of analysis--in Marr's framework, the computational level, the algorithmic level, and the hardware implementation level. Now, thirty years later, the main problems that occupied Marr remain fundamental open problems in the study of perception. Vision provides inspiration for the continuing efforts to integrate knowledge from cognition and computation to understand vision and the brain.

蚂蚁在组成群体时为何会表现出如此的精密性和具有目的性？数以亿计的神经元是如何产生出像意识这样极度复杂的事物？是什么在引导免疫系统、互联网、全球经济和人类基因组等自组织结构？这些都是复杂系统科学尝试回答的迷人而令人费解的问题的一部分。 理解复杂系统需要有全新的方法.需要超越传统的科学还原论，并重新划定学科的疆域。借助于圣塔菲研究所的工作经历和交叉学科方法，复杂系统的前沿科学家米歇尔以清晰的思路介绍了复杂系统的研究，横跨生物、技术和社会学等领域，并探寻复杂系统的普遍规律，与此同时，她还探讨了复杂性与进化、人工智能、计算、遗传、信息处理等领域的关系。

◆ 人工智能对你的工作、你的生意意味着什么？读这本书你就能明白。 ——哈尔·瓦里安，谷歌首席经济学家 ◆ AI 商业化领军实验室出品，直击人工智能痛点，从经济学角度解决“何为人工智能，它有什么用，我们该怎么办”，化繁为简，深入浅出地阐释了人工智能对我们工作与生活的影响。 ◆《失控》《必然》 作者凯文·凯利力荐的“天才之作”，哈佛、麻省理工、斯坦福等大学经济学教授和苹果、谷歌、微软等公司人工智能部门高管一致好评，《经济学人》《金融时报》《麦肯锡季刊》争相报道！ 【内容简介】 人工智能正在以不可阻挡的态势席卷全球。无论是 iPhone 的神经网络引擎、AlphaGo 的围棋算法，还是无人驾驶、深度学习……毫无疑问，人工智能正在改写行业形态。如同此前个人电脑、互联网、大数据的风行一般，技术创新又一次极大地改变了我们的工作与生活。 那么，究竟应该如何看待人工智能？在《AI极简经济学》一书中，三位深耕人工智能和决策领域的经济学家给出了清晰的答案。他们以坚实的经济学理论剖析动态，把握本质，将人工智能领域变化多端的表象总结为不断提高的机器预测能力。无论你是需要做出决策的企业家，还是尚且在规划职业生涯的普通人，或是面对剧烈社会变动的思考者，都能从这本书中获得重要启发。 【名人推荐】 《AI极简经济学》将人工智能视为一种全新的平价商品——预测能力，这让我们能更加轻松地理解人工智能，实为天才之举。我感觉这本书出奇地有用。 —— 凯文·凯利，《失控》《必然》 作者，《连线》杂志创始主编 无论你是商界领袖、政策制定者、经济学家或战略家，还是一个想要了解“人工智能究竟意味着什么”的普通人，《AI极简经济学》都是必读之书。从制定企业战略，做出决策，到理解人工智能将会如何影响我们的社会，你都可以在本书中找到答案。 —— 鲁斯兰·萨拉赫丁诺夫，苹果公司人工智能研究主管，卡内基·梅隆大学教授 AI 是我们这个时代最具革命性的技术。本书的三位作者深谙这项技术的本质，并经由这本书，向我们传达了他们对 AI 的经济意义及其权衡机制的深刻理解。如果想要拨开 AI 迷雾弄清这项技术将带来的机遇与挑战，你首先应该阅读这本书。 —— 埃里克·布莱恩约弗森，麻省理工学院教授，《第二次机器革命》作者 人工智能或许会改变你的生活，本书则会刷新你对人工智能的认知。我们无法确定人工智能是不是最好的科技进步，可以确定的是，这本书是迄今为止该领域最好的书。 —— 劳伦斯·萨默斯，哈佛大学前任校长，世界银行前首席经济学家，奥巴马政府国家经济委员会主席 《AI极简经济学》是一本开创性的著作，它聚焦于战略家和管理者真正需要了解的AI技术革命的知识。本书采用现实的视角来考量这项技术，并且从经济学和企业战略的原则出发，解读公司、产业和管理将如何被AI技术改变。 —— 苏珊·阿西，斯坦福大学教授，前微软研究员 《AI极简经济学》完成了一项创举：它驱散了笼罩于 AI 周边，使其显得远离现实的迷雾，让它轻松易懂。本书提出了前所未有的见解。高层管理者和政策制定者能轻松理解其中的含义。每一位领导者都应该阅读本书。 —— 多米尼克·巴顿，麦肯锡公司全球管理合伙人

Westworld - a theme park where guests indulge fantasies with robots, a destination offering the future of sin, the artificial intelligence that fuels it and the humans that sense there's something more sinister at play.

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.