内容简介 · · · · · ·
人工智能现在正深刻地影响着我们的生产与生活,甚至关系到人类未来的前途命运,但究竟什么是人工智能?人工智能背后的原理是什么?从问世到演化至今,人工智能经历了怎样的历史变迁?当下人工智能的能力边界在哪里?人工智能与人类智能的差异是什么?未来人工智能又将面对什么样的挑战和机遇?关于这些疑问,本书将为你一一揭晓答案。
本书是超级畅销书《复杂》作者、复杂系统前沿科学家梅拉妮·米歇尔历经10年思考,厘清人工智能与人类智能的全新力作。本书源自米歇尔多年来对人工智能领域发展真实状态的记录,她在书中通过5个部分揭示了“现在的人工智能可以做什么,以及在未来几十年我们能从它们身上期待什么”。在描述了人工智能的发展历史之后,作者通过对视觉识别、游戏与推理、自然语言处理、常识判断这4大人工智能领域的热门应用的发展现状和局限性的探究,厘清了人工智能与人类智能的关系,书中关于人脸...
人工智能现在正深刻地影响着我们的生产与生活,甚至关系到人类未来的前途命运,但究竟什么是人工智能?人工智能背后的原理是什么?从问世到演化至今,人工智能经历了怎样的历史变迁?当下人工智能的能力边界在哪里?人工智能与人类智能的差异是什么?未来人工智能又将面对什么样的挑战和机遇?关于这些疑问,本书将为你一一揭晓答案。
本书是超级畅销书《复杂》作者、复杂系统前沿科学家梅拉妮·米歇尔历经10年思考,厘清人工智能与人类智能的全新力作。本书源自米歇尔多年来对人工智能领域发展真实状态的记录,她在书中通过5个部分揭示了“现在的人工智能可以做什么,以及在未来几十年我们能从它们身上期待什么”。在描述了人工智能的发展历史之后,作者通过对视觉识别、游戏与推理、自然语言处理、常识判断这4大人工智能领域的热门应用的发展现状和局限性的探究,厘清了人工智能与人类智能的关系,书中关于人脸识别、无人驾驶、机器翻译等方面的案例分析都充满了巨大的启示!而这些,都是当下人工智能发展所面临的困境、人工智能想要取得突破性进展所必须重新思考的。看懂这本书,你将对人工智能领域有一个全景式的认知。
AI 3.0的创作者
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梅拉妮·米歇尔 作者
作者简介 · · · · · ·
梅拉妮·米歇尔(Melanie Mitchell),波特兰州立大学计算机科学教授,曾在美国圣塔菲研究所(Santa Fe Institute)和洛斯阿拉莫斯国家实验室(Los Alamos National Laboratory)工作,主要的研究领域为类比推理、复杂系统、遗传算法等。在圣塔菲研究所时,米歇尔主导了复杂系统领域的研究工作,并教授了相关的在线课程。她的在线课程 Introduction to Complexity 已有近30000名学生选修,成为Coursera排名前50位的在线课程之一。
目录 · · · · · ·
第一部分 若想对未来下注,先要厘清人工智能为何仍然无法超越人类智能
01 从起源到遭遇寒冬,心智是人工智能一直无法攻克的堡垒
02 从神经网络到机器学习,谁都不是最后的解药
03 从图灵测试到奇点之争, 我们无法预测智能将带领我们去往何处
第二部分 视觉识别:始终是“看”起来容易“做”起来难
· · · · · · (更多)
第一部分 若想对未来下注,先要厘清人工智能为何仍然无法超越人类智能
01 从起源到遭遇寒冬,心智是人工智能一直无法攻克的堡垒
02 从神经网络到机器学习,谁都不是最后的解药
03 从图灵测试到奇点之争, 我们无法预测智能将带领我们去往何处
第二部分 视觉识别:始终是“看”起来容易“做”起来难
04 何人,何物,何时,何地,为何
05 ConvNets和ImageNet,现代人工智能的基石
06 人类与机器学习的关键差距
07 确保价值观一致,构建值得信赖、有道德的人工智能
