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如何創(chuàng)造可信的AI:building artificial intelligence we can trust
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開(kāi)本：
23cm
頁(yè)數(shù)：
17,285頁(yè)
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如何創(chuàng)造可信的AI:building artificial intelligence we can trust 版權(quán)信息
- ISBN：9787572200526
- 條形碼：9787572200526 ; 978-7-5722-0052-6
- 裝幀：一般輕型紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類(lèi)：>
如何創(chuàng)造可信的AI:building artificial intelligence we can trust 本書(shū)特色
● 這是一本對(duì)當(dāng)下人工智能大潮的反思之作。讓人們了解到人工智能領(lǐng)域的真實(shí)狀況，不受宣傳報(bào)道的欺騙。與“人工智能霸主統(tǒng)治人類(lèi)”的夸夸其談不同，這本書(shū)既診斷出了當(dāng)下人工智能領(lǐng)域的真實(shí)疾病，也開(kāi)出了切實(shí)可行的治愈良方。 ● 葦草智酷創(chuàng)始合伙人段永朝；中國(guó)科學(xué)院心理研究所所長(zhǎng)，中國(guó)科學(xué)院大學(xué)心理學(xué)系主任，中國(guó)心理學(xué)會(huì)原理事長(zhǎng)傅小蘭；搜狗 CEO王小川；平安集團(tuán)首席科學(xué)家肖京；烏鎮(zhèn)智庫(kù)理事長(zhǎng)，《人工智能簡(jiǎn)史》作者尼克；比爾·蓋茨；心理學(xué)大師，語(yǔ)言學(xué)家，《當(dāng)下的啟蒙》《心智探奇》作者史蒂芬·平克；現(xiàn)代語(yǔ)言學(xué)之父，認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域創(chuàng)始人之一諾姆 · 喬姆斯基；圖靈獎(jiǎng)得主，《為什么:關(guān)于因果關(guān)系的新科學(xué)》作者朱迪亞·珀?duì)枺宦槭±砉W(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室前主任羅德尼 · 布魯克斯等聯(lián)袂推薦。 ● 湛廬文化出品。
如何創(chuàng)造可信的AI:building artificial intelligence we can trust 內(nèi)容簡(jiǎn)介
當(dāng)下的AI存在哪些風(fēng)險(xiǎn)？真的有可信的AI嗎？ 理想的AI與現(xiàn)實(shí)的AI之間究竟存在哪些差距？ 如何構(gòu)建人類(lèi)和AI之間的信任？ 關(guān)于人工智能的炒作總是甚囂塵上，但要得到真正可信的AI，卻遠(yuǎn)比想象的要復(fù)雜得多，超級(jí)智能的時(shí)代還遠(yuǎn)沒(méi)有到來(lái)。創(chuàng)造真正可信的AI需要賦予機(jī)器常識(shí)和深度理解，而不是簡(jiǎn)單地統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)。本書(shū)勾勒了未來(lái)人工智能發(fā)展的*佳路線圖，對(duì)當(dāng)前人工智能的現(xiàn)狀進(jìn)行了清晰且客觀的評(píng)估。 作者蓋瑞·馬庫(kù)斯是人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)家，同時(shí)還是心理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)教授，在計(jì)算機(jī)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、人工智能等領(lǐng)域都練就了相當(dāng)深厚的學(xué)術(shù)功底，并敢于挑戰(zhàn)學(xué)術(shù)界的主流觀點(diǎn)。