建立对于人类自身智能的严谨科学认识，还能帮助我们更好地应对人工智能快速发展而带来的新问题。人工智能是否会超越人类智能？如果会的话，在什么时候？许多人都发表了各自的见解和猜想。毫无疑问，要真正回答这两个问题，我们需要对人类智能和人工智能两者都有足够深刻的认识。本书将阐明智能与生命演化史是不可分割的。生物智能得以产生和发展，终究是为了保证其拥有者的生存和繁衍。即使是最原始的生命形式，也能在一定程度上适应环境，因此也就多少具备了一些解决问题的技能。相比之下，人工智能的发展历程截然不同。人工智能仅仅走过了不到一个世纪的历史，但人工智能和计算机工业在这段时间里发生了天翻地覆的革新，而同一时期人类智能却几乎没有丝毫变化。尤其是在过去十年间，人工智能取得的进步令人拍案惊奇。现在，人工智能可以轻松解决许多曾经需要大量人力成本的实际问题。不仅如此，在诸如医学诊断、复杂游戏（如围棋）等曾被认为人类还将长期保持对计算机的绝对优势的领域里，人工智能的表现已经把人类专家甩到了身后。

中文版序

前言

第1章 智能的层次

 智能是什么？

 无须神经元的智能：从细菌到植物

 神经系统的运作

 反射：简单的行为

 反射的局限性

 连接组

 肌肉的多重控制元件

 案例研究：眼动

 许多行为具有社会性

第2章 脑与决策

 效用理论

 时间与不确定性

 迟疑不决：布里丹之驴

 效用理论的局限性

 幸福感

 效用理论与脑

 动作电位的意义

 效用的进化

第3章 人工智能

 脑与计算机

 计算机会胜过人脑吗？

 突触与晶体管

 硬件与软件

 火星上的人工智能

 旅居者号还活着吗？

 自主人工智能

 人工智能与效用

 机器人社会与集群智能

第4章 自我复制机器

 自我复制机器

 自我复制机器的自然史

 多才多艺的蛋白质

 多细胞生物

 脑的进化

 进化与发育

第5章 脑与基因

 分工与授权

 委托-代理关系

 对脑的激励

第6章 为何学习？

 学习的多样性

 经典条件反射：流口水的狗

 效果律和操作条件反射：好奇的猫

 操作条件反射与经典条件反射的相遇

 操作条件反射与经典条件反射的冲突

 知识：潜在学习与位置学习

第7章 学习的脑机制

 神经元与学习

 寻找记忆的痕迹

 海马体和基底神经节

 强化学习理论

 快感化合物：多巴胺

 强化学习与知识

 后悔与眶额叶皮层

 后悔神经元

第8章 社会智能与利他主义

 博弈论

 博弈论已死？

 迭代囚徒困境

 巴甫洛夫策略

 合作的社会

 利他主义的阴暗面

 预测他人的行为

 递归的心智

 社会化的脑

 默认认知：拟人化

第9章 智能与自我

 自我认识的悖论

 元认知和元选择

 智能的代价

第10章 结语：留给人工智能的问题

参考文献

致谢

译后记

李大烈（Daeyeol Lee），美国约翰·霍普金斯大学神经科学系、心理学与脑科学系彭博杰出终身讲席教授，致力于研究学习与决策的脑机制，是活跃在神经科学、经济学与心理学的新兴交叉领域前沿的著名学者。研究成果曾发表于《自然》《科学》《美国国家科学院院刊》《神经元》等学术期刊上。李大烈分别于首尔国立大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校获得经济学学士学位、神经科学博士学位，并曾在明尼苏达大学、维克森林大学、罗彻斯特大学、耶鲁大学工作和任教。

张之昊，美国伯克利加州大学哈斯商学院市场营销系、旧金山加州大学神经内科学系双聘博士后学者。