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第1章
1-1 1.1 人工智能的历史
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1-2 1.2 符号人工智能
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1-3 1.3 人工神经元网络_
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1-4 1.4框架问题
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1-5 1.5 顺便聊聊五代计算机泡沫
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第2章
2-1 2.1 专用人工智能与通用人工智能
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2-2 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 2.3 向自然智能学习（上）
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2-4 2.4 向自然智能学习（下）
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2-5 2.5 再论“强人工智能”与“弱人工智能”
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第3章
3-1 3.1 大数据的优点
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3-2 3.2 大数据的缺点
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3-3 3.3 节俭性理性
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3-4 3.4 对于绿色人工智能的展望
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第4章
4-1 4.1 自然语言处理理论概述
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4-2 4.2 行为主义的自然语言处理路径
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4-3 4.3 外在主义的语义建模
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4-4 4.4 基于理想语设想的语义建模
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4-5 4.5 统计学进路的语义处理方式
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4-6 4.6 混合式进路
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4-7 4.7 基于实际语例的进路
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第5章
5-1 5.1 再谈强人工智能与弱人工智能
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5-2 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 5.4 重要的反驳
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5-5 人工智能，语言与伦理
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