當(dāng)整個(gè)人工智能學(xué)術(shù)界都在過(guò)分樂(lè)觀地高歌猛進(jìn)時(shí)，他不斷撰文和發(fā)表演講來(lái)指出以深度學(xué)習(xí)為代表的當(dāng)下AI的弊端和局限性，《如何創(chuàng)造可信的AI》這本書(shū)正是馬庫(kù)斯對(duì)他關(guān)于人工智能觀點(diǎn)的*佳總結(jié)。 蓋瑞·馬庫(kù)斯和歐內(nèi)斯特·戴維斯從深度學(xué)習(xí)算法固有的缺陷出發(fā)，闡述了當(dāng)下 AI 技術(shù)發(fā)展的桎梏，對(duì)當(dāng)前 AI 的場(chǎng)景應(yīng)用和研究范式中的問(wèn)題進(jìn)行了分析，他指出AI真正的問(wèn)題在于信任，常識(shí)才是深度理解的關(guān)鍵。*終從認(rèn)知科學(xué)中提煉出了11條對(duì)人工智能發(fā)展方面的啟示，以通用人工智能為發(fā)展目標(biāo)，給出了未來(lái) AI 技術(shù)的一種發(fā)展方向。
如何創(chuàng)造可信的AI:building artificial intelligence we can trust 目錄
第1章 AI該往何處走
真的有可信的AI嗎
狹義 AI 與廣義 AI
理想與現(xiàn)實(shí)之間的鴻溝
如何跨越 AI 鴻溝
第2章 當(dāng)下AI的9個(gè)風(fēng)險(xiǎn)
機(jī)器人有暴力傾向嗎
機(jī)器也會(huì)犯錯(cuò)
當(dāng)下AI的9個(gè)風(fēng)險(xiǎn)
第3章 深度學(xué)習(xí)的好與壞
人工智能 > 機(jī)器學(xué)習(xí) > 深度學(xué)習(xí)
什么是深度學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)的三個(gè)核心問(wèn)題
深度學(xué)習(xí)是一個(gè)“美好”的悲劇
第4章 計(jì)算機(jī)若真有那么聰明，為什么還不會(huì)閱讀
Talk to Books 無(wú)法回答一切問(wèn)題
人是怎樣閱讀的
搜索引擎和語(yǔ)音虛擬助手的困惑
計(jì)算機(jī)不會(huì)閱讀的三大原因
常識(shí)很重要
第5章 哪里有真正的機(jī)器人管家
從掃地機(jī)器人到機(jī)器人管家
機(jī)器人管家**的四個(gè)能力
認(rèn)知模型和深度理解才是關(guān)鍵
第6章 從認(rèn)知科學(xué)中獲得的 11 個(gè)啟示
從認(rèn)知科學(xué)中獲得的 11 個(gè)啟示
為機(jī)器賦予常識(shí)
第7章 常識(shí)，實(shí)現(xiàn)深度理解的關(guān)鍵
建立常識(shí)庫(kù)的三種方法
知識(shí)表征
通用人工智能應(yīng)具備的常識(shí)
推理能力
常識(shí)，深度理解的關(guān)鍵
第8章 創(chuàng)造可信的AI
優(yōu)秀的工程實(shí)踐
用深度理解取代深度學(xué)習(xí)
賦予機(jī)器道德價(jià)值觀
重啟 AI
后記
致謝
展開(kāi)全部
如何創(chuàng)造可信的AI:building artificial intelligence we can trust 作者簡(jiǎn)介
[美]蓋瑞·馬庫(kù)斯（Gary Marcus） ●新硅谷機(jī)器人創(chuàng)業(yè)公司Robust.AI首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人。機(jī)器學(xué)習(xí)公司“幾何智能”首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人，該公司于2016年被優(yōu)步收購(gòu)，隨后馬庫(kù)斯在優(yōu)步創(chuàng)立了人工智能實(shí)驗(yàn)室。 ●紐約大學(xué)心理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)教授。研究方向跨越人類(lèi)和動(dòng)物的行為，涉及神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)、人工智能等多個(gè)領(lǐng)域。 ● 1994年于麻省理工學(xué)院博士畢業(yè)，師從心理學(xué)大師史蒂芬·平克。 [美]歐內(nèi)斯特·戴維斯（Ernest Davis） ●紐約大學(xué)柯朗數(shù)學(xué)科學(xué)研究所計(jì)算機(jī)科學(xué)教授，人工智能領(lǐng)域科學(xué)家。
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