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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。
经典AI有点像演绎法，深度学习有点则像归纳法。前者设不全前提，后者找不尽规律，而常识和理解并不能仅依靠类似康德的先天知性范畴可以推导出来。“人在世界中存在”，AI真的能做到对这世界的理解吗？
看过《未来简史》之后，看看这本书解毒。人工智能之路充满期望，有识之士能在早期就开始探讨安全的，可信的AI让我对未来更有信心。
看完觉得啥也没讲
警惕A.I. Hype
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。
很有多关于阅读推导的东西，会有一些启发。
写到认知那里忽然有了正文感，可惜极快结束。快速带过了因果。前几章各种可笑例子很不错。推荐书目也很友好。// 人也会因为经验经历而产生认知偏差和偏见。试图把AI应用于大尺度，几乎类似于把这样一个普通人放到集权宝座上，怎么弄都会有问题的。
水也不水
这么厚的一本书，马上就看完了，可见写得有多水。
可信的AI，也就是基于推理、常识性价值和良好工程实践的人工智能。
看了个寂寞 开头还行，感觉浅显易懂地让我这样的技术小白了解了深度学习的问题，感觉再跟公司技术同学对话容易很多。 后面磨磨唧唧不知道要说啥，需要找人推荐这方面的好书
认知科学只是一部分，脑科学还有更多的坑要去填。
喜马拉雅
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。
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。
三年前的书已经无法对准现在了，AI目前的发展已经飚过了书里的预言……但书本身还是有价值的
在读《如何创造可信的AI》之前我一直认为深度学习是一种很牛的技术，可是现在看来我总感觉它就是一种暴力破解。但是它确实很牛。这本书是在GPT-4出来之前出版的，书里边的很多问题，ChatGPT都能给出非常好的回答。 虽然GPT-4还是在深度学习的基础上得来的一个自然语言处理模型，但是它加入了一些原来深度学习不曾具备的能力。因此它显得非常强大，但是我还是认同书里的一句话‘ 要获得适用范围更广的AI，我们必须将许多不同的工具组织在一起，有些是老旧的，有些是崭新的，还有一些是我们尚未发现的。’而不仅仅一直依赖于深度学习。我感觉这就像我们的人的大脑是由爬行动物脑 边缘系统 新皮层组成，而新皮层又由具有不同功能的脑区组成，最后它们在白质构成的一个电磁场里成为一个整体一样。
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。
大概一页纸能说明白的事，说了一整本书
> 如何创造可信的AI
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脑，老实说非常符合我自己的思考。
7 有用 rainbug 2020-06-07 22:00:42
经典AI有点像演绎法，深度学习有点则像归纳法。前者设不全前提，后者找不尽规律，而常识和理解并不能仅依靠类似康德的先天知性范畴可以推导出来。“人在世界中存在”，AI真的能做到对这世界的理解吗？
2 有用 snakeeye 2021-05-23 09:29:36
看过《未来简史》之后，看看这本书解毒。人工智能之路充满期望，有识之士能在早期就开始探讨安全的，可信的AI让我对未来更有信心。
0 有用 你说什么都对 2020-07-26 12:18:44
看完觉得啥也没讲
0 有用 Fry 2020-11-11 22:46:59
警惕A.I. Hype
1 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。
1 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。
1 有用 唱唱反调实习生 2022-01-10 04:07:42
写到认知那里忽然有了正文感，可惜极快结束。快速带过了因果。前几章各种可笑例子很不错。推荐书目也很友好。// 人也会因为经验经历而产生认知偏差和偏见。试图把AI应用于大尺度，几乎类似于把这样一个普通人放到集权宝座上，怎么弄都会有问题的。
0 有用 墨鹄 2021-07-13 18:42:54
水也不水
1 有用 嬿青啊 2022-09-19 17:56:11
这么厚的一本书，马上就看完了，可见写得有多水。
0 有用 Lelandycrain 2023-12-18 23:55:23 广东
可信的AI，也就是基于推理、常识性价值和良好工程实践的人工智能。
0 有用 宝拉宝拉曹 2022-05-07 22:35:12
看了个寂寞 开头还行，感觉浅显易懂地让我这样的技术小白了解了深度学习的问题，感觉再跟公司技术同学对话容易很多。 后面磨磨唧唧不知道要说啥，需要找人推荐这方面的好书
0 有用 春垓 2024-03-21 12:38:42 北京
认知科学只是一部分，脑科学还有更多的坑要去填。
0 有用 哦黑呀哦黑呀 2022-08-23 08:03:30 广东
喜马拉雅
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 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。
0 有用 Mercury 2023-06-07 19:30:15 广东
三年前的书已经无法对准现在了，AI目前的发展已经飚过了书里的预言……但书本身还是有价值的
0 有用 小赵🌈 2023-06-15 08:34:50 河南
在读《如何创造可信的AI》之前我一直认为深度学习是一种很牛的技术，可是现在看来我总感觉它就是一种暴力破解。但是它确实很牛。这本书是在GPT-4出来之前出版的，书里边的很多问题，ChatGPT都能给出非常好的回答。 虽然GPT-4还是在深度学习的基础上得来的一个自然语言处理模型，但是它加入了一些原来深度学习不曾具备的能力。因此它显得非常强大，但是我还是认同书里的一句话‘ 要获得适用范围更广的AI，我们必须将许多不同的工具组织在一起，有些是老旧的，有些是崭新的，还有一些是我们尚未发现的。’而不仅仅一直依赖于深度学习。我感觉这就像我们的人的大脑是由爬行动物脑 边缘系统 新皮层组成，而新皮层又由具有不同功能的脑区组成，最后它们在白质构成的一个电磁场里成为一个整体一样。
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 六子 2020-06-28 13:06:40
大概一页纸能说明白的事，说了一整本书