第三部分 游戏与推理:开发具有更接近人类水平的学习和推理能力的机器
08 强化学习,最重要的是学会给机器人奖励
09 学会玩游戏,智能究竟从何而来
10 游戏只是手段,通用人工智能才是目标
第四部分 自然语言:让计算机理解它所“阅读”的内容
11 词语,以及与它一同出现的词
12 机器翻译,仍然不能从人类理解的角度来理解图像与文字
13 虚拟助理——随便问我任何事情
第五部分 常识——人工智能打破意义障碍的关键
14 正在学会“理解”的人工智能
15 知识、抽象和类比,赋予人工智能核心常识
结语 思考6个关键问题,激发人工智能的终极潜力
· · · · · · (收起)
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514-Artificial Intelligence-Melanie Mitchell- AI-2019
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订阅关于AI 3.0的评论:
feed: rss 2.0
0 有用 鱼香肉丝不要鱼 2022-03-23 21:46:45
对于这样的领域目前兴趣还不是很大,暂且搁置吧。
2 有用 Rosecanoe 2021-11-12 17:16:05
很不错的书,能感受到作者对读者的贴心,帮助get到了一些计算机黑话(叉腰)。PS:比起研究AI,我对研究人的兴趣好像更大些(挠头)。
16 有用 hx 2021-02-18 10:38:52
非常实在 清晰明了 基本上只是大数据匹配和模式挖掘
1 有用 C 2023-01-26 09:27:21 新疆
和侯世达一样,米歇尔也已经out of fashion了,如果你想从这本书里得到AI或者深度学习领域的最新理念,出门右转并感谢这条评论帮你节省的时间。
0 有用 小怪兽 2021-04-11 20:55:30
科技
0 有用 九九 2024-05-17 12:38:19 辽宁
很好的ai祛魅读物!很通俗!很喜欢!
0 有用 发条橙子 2024-05-13 13:56:00 北京
作为一个非计算机专业、非相关行业的的读者来说,里边关于卷积神经网络、深度学习等原理的解释看得一知半解,但是对于目前人工智能的现状有了进一步的理解。显然,作者对于接下来的AI发展并不持乐观态度,通用人工智能还离我们很遥远,我认同作者的观点。看书的过程中,越看越觉得,所谓的人工智能真的好笨!!
0 有用 Lea | 等待光。 2024-05-10 17:32:16 广东
不愧是侯世达的学生。好棒的一本AI简史,算是让我对AI 趋魅了。接下来想看看心智相关的书。
0 有用 egoa 2024-05-05 22:53:37 北京
一天看完,觉得挺过瘾的。深入浅出的捋了一遍人工智能,幽默又深刻,绝对圈内人。看完很涨见识,对人类智能充满了敬意,常识原来是1500万条规则都远远不能概括的知识,自然语言原来是用vector来近似编码空间位置,百密一疏看起来厉害但是也不能交之以性命攸关的权力。创造力容易有,鉴赏力难培养。这才真是千里马常有而伯乐不常用。人到底想干什么呢?在疾病衰老anyway要把大家一一带走之前,还想怎么改变世界呢?... 一天看完,觉得挺过瘾的。深入浅出的捋了一遍人工智能,幽默又深刻,绝对圈内人。看完很涨见识,对人类智能充满了敬意,常识原来是1500万条规则都远远不能概括的知识,自然语言原来是用vector来近似编码空间位置,百密一疏看起来厉害但是也不能交之以性命攸关的权力。创造力容易有,鉴赏力难培养。这才真是千里马常有而伯乐不常用。人到底想干什么呢?在疾病衰老anyway要把大家一一带走之前,还想怎么改变世界呢?不死不灭不悲不喜的ai,就算真能做得出来,有意义吗?还是宁可爱恨情仇快意人家缺乏逻辑匆匆度日吧。 (展开)
0 有用 DDDDC 2024-05-01 17:11:33 广东
不错