AI 3.0

全书以认知科学视角切入，分三个主题板块展开：第一部分梳理AI发展史，从符号主义到神经网络复兴，厘清核心技术脉络；第二部分聚焦当前AI的主要成就与瓶颈，涵盖视觉识别、语言处理、游戏博弈等领域的实际案例，揭示模型“智能”背后的统计本质；第三部分探讨AI与人类智能的差异，反思通用人工智能的可能性，以及技术对社会、伦理和人类自我认知的深层影响。

深夜，你刷到一条短视频：AI生成的画作刚在拍卖行卖出天价，评论区吵成一团——有人说这是艺术的终结，有人说不过是高级的复制粘贴。你放下手机，突然想起白天自动驾驶汽车在暴雨中稳稳停下的新闻，以及朋友转发的那篇“AI即将取代你”的爆款文章。这些碎片让你既兴奋又不安：机器真的在思考吗？还是我们只是被精巧的统计模型骗过了眼睛？你渴望一个不煽动、不恐吓的答案，想知道技术背后那些真实发生的事。这本书正是为此而写——它不给你非黑即白的结论，而是带你走进实验室，看科学家如何教机器认猫、下棋、写诗，再诚实地告诉你，它们在哪里惊艳四座，又在哪里笨拙得像个孩子。