本书系统讲述智能现象的简要历史。全书共分为1 0章。第1章介绍本书的写作背景、对智能的不同定义、围绕智能现象的问题、本书对智能现象的新假说;第2章介绍宇宙从无到有的过程、不安分的宇宙、改变以稳定宇宙;第3章介绍物理学中的智能现象、重力智能、重力和暗能量、最小作用量原则、量子隐形传态;第4章介绍化学的简要发展历程、耗散结构、熵增、z大熵产生;第5章介绍生物学中的智能现象、生命的定义、生命为什么存在、微生物中的智能、植物中的智能、动物中的智能;第6章介绍大脑中的新皮质结构、人类特殊的思维方式、关于大脑的理论、信息过载与信息茧房;第7章介绍1950年以前的智能机器、人工智能的诞生、符号主义、联结主义、行为主义、学派之争与统一、通用人工智能、智能的本质和智能科学；第8章回顾人类科技历史中涉及的几个重要因素,介绍促进宇宙稳定的技术发明、物质网联、能源网联、信息网联、获取智能、基于智能网联的自动驾驶、基于智能网联的集体强化学习、对智能的数学建模；第9章介绍元宇宙的背景、元宇宙的概念与特征、元宇宙涉及的主要技术、元宇宙的演进；第10章给出了本书的总结与未来展望。
本书是科普读物,也可以作为人工智能学习、研究、开发的参考用书。
以深度学习为代表的人工智能发展的第三次浪潮，在计算机视觉、自然语言处理、医疗诊断、无人驾驶等众多领域取得了显著的成果。但是，目前科研工作者对人工智能的研究主要集中在工程技术方面，对智能本质的认识不足，这严重影响了人工智能科研的发展。为了理解智能现象和智能本质，作者做了大量的研究和探索，并著此书。本书在超越人类智能的层次上研究智能，论述范围涉及宇宙中不同的事物，涵盖宇宙大爆炸到元宇宙中的多种智能现象，开创性地提出智能是在推动宇宙趋向稳定的过程中应运而生的一种自然现象，并且可以度量。《智能简史从大爆炸到元宇宙》呈现了以下智能现象和智能本质：
物理学中的智能；
化学中的智能；
生物中的智能；
人类智能；
大脑模型；
机器智能；
符号主义、联结主义和行为主义；
深度学习；
智能网联；
元宇宙。
智能是怎样产生的？
为什么智能一直在进化，从非生物、植物、非人类动物到人类？
我们能制造出比人类更智能的机器吗？
人们早就想回答上述问题，但迄今为止，这些问题也没有令人满意的答案。近年来，人工智能(Artificial Intelligence，AI)的发展广泛引起了人们对智能现象和智能本质的关注。
荷兰哲学家巴鲁赫·；德·；斯宾诺莎(Baruch de Spinoza)曾说过人类所能企及的最高活动就是为明白而学习，因为明白了就获得了自由。本书源于我为了明白智能现象和智能本质而做的研究和探索。
虽然近些年人工智能在一些领域取得了令人振奋的成果，但是目前大多数人工智能的研究开发工作主要集中在工程技术领域。对智能本质理解的不全面制约了人工智能的发展。你无法在造成问题的同一思维层次上解决这个问题，爱因斯坦说，你必须超越它并达到一个新的层次，才能解决这个问题。
在研究智能现象和智能本质的过程中，我们的目光不能仅局限于人类的智能，而应该超越人类的智能，考虑宇宙中不同的事物，达到一个新的层次，在新的层次上研究和探索智能现象和智能本质。
本书介绍了从宇宙诞生开始各种各样的智能现象，包括物理学中的智能、化学中的智能、生物学中的智能、人类的智能和机器的智能，向世人揭开智能的神秘面纱，探索智能这种自然现象。如果把明白智能当作千里之行，那么本书便是尝试迈出的第一步。
通过观察从宇宙诞生开始发生的各种各样的智能现象，我们会发现，智能是一种自然现象，类似于其他自然现象(如岩石滚动和冰雪融化)。这些现象的发生是为了促进宇宙的稳定，智能现象也不例外。
这个假说可以帮助我们理解智能的本质和解释宇宙中的所有事物，包括植物、动物、人类和元宇宙，它们都有一个共同点： 在宇宙趋向稳定的过程中起到推动作用，而智能现象就在这个过程中自然而然地发生。不同的智能现象只是在为宇宙的稳定做出贡献的维度上和效率上的不同。
本书的观点可能会触犯人类集体的自尊，并会撼动人类在宇宙的中心地位。然而，在人类过往的历史中，地球被哥白尼革命逐出了宇宙的中心，人类因达尔文革命而脱离生物的顶峰。因此，当我们了解到我们都引以为豪的人类智能实际上类似于岩石滚动和冰雪融化时，我们不必感到特别震惊。
本书共分10章，内容涵盖宇宙起源过程中的物质、能量和空间，物理学中的重力、最小作用量原则，化学中的耗散结构、熵增、最大熵产生，生物学中生命的定义、生命的出现、植物中的智能、动物中的智能，人类大脑的新皮质结构、人类特殊的思维方式、大脑的理论，机器中的人工智能符号主义、联结主义、行为主义、通用人工智能，元宇宙与现实世界等。
愿与诸位读者共勉。
感谢胡绍鸣对本书做出的贡献，他把最小作用量原则和化学中的耗散结构介绍给我。感谢我的学生和光明实验室的同事对本书中的插图和文字进行编辑和修改，使本书的内容更加清晰形象、概念的解释更加具体明确。感谢清华大学出版社盛东亮和崔彤等编辑的大力支持，他们认真细致的工作保证了本书的质量。
由于作者水平有限，书中难免有疏漏和不足之处，恳请读者批评指正！
作者
2022年6月
于非 教授，博士生导师，加拿大工程院院士 (Fellow of the Canadian Academy of Engineering)，加拿大工程研究院院士(Fellow of the Engineering Institute of Canada)，IEEE Fellow，IET Fellow，IEEE杰出报告人，IEEE 车载技术学会理事 (2016年至今)、 副主席（2017－2019年），科睿唯安计算机科学领域全球高倍引科学家（2019－2021年）。发表学术论文700余篇，Google 学术引用20000余次，H指数（H-index）为90 。研究领域包括智能网联、区块链、自动驾驶及无线网络。
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