前言

自1943年第一个人工神经元模型提出以来，人工智能经历了三起两落。2016年，以AlphaGo（阿尔法狗）为标志，人类失守了“围棋”这一被视为最后智力堡垒的棋类游戏。人工智能开始逐步升温，成为政府、产业界、科研机构以及消费市场竞相追逐的对象。在各国人工智能战略和资本市场的推波助澜下，人工智能的企业、产品和服务层出不穷，在研发可以提高生产力和经济效益的各种人工智能应用（所谓的“弱人工智能”）上取得了极大进步。2022年以来，生成式人工智能发展日益强大，OpenAI的DALLE2、Stability AI的Stable Diffusion生成模型和ChatGPT（基于Transformer）横空出世，对人类智力提出了强有力的挑战。Stable Diffusion模型可以根据文字描述直接创作出具有惊人视觉效果的图像，在艺术创业比赛中击败人类艺术家，正在颠覆人类创造艺术的方式。ChatGPT可以根据上下文生成通过图灵测试的文本，编写时妙笔生花，广征博引，恣肆汪洋，令人类写手黯然失色。在日常生活工作中，绝大多数模式化文章都可以用ChatGPT自动生成，其文章质量超过了人类的平均水平。ChatGPT在邮件撰写、视频脚本编写、文本翻译、代码编写等任务上的强大表现不比人类差，埃隆·马斯克声称感受到了AI的“危险”。使其被称为像AlphaGo一样轰动的事件，是人工智能“奇点”（有望超越人类的“强人工智能”）来临的初显。微软联合创始人比尔·盖茨判断，ChatGPT的历史意义重大，不亚于PC或互联网的诞生。尽管我们无法描述人工智能技术在未来几十年会形成什么样的具体形态，但可以确定的是，人工智能技术的发展一定会给人类带来革命性的变化，并且这个变化一定会远超人类过去千年所发生的变化。

2017年7月，国务院正式发布《新一代人工智能发展规划》，将我国人工智能技术与产业的发展上升为国家重大发展战略。2018年4月，为贯彻落实该规划，教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，明确提出了设立人工智能专业、推动人工智能领域一级学科建设、建立人工智能学院以及完善人工智能领域人才培养体系等重要任务。培养人工智能人才已成为科技发展、产业进步的重要任务。

人工智能技术的进步呼唤更多的高层次人工智能人才，人工智能技术的应用也需要更多的人了解和熟悉人工智能的理论与方法。

正是在这样的大背景下，我们编写了本书。不求全面、系统、详尽地讲述有关人工智能技术的各种理论方法，而是追求简单描述当前人工智能应用中常用的基础理论与方法，且通俗易懂。通过本书的学习，希望读者可以了解人工智能技术常见应用的基本原理，设计实现人工智能的简单应用项目。

本书在对人工智能作简单介绍的基础上，重点讲述有关深度神经网络的基本原理、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制和Transformer，介绍知识图谱、图神经网络和生成式人工智能的基本理论与方法，最后简要介绍弱监督、自监督、迁移学习、深度强化学习、元学习和小样本学习、持续学习等机器学习方法，还介绍了大语言模型中的机器学习方法。

王科俊主持统筹了本书的编写，王科俊、卢桂萍对全书书稿作了全面的修改和审阅。本书第1章、第2章由王科俊编写，第3章、第4章由张恩编写，第5章、第6章由王科俊、卢桂萍编写，第7章由卢桂萍编写，第8章由张连波编写，第9章由方宇杰编写，第10章由王科俊、张连波和方宇杰编写。

卢桂萍、方宇杰、张连波、杨会战和曹宇制作了本书的PPT。

本书是集体智慧的成果，在此对为本书的编写和出版作出贡献的人员表示衷心的感谢，对本书编写过程中引用和讲述的理论方法及应用成果的提出者和贡献者表示衷心的感谢，没有你们的成果，就没有本书的源泉。

编者王科俊2024年3月