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
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
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...
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 · · · · · ·
原文摘录 · · · · · ·
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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) —— 引自章节：笔记 -
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) —— 引自章节：第1章 AI该往何处走
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如何创造可信的AI的书评 · · · · · · ( 全部 4 条 )
闲书馆
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...
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流浪星
人工智能？人工技能？
《如何创造可信的AI》 2022-21 当下我们所谓的AI与其叫做人工智能不如称之为人工技能可能更为贴切。所谓智能，应当具备举一反三理解开放式问题的能力，而不是封闭在一个狭小的领域内处理具体问题的能力。要实现真正的人工智能，我们至少还需要一次范式革命。 我们能想象的终极...
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alexliu115
木铎书评～《如何创造可信的AI》
由于个人职业的原因，一直以来对人工智能的发展比较感兴趣，最近先读了梅拉妮·米歇尔的《AI 3.0》，然后又读了这本《如何创造可信的AI》，这两本书虽然行文风格有点不同，但是核心观点是类似的，现在以深度神经网络加大数据为基础的人工智能还没有达到真正的智能，仍然存在很...
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原子
探索主流的深度学习之外的另外一种ai思路
2016年当AlphaGo战胜李世石的时候，我的内心情绪并不怎么开心，毕竟科幻电影和小说中奴役人类的邪恶机器人多少给了人们一丝对强人工智能的恐惧。加上各路媒体的煽风点火，人们对AI的关注和期待一时无两。然而转眼七年过去了，我经常感到当年是人们想多了，AI领域再也没有掀起如...
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0 有用 已婚奥特曼 2022-02-21 17:20:28
很有多关于阅读推导的东西，会有一些启发。
0 有用 Jason 2022-08-27 14:23:20 广东
就像递归函数一样，AI的构造，一旦越过了某个拐点，发展和潜力将是无法估量的。无需怀疑，这只是时间问题。
0 有用 何武凡 2022-03-21 20:48:03
完全是被题目吸引过来，但是其实读完并没有告诉你如何来创建可信AI，原来书名是Rebooting AI重启AI：创建可信AI。作者更多是列举了现在AI的缺点，提出关于可信AI的一些观点。属于很泛泛而谈的科普，而没有什么干货。
0 有用 你说什么都对 2020-07-26 12:18:44
看完觉得啥也没讲
5 有用 兰吉 2020-06-10 00:00:31
第一次出版后（好像是5月31日）10天第一时间读完一本书。非常推荐给所有人工智能从业者，非从业者读可能有些难度，尽管作者已经尽量科普。作者马库斯是认知科学和AI的先驱，是敢于硬刚Lecun等大佬的大侠，之前就已听说其名，遂中文版出来以后第一时间读完（有电子版）。翻译瑕不掩瑜。这是一本反思，他分析了为什么仅靠深度学习难以抵达推理和因果，为什么这些高级的智能因素如此重要，而业界现在实际上却几乎摸不着头... 第一次出版后（好像是5月31日）10天第一时间读完一本书。非常推荐给所有人工智能从业者，非从业者读可能有些难度，尽管作者已经尽量科普。作者马库斯是认知科学和AI的先驱，是敢于硬刚Lecun等大佬的大侠，之前就已听说其名，遂中文版出来以后第一时间读完（有电子版）。翻译瑕不掩瑜。这是一本反思，他分析了为什么仅靠深度学习难以抵达推理和因果，为什么这些高级的智能因素如此重要，而业界现在实际上却几乎摸不着头脑，老实说非常符合我自己的思考。 (展开)
0 有用 mizar 2023-03-02 17:09:05 河北
发现ai已经可以画成熟的扁平商业插画了，有点害怕，就找了一些书。这本2020年的，里面的信息或多或少有些滞后，不过现在来看ai确实符合书里写的那些缺点。之前还觉得也许用ai可以提高工作效率，结果吭哧吭哧搞了半天还是算了。即使从去年到今年ai的进步已经很快，可跟我想象中的还是有很大差距，不再那么怕被取代了。一定要独立思考和跳出主流框架，独特性将更会是未来的珍贵品质
0 有用 alexliu115 2023-02-11 11:27:05 天津
外行看热闹，内行看门道，AI也是一样，媒体上都是一味地吹捧，内行才能看到问题和不足。
0 有用 foolfoodie 2022-12-30 20:18:45 浙江
陈述了互联网时代衍生的某种病态：在画大饼的这件事上，技术人员的自信心真膨胀起来未必比最善修辞的文学家逊色。
0 有用 切尓 2022-12-22 19:43:07 山东
语言略啰嗦orz虽然标题说是如何创造可靠的ai，实际上书里只指出了ai发展的现状和不足，倒没怎么讲具体的方法和有希望的方向。
0 有用 鬼谷校长 2022-12-21 22:27:03 广东
我只能说，作者是比较好的AI产品经理，他们能指出深度学习和传统AI的不足，认为需要结合常识、因果、时空等因素进行推断，才能构建通用人工智能。不可否认，他们指出的问题是比较有深度，也比较中肯，包括端到端AI模型的弊端，展望出来的未来画面也有说服力，但就是不能指出可能的发展方向——只是泛泛讲需要把深度学习和传统AI结合起来、融合常识等等是不够的，说明他们自己也没啥想法。