Name: 如何创造可信的AI
ISBN: 9787572200526

作者: [美] 盖瑞·马库斯 / [美] 欧内斯特·戴维斯
出版社: 浙江教育出版社
原作名: Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust
译者: 龙志勇
出版年: 2020-5-31
页数: 285
定价: 89.90元
装帧: 平装
ISBN: 9787572200526

豆瓣评分

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132人评价

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评价:

内容简介 · · · · · ·

当下的AI存在哪些风险？真的有可信的AI吗？理想的AI与现实的AI之间究竟存在哪些差距？如何构建人类和AI之间的信任？

关于人工智能的炒作总是甚嚣尘上，但要得到真正可信的AI，却远比想象的要复杂得多，超级智能的时代还远没有到来。创造真正可信的AI需要赋予机器常识和深度理解，而不是简单地统计分析数据。本书勾勒了未来人工智能发展的最佳路线图，对当前人工智能的现状进行了清晰且客观的评估。

作者盖瑞·马库斯是人工智能领域的专家，同时还是心理学和神经科学教授，在计算机科学、认知科学、语言学、人工智能等领域都练就了相当深厚的学术功底，并敢于挑战学术界的主流观点。当整个人工智能学术界都在过分乐观地高歌猛进时，他不断撰文和发表演讲来指出以深度学习为代表的当下AI的弊端和局限性，《如何创造可信的AI》这本书正是马库斯对他关于人工智能观点的最佳总结。

盖瑞·马库斯和欧内...

(展开全部)

如何创造可信的AI的创作者 · · · · · ·

盖瑞·马库斯作者

作者简介 · · · · · ·

盖瑞·马库斯（Gary Marcus），新硅谷机器人创业公司AI首席执行官兼创始人。机器学习公司“几何智能”首席执行官兼创始人，该公司于2016年被优步收购，随后马库斯在优步创立了人工智能实验室。纽约大学心理学和神经科学教授。研究方向跨越人类和动物的行为，涉及神经科学、心理学、人工智能等多个领域。1994年于麻省理工学院博士毕业，师从心理学大师史蒂芬·平克。

欧内斯特·戴维斯（Ernest Davis），纽约大学柯朗数学科学研究所计算机科学教授，人工智能领域科学家。

目录 · · · · · ·

第1章 AI该往何处走
真的有可信的AI吗
狭义 AI 与广义 AI
理想与现实之间的鸿沟
如何跨越 AI 鸿沟
第2章当下AI的9个风险
· · · · · · (更多)

原文摘录 · · · · · · ( 全部 )

1．抛开华而不实的文笔，此AI系统究竟实实在在地做到了哪些事？ 2．此成果的通用性有多强？ 3．有没有演示程序，能让我用自己的例子来实验一下？如果没有，请保持怀疑态度。 4．如果研究人员或媒体称此AI系统强于人类，那么具体指哪些人类，强出多少？ 5．被报道的研究成果中所成功完成的具体任务，实际上将我们与真正的人工智能拉近了多少距离？ 6．此系统的鲁棒性如何？如果使用其他数据集，在没有大规模重新训练的情况下，是否还能成功？ (查看原文)

朝潮夕汐 2赞 2020-08-26 21:09:14

—— 引自章节：第1章 AI该往何处走
We will also suggest that a current obsession with building “blank slate”machines that learn everything from scratch, driven purely from data rather than knowledge, is a serious error. what we should worry most about is whether machines are actually capable of reliably doing the tasks that we assign them to do. (查看原文)

风细细™ 2019-09-17 10:46:14

—— 引自章节：笔记

> 全部原文摘录

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我来说两句

短评 · · · · · · ( 全部 58 条 )

如何创造可信的AI的书评 · · · · · · ( 全部 6 条 )

热门只看本版本的评论

闲书馆 2021-03-16 16:48:30

你理解的AI，可能是错的。

1、抛开我们之前纠结的AI与人类的控制与被控制的关系，盖瑞·马库斯从另一个角度重新解读了AI。 2、与大多数人对AI理解相同的是，AI主导下的阿尔法狗是没有输赢的概念的，只是会算。 3、AI可以理解信息，但还不能理解知识。 4、帮助AI建立因果逻辑的推理能力，将是未来AI的发展... (展开)

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孙大伟 2023-04-27 11:49:33

AI技术日新月异，3年前的书已经过时

本书分两部分，第一部分（1-5章）是马库斯对人工智能的核心技术-深度学习的一系列质疑。强调要在深度学习基础上探索新的技术突破。transformer技术算是实现了一点突破，基于transformer的chatGPT距离AGI越来越近。马库斯把AI鸿沟归纳为三种大坑：轻信坑，虚幻进步坑，鲁棒坑。... (展开)

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