深度学习能够升级为通用人工智能系统吗？
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徐英瑾
目录
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1 人工智能史上的“三国演义”
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1.1 人工智能的历史
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1.2 符号人工智能
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1.3 人工神经元网络
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1.4 框架问题
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1.5 顺便聊聊五代计算机泡沫
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2 “超级人工智能”没有想象的那么简单！
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2.1 专用人工智能与通用人工智能
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2.2 深度学习能够升级为通用人工智能系统吗？
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2.3 向自然智能学习（上）
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2.4 向自然智能学习（下）
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2.5 再论“强人工智能”与“超级人工智能”
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3 “大数据技术“真的智能吗
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3.1 大数据的优点
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3.2 大数据的缺点
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3.3 节俭性理性
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3.4 对绿色人工智能的展望
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4 人工智能与自然语言处理
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4.1 自然语言处理理论概论
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4.2 行为主义的自然语言处理路径
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4.3 外在主义的语义建模
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4.4 基于理想语设想的语义建模
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4.5 统计学进路的语义处理方式
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4.6 混合式进路
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4.7 基于实际语例的进路
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5 计算机能够懂汉语吗？——汉字屋论证
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5.1 再谈强人工智能与弱人工智能
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5.2 塞尔论证的前身
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5.3 塞尔的反证法
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5.4 重要的反驳
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6 从认知语言学角度看机器翻译问题
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6.1 机器翻译进路产生的问题（上）
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6.2 机器翻译进路产生的问题（下）
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6.3 认知语言学关于翻译的洞见
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6.4 认知语言学技术刻画的“不可计算性”
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7 计算机能够懂得“一个帅哥”和“一枚帅哥”的区别吗？
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7.1 隐蔽在计算机工业的“中立”面相之后的英语霸权
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7.2 被西语思维扭曲的汉语量词现象
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7.3 一种基于汉语演化史与认知语言学的复合式解释
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7.4 以人工智能为武器来反抗地球的扁平化
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8 英语算啥？搞懂日语才是对于计算机的挑战
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8.1 从“中文屋”到“日语屋”
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8.2 日语言说者对于具身性的敏感性
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8.3 “日语屋”给塞尔造成的麻烦
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8.4 主流人工智能的自然语言处理技术为何处理不了具身性？
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9 从说人话到办人事——论具有道德意识的机器人设计
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9.1 机器人伦理学概述
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9.2 从伦理学的“具身性”说起
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9.3 认知语言学的“具身性”对于人工智能伦理学的启示
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10 如何建造儒家机器人
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10.1 德性伦理学与儒家哲学的结合
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10.2 击靶德性论及其与儒家学说中的关系
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10.3 从神经计算模型看德性熏养
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10.4 通过基于“儒家德性样板库”的隐喻性投射来获取德性
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10.5 课程总结
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11 阅读
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11.1 阅读
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12 问卷调查
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12.1 问卷调查
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