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| 編輯推薦： |
★1.牛津大学认知神经科学教授，谷歌DeepMind科学家克里斯托弗·萨默菲尔德力作。
作者横跨学界与业界，以既严谨又贴近技术前沿的视角剖析Chat GPT 、DeepSeek等大语言模型的技术本质和未来方向。
★2.被誉为“AI时代的《自私的基因》”，颠覆以人类为中心的智能观。
这本书抛弃了“AI是否有意识”的传统研究路径，而是直接深入大语言模型的技术本质，超越人类中心主义的智能观，带你还原“本来的AI”及其与人类的关系。
★3.打开AI的心智之谜，揭秘AI语言智能的底层逻辑。
本书以“AI如何学会说话”为核心，系统梳理了人工智能从符号主义的逻辑推理到经验主义的深度学习的技术演进脉络，提供了穿透AI表象、理解其认知本质的思想工具。
★4.技术解析与哲学思考相交织，重新定义“思维”的边界与内涵。
作者通过“意向性立场”“意识阈值”等哲学概念，结合神经科学与认知心理学的研究成果，层层拆解AI与人类思维的本质差异，不仅打破了“AI即人类智能复刻”的迷思，更促使我们重新审视“智能”的定义与人类认知的独特性。
★5.无数鲜活案例与思想实验，用轻松有趣的方式展开思辨。
这本书
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| 內容簡介： |
当我们与DeepSeek对话时，是在与什么交谈？一只拥有自主意识的智能鸭子，还是一只学舌的“随机鹦鹉”？
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
当我们与DeepSeek对话时，是在与什么交谈?一只拥有自主意识的智能鸭子，还是一只学舌的“随机鹦鹉”?
牛津大学认知神经科学教授、谷歌DeepMind科学家克里斯托弗·萨默菲尔德，从人工智能突飞猛进的语言能力切入，剖析了从早期符号系统到大语言模型的技术演进，揭示了AI如何获得类人的表达能力，以及这种能力与人类基于身体经验形成的理解力之间的本质区别。
人工智能的发展不仅改变着技术景观，更重塑了“心智”的本质。这本书通过探讨意识、意向性和理解力，让我们思考：当全新的智能形态诞生，人类的认知自主权将走向何处?
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| 關於作者： |
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牛津大学认知神经科学教授，谷歌DeepMind科学家，英国人工智能安全研究所研究总监。2005年从哥伦比亚大学获得博士学位，2015年获得认知神经科学学会青年研究员奖。研究重点为人类感知、学习和决策的神经和计算机制。 应用数学博士，曾任华为2012泊松实验室主任、机器学习和应用数学首席科学家，曾在北京大学、堪萨斯大学、韦恩州立大学工作多年。
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| 目錄：
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序言
第一部分 我们是如何走到现在的
1.80亿大脑
2.下棋还是滑冰
3.人类知识是无底洞
4.神经网络的诞生
5.出乎意料的故事
6.GPT真的会思考
第二部分 何为语言模型
7.使用语言是一种超能力
8.时代的征兆
9.理性与非理性
10.连词成句的秘密
11.意义地图
12.语言的DNA
13.乔装的机器人
14.勤能补拙的大语言模型
第三部分 语言模型会思考吗
15.人工意识
16.意向性立场
17.注意差距
18.对还原主义的批判
19.是鸭子还是鹦鹉
20.语言模型，快与慢
21.涌现出来的认知
22.没有朋友，也没有身体
第四部分 语言模型应该说什么
23.深红色的六边形
24.谨言慎行
25.演到自己入戏
26.玩语言游戏
27.“觉醒的GPT”
28.强有力的说服者
29.趋向个性化
30.AI该认同谁的真相
第五部分 语言模型能做什么
31.更强大，更不可预测
32.人工智能自动宣传
33.个性化的危险
34.具有规划能力的模型
35.公开思考过程会变聪明
36.AI也会使用工具
37.去冲浪
38.工具性差距
第六部分 人类注定在劫难逃吗
39.三方混战
40.自然语言杀手
41.脱缰之马
42.智能闪崩
43.技术的未来
后记
致谢
参考文献
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| 內容試閱：
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序言 迈过AI时代的知识悬崖
过去的50年里，具有所谓通用人工智能的计算机系统(既能叠衬衫又能求解微分方程的机器)一直呼之欲出。
