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...
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 · · · · · ·
引言 创造具有人类智能的机器，是一场重大的智力冒险
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
· · · · · · (更多)
原文摘录 · · · · · · ( 全部 )
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我不是担忧人工智能变得太聪明、太有侵略性、太恶意，甚至是太有用。相反，我担心我们最为珍视的这些人性特征——智慧、创造力、情感，甚至意识本身都太容易产生了。它们最终不过是一堆“小把戏”，仅仅用一套肤浅而粗暴的算法就可以解释的人类精神。 (查看原文) —— 引自章节：引言 创造具有人类智能的机器，是一场重大的智力冒险 -
人工智能在某些细分领域已经取得了很大的进步，但仍然离通用的、人类水平的人工智能差得很远，可能一个世纪后都无法实现，更别说30年了。我认为，那些持相反观点的人大大低估了人类智能的复杂性。 (查看原文) —— 引自章节：引言 创造具有人类智能的机器，是一场重大的智力冒险
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AI 3.0的书评 · · · · · · ( 全部 32 条 )
Di
《AI 3.0》读书笔记
这篇书评可能有关键情节透露
2022年的第26本书。 近几年都在做和人工智能相关的投资和孵化工作，所以对这个主题并不陌生。最近几次看到这本书被推荐，于是拿来翻了一遍。 读完之后的感想如下： 首先，作者大致还原了人工智能的发展史，从1956年约翰.麦卡锡在达特茅斯学院的研讨会关于“人工智能”的提案开... (展开)
淘墨书评
用现象逼近本质往往是一条断头路
畅销学术专著《遗传算法导论》和更畅销的科普作品《复杂》的作者米歇尔女士最近出版了一本新著《AI3.0》。米歇尔通过翔实有趣的若干例子，揭示了因为“无法真正像人一样理解世界”，现在繁花似锦的AI研究和产业化潜藏着巨大的脆弱性。 得益于计算能力的提升和高质量大规模标注...
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37
人工智能：思考人类的指南
这篇书评可能有关键情节透露
本书作者梅拉妮·米歇尔是波特兰州立大学计算机教授，也是科普畅销书《复杂》的作者，曾师从认知科学家、人工智能先驱和《GEB》的作者侯世达，且侯世达阅读并评论了本书手稿的每个章节。本书英文名《Artificial Intelligence: A Guide For Thinking Humans》翻译过来“人工智能... (展开)
alexliu115
木铎书评~AI 3.0
作为一个IT从业者，我一直都很关注AI领域的科技发展，比如最近的chatGPT（当然中国用户用起来很麻烦，你懂得），所以这本书看到书名就吸引我了。这本书吸引我的第二个原因是作者梅拉妮·米歇尔，她是美国圣塔菲研究所（SFI）的一员，专门研究复杂性科学，她写过一本关于复杂性...
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树欲静
Farrar, Straus and Giroux2019版
514-Artificial Intelligence-Melanie Mitchell- AI-2019
514-Artificial Intelligence-Melanie Mitchell- AI-2019 Barack 2024/04/14 《Artificial Intelligence》，首版于2019年。它探讨了人工智能的动荡历史以及最近一系列明显的成功、宏伟的希望和围绕它出现的恐惧。它介绍了现代人工智能和机器学习的主导模型，描述了尖端的人工智...
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纯阳书评
纯阳书评第573期《AI3.0（梅拉妮.米歇尔版）》
这本书将完美的证明两点，一是大模型AI的突破太突然，突然到无论多么聪明的大脑都可能被意外击中，大模型AI进步的速度又太快，快到无论多么大的咖位，都有可能被AI甩到后边，作为超级畅销书《复杂》的作者，梅拉妮. 米歇尔也终究没有跳出这个圈。二是相对于其他被留在大模型爆...
(展开)
李阿龙
《Ai3.0》读书札记
1.人通过构建心智模型来理解抽概念和情景。抽象和类比能力是其根基。 2.人工智能还无法理解我们提供的概念。 3.与其担心人工智能是否会替代/掌控人，不如担心人工智能做出它无法理解的决策所带给人们的危害； 4.现在人工智能，只能在某一领域中发挥作用——弱人工智能，而制造...
(展开)
闲书馆
一个比我们想象的更加强大的人工智能
1、人工智能最初的预想，比现在还要激进、疯狂，只是