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第1章 什么是人工智能？我们早就见过它！ 1
1.1 什么是人工智能 2
1.2 人工智能和人脑有什么不一样？ 3
1.3 AI是“智能”还是“程序”？ 6
1.4 图灵测试：AI能像人一样思考吗？ 8
1.5 AI的前世今生：人工智能发展简史 10
1.6 人工智能的分类：弱AI、强AI和超级AI 13
1.7 AI能绘画、写诗、唱歌，它会有创意吗？ 15
1.8 AI和自动化的区别是什么？ 18
1.9 我们身边的AI：智能音箱、导航、推荐算法 19
1.10 为什么AI突然这么火？背后推手是谁？ 21
第2章 AI思考的底层逻辑，图解原理让小白轻松看懂！ 24
2.1 模仿人脑：什么是“神经网络”？ 25
2.2 数据驱动：AI靠“吃数据”成长 28
2.3 什么是机器学习？为什么AI要“训练”？ 30
2.4 深度学习是怎么一层一层“看问题”的？ 33
2.5 监督学习和无监督学习 36
2.6 AI怎么识别猫和狗？图像识别原理揭秘 38
2.7 自然语言处理：AI为什么能听懂我们说话？ 51
2.8 大模型是怎么训练出来的？ 57
2.9 AI是怎么“记住”和“遗忘”的？ 60
2.10 人类和AI：谁更擅长做决定？ 63
第3章 AI无处不在：改变世界的那些“智能帮手” 67
3.1 AI写稿机器人：新闻也能自动写 68
3.2 AI医生：CT、X光片都能智能诊断 70
3.3 AI老师：个性化学习和作业批改 71
3.4 AI司机：自动驾驶的真相与难题 73
3.5 AI客服：我们以为是人，其实是AI 74
3.6 AI画家与音乐家 75
3.7 AI打官司、做决策：能不能信它？ 77
3.8 AI换脸、AI生成视频：“真假”世界来了 78
3.9 AI在工厂：自动化+智能化制造 80
3.10 AI在农业、环保、灾害预警的奇妙应用 82
第4章 AI也有短板，我们要提防些什么？ 84
4.1 AI会不会失控？电影里的场景会成真吗？ 85
4.2 深度伪造：如何识别AI假视频？ 88
4.3 AI带来的隐私风险，谁在看我们的数据？ 94
4.4 AI歧视问题：算法也可能有偏见 102
4.5 被AI抢走的工作和新诞生的职业 107
4.6 AI武器是否会泛滥？ 113
4.7 AI作弊：学生、程序员在“偷懒”？ 117
4.8 AI监管难在哪里？谁来管它？ 122
4.9 人类和AI如何共处？协作才是关键 127
4.10 如何培养AI素养？从青少年开始 132
第5章 跟上AI时代：普通人能做什么？ 137
5.1 零基础怎么学习人工智能？ 138
5.2 不懂编程也能玩AI工具吗？ 142
5.3 学会提问，成为AI时代的“控制者” 146
5.4 ChatGPT是什么？怎么用最聪明？ 150
5.5 AI绘画工具推荐 155
5.6 AI音频、视频创作工具介绍 159
5.7 掌握AI思维：逻辑+结构+反馈 165
5.8 AI时代的关键态度：开放、判断与创造力 169
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在智能浪潮中，建立每个人都需要的“AI基本判断力”
如果要为当下这个时代挑选一个最具决定性的关键词，“人工智能”无疑位列其中。它不再只是实验室里的研究对象、论文中的算法模型，或工程师之间的技术暗语，而是已经深度嵌入到我们的日常生活、工作与社会运行的基础结构之中，从信息推荐、智能导航、语音交互，到内容生成、科学研究与产业决策，AI正以前所未有的速度重塑着人类的认知方式与行动边界。然而，一个颇具悖论意味的现实是，人工智能越是无处不在，真正理解它的人反而越少。
在公共讨论中，AI常常被极端化地理解，要么被神秘化、拟人化，仿佛已经拥有“意识”“创造力”甚至“自我意志”；要么被简单化、工具化，只被视为又一次自动化升级，与以往的信息技术并无本质区别。这两种理解看似对立，却同样遮蔽了人工智能真正值得被认真理解的地方。
正是在这样的背景下，我们组织编写了《人工智能通识课》这本书。这本书旨在为每一个渴望了解人工智能的人，搭建一座通往理性认知的桥梁。它并非要培养专业的AI工程师，而是希望帮助读者在信息繁杂、观点纷杂的当下，形成对人工智能独立、清晰的判断力，增强对极端的观点的理性判断，拨开表面的现象，获得对人工智能技术影响下的人性洞察、商业洞察与科技洞察。
为什么需要一门“人工智能通识课”？