1970年，《生活》杂志采访了人工智能专家马文·明斯基。明斯基是计算机科学界的传奇人物。一年前，他获得了该领域的最高奖——图灵奖。之前他还获得了一项更为可喜可贺的殊荣。当时斯坦利·库布里克执导的大作《2001:太空漫游》刚刚杀青，为了向马文·明斯基致敬，他将影片中的一名宇航员命名为维克多·卡明斯基。
在被问及人工智能的未来时，明斯基预言：“在3~8年内，我们将拥有一台具有普通人智能的机器。我的意思是，这台机器能够阅读莎士比亚的作品、给汽车加油、玩办公室政治、讲笑话、打架。”
明斯基错了。1978年，他对通用智能的到来做出了最悲观的估计：“我们还没有创造出与人类有半点相似的人工智能。”那一年，道格拉斯·亚当斯出品了经典BBC(英国广播公司)广播喜剧《银河系漫游指南》。剧中有个角色叫“向导”，是直言不讳的宇宙讽刺评论家，他以轻蔑的口吻说，20世纪末的地球人技术落后，“仍然认为数字手表是一种奇思妙想”。1980年代如期而至，但明斯基梦想中的数字化演员或汽车机械师机器人尚未问世，出现的只是带电池和液晶屏的手表。当然，明斯基关于机器智能的列表过于离奇古怪，这无疑让他的梦想更难照进现实。他认为在打斗中能够应对自如是通用智能的先决条件，其理由尚不清楚。
让我们快进到2021年。人工智能研究公司OpenAI开发了一种语言模型GPT-3，该模型能用合理的、接近人类语言的文本回答几乎所有问题。公司联合创始人山姆·奥特曼接受了《纽约时报》获奖播客《以斯拉·克莱因秀》的采访。GPT-3的大获成功让奥特曼深受鼓舞，其影响甚至超过了他一贯秉持的技术乌托邦主义。他做出这样的预测：“我认为，我们会在10年后拥有相当于任何领域专家的聊天机器人。这些系统能模拟医生、教师、律师等专业人士，你可以向它们咨询任何问题，还能让它们帮你完成各种任务。”
奥特曼的预测或许是对的。
也许你和我一样，是看着《乐一通》系列的经典卡通片《路跑者》长大的。路跑者是一只运动能力超强的布谷鸟，在沙漠中被饥饿的宿敌威利狼不停追赶。每次追逐的结局，路跑者总能设法让这匹倒霉的草原狼坠落悬崖。在下落的几秒里，威利狼四肢竭力扑腾着反抗地心引力，好让自己有足够的时间思考坠落谷底的事实。
我写这本书是因为我们(2025年活着的所有人)刚刚迈过那座悬崖的边缘，就像受惊的威利狼一样，仍处于不知所措的状态——四肢疯狂地扑腾，但已脱离地面的支撑，意识到自己再也回不去了。接下来发生的一切将快到令人猝不及防，而且很可能超出我们的掌控。除非我们非常走运，否则结局将非常悲惨。
我们离开的安全之地是一个只有人类才能创造知识的世界。自从人类远祖开始通过唔唔啊啊声和手势交换信息以来，我们就一直生活在这个世界。创新使知识交换的过程更顺畅、范围更广、规模更大，从而塑造了人类历史。大约数十万年前，我们拥有了将词语组成句子的能力，可以通过大声说话表达无限的意义。文字最早出现于大约五千年前，当时人们在泥板上书写主要是为了记录税收和债务，但它很快演变成一种先进的工具，可以与遥远时空中的人沟通，无论对方身处异国他乡，还是生于数代之后。15世纪，印刷机应运而生，思想开始大规模传播。过去30年，互联网开始普及，网上充斥着半真半假的信息、尖酸刻薄的言论和难以理解的段子，只要有耐心点开网页浏览，任何人都可以找到大部分人类知识。在这个比较简单的世界，人们阅读、倾听和观察，通过交谈、书写或打字向他人传达思想，人类的理解力随之不断提升，成为现有知识唯一的守护者。但难以置信的是，这个世界正在成为历史。
我们即将闯入的新世界，是一个几乎所有人类知识都交由人工智能系统掌管的世界。它们的知识推理方式与人类的思维方式相似，这意味着我们创建的人工智能系统有可能产生新理论，想出新点子，展现出曾经为人类所独有的创造力。这个新世界已悄然而至，因为在过去几年里，研究人员已经开发出计算机化的工具，它们可以访问大量数据，能以“自然”语言(人们在讨论、思考和发表新见解时使用的词语)表达数据。语言机器这项了不起的创新，正推动着一场改变人类未来的技术革命。谁都无法准确预测未来，但人工智能的发展疾如雷电，答案的揭晓可能无须等待太久。
事实上，仅仅构建“超人类”的人工智能已是过时的理念。几十年来，人工智能系统的构建目标一直是解决人类无法解决的问题，或在智力竞赛中击败人类。该目标大概始于1956年，人工智能先驱建造了一台自动推理机，它能超越当时最优秀的数学家，以更简洁的方式证明定理。过去的10年，随着人工智能研究的飞速发展，深度学习系统提供了许多非凡的新见解，这些新见解远远超出了人类的知识范围。比如，人工智能研究公司DeepMind创建的神经网络AlphaFold，可以准确预测蛋白质中氨基酸序列所决定的三维结构，这是生物化学和医学的重要问题之一。几十年来，许多顶尖科学家一直在艰难地探索，他们进行传统的实验室实验，证实或证伪蛋白质结构的数学模型，逐步提高预测的准确性。科学家们通过一年一度的竞赛交流最新成果。2020年，AlphaFold一举击败了专家，平均预测误差仅为8%(而亚军的误差接近50%)。目前，学界一致认为，蛋白质折叠问题已得到解决。
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