测算与判断：人工智能的终极未来 布莱恩坎特韦尔史密斯著 人工智能 中信出版社

　　前 言
　　序 言
　　第一章 缘起：人工智能浪潮下的终极追问
　　第二章 渊源：人工智能思想基础的四个假设和四条原则
　　第三章 失败：老派人工智能的根本局限性
　　第四章 转换：两波人工智能之间的一些重要思想
　　第五章 机器学习
　　第六章 评估：第二波人工智能的成就与局限
　　第七章 认识论挑战：实现通用智能的根本障碍
　　第八章 对象：通用智能需要满足的七个要求
　　第九章 世界：通用智能所需要的存在担当
　　第十章 测算能力和判断能力
　　第十一章 讨论：关于通用智能和判断能力的七个深入话题
　　第十二章 应用：本体论立场在三个深层技术问题上的启示
　　第十三章 结 论
　　参考文献 

　　[美] 布莱恩·坎特韦尔·史密斯（Brian Cantwell Smith），麻省理工学院博士，斯坦福大学语言与信息研究中心创始人，曾在施乐帕洛阿尔托研究中心担任首席科学家，现任多伦多大学信息、计算机科学和哲学教授。他专注于认知科学、计算机科学、信息研究和哲学，特别是本体论领域的研究。 刘志毅，数字经济学家，上海交大计算法学与人工智能伦理研究中心执行主任，上海交大安泰经管学院人工智能与营销研究中心特聘研究员，国际电工委员会IEC生物数字融合系统评估组（IEC/SMB/SEG12）伦理专家，主要研究领域包括人工智能伦理与治理、智能经济以及数字经济学等。 

　　现在的人工智能技术突破或许具有划时代意义，但即使是计算能力z强大、最先进的机器，也达不到人类智能的层级。人工智能具备测算能力，但它无法完全等同于人类的判断力。判断力是一种以符合伦理的承诺和负责任的行动为基础的冷静、深入的思考能力。
　　本书为我们理解人工智能提供了一种根本性的、新颖的本体论和认知框架。在以判断力作为终极智能目标的讨论框架下，作者试图考察人工智能从萌芽至今的发展历程。通过分析每一代人工智能技术的基本哲学假设、每一个阶段的智能概念以及迄今为止所取得的成就，作者对“智能”这一概念本身进行了阐释。他建议，人们应学习使用人工智能来执行后者擅长的计算性任务，同时加强自身的判断力和伦理原则。