在我看来，随着人工智能+深度实施计划与新一代人工智能发展规划的深入推进，无论是“AI+”，还是“+AI”的方式，人工智能科学家、人工智能文学家、人工智能艺术家、人工智能生命学家都在21世纪发挥着前所未有的作用，也从科学范式与思维方式等方面影响着我们的生存方式、生活方式与生命范式。人工智能早就已经不再只是工程师的专业技能，而是一种现代社会的基础素养。就像工业时代的人需要理解电力与机械的基本原理，信息时代的人需要理解计算机与互联网一样，智能时代的每一个个体，都有必要建立起对AI的基本认知框架与判断能力。
这种“通识”，并不是要求人人都会写代码、训练模型，而是至少能够回答这样一些关键问题。
·AI到底“智能”在什么层面，它与人类智能的根本差异在哪里？
·语言如何承载思想并确定多样性思维的边界，大语言大模型为什么会突然崛起，它解决了什么长期未解的问题？
·AI的能力边界在哪里，AI引发的科技伦理如何界定AI的可为与不可为？又为什么会出现“AI幻觉”“AI偏见”和“AI失误”？
·AI如何重塑审美意识，又如何指导AI艺术和人工智能与创新设计？AI的创作究竟是创造，还是统计意义上的重组？
·在工作、教育、艺术与社会治理中，AI如何形成人机协作和人机社会新契的关系？我们应该如何与AI共生、共处、共赢，而不是被其裹挟？
这些问题，既是技术问题，也是认知问题，更是时代问题。
一本试图“讲清楚，而不是讲简单”的AI入门书
在写作过程中，我们始终坚持一个原则，即通识不等于浅薄，易懂不等于失真。因此，本书并没有回避人工智能背后的关键思想脉络与技术逻辑，而是选择用尽量直观、结构化的方式，将复杂问题“拆开来讲清楚”。
你会在书中看到：从图灵测试出发，回到“如何判断机器是否智能”的元知识与原点问题；从符号主义、连接主义到大语言模型，理解AI历史中一次次范式转换背后的必然性；用“逐层抽象”的方式，解释神经网络、深度学习为何能够处理复杂世界；从数据、训练、对齐与反馈的角度，理解AI能力的来源与局限；在创意、自动化、智能体等热点议题中，区分技术现实与想象的边界。
我们刻意避免把AI描绘成开盲盒式的“黑箱魔法”，也避免把它还原成冰冷的数学公式，而是尝试在工程现实、理论框架与社会影响之间，建立一座可供非专业读者行走的桥梁。
我们所处的位置：弱AI成熟，强AI萌芽
从更宏观的视角来看，人类正站在一个极其特殊的时间节点上。一方面，弱人工智能已经成为稳定、可靠的生产力工具，深度嵌入金融、医疗、制造、内容、科研等核心领域；另一方面，通用人工智能仍处于探索阶段，其技术路径、社会影响与伦理边界仍在激烈讨论之中。
人工智能等科技孕育数智生态文明的诞生，带来数智时代的十大创新使命，从人性洞察的逻辑源点出发，思考社会资本创新孵化的商业洞察与产业逻辑，最终依赖人工智能等新质生产力的科技逻辑，遵循科技向善、人心向美的科技伦理与科技审美，我们再次应对数智时代的文明律令与创新对象的革新变迁，重塑智通大语言模型、智益经济发展、智能生命形态、智造生产方式、智美生活文化、智活健康竞技、智信城乡更新、智稳安全防护、智爱文遗文产与智慧生态文明，我们重塑对科技的真善美德的评判，形成数智生态文明可持续发展的17个新目标。
在这个阶段，最危险的并不是“AI发展太慢”，而是“人类思维理解跟不上”。
缺乏理解，容易导致盲目乐观；
缺乏判断，容易被技术叙事牵着走；
缺乏通识，则难以在未来的智能社会中做出推动可持续发展的合理选择。
AI让我们“知道”人类群体智慧的已知知识，但不能孕育出人类群体对未知领域的“好奇”；AI让我们记忆“知道”的内容，但不能让我们直接“理解”知道的内容；AI让我们能够“知道”有限生命的无涯内容，但不能做到感同身受，同理感知、感受玄妙的大千世界。
我希望这本书能够帮助读者建立一种“不过度恐慌，也不过度迷信”的AI认知姿态。既看到人工智能的真实能力，也清醒地意识到它的结构性局限；既理解技术趋势，也保留人类自身不可替代的价值。
人工智能并不是某一个群体的专属未来，而是所有人正在面对的共同语境。理解AI，并不意味着要成为技术专家，而是意味着在这个时代里，不轻易被技术裹挟，也不轻易被想象左右。如果这本书能够帮助你在面对AI时，多一分判断力、少一分迷茫；多一分结构化理解、少一分碎片化焦虑，那么，这本书的写作目的，也就实现了。
愿我们都能在智能浪潮之中，保持清醒的认知与主动的位置。
覃京燕
2026年1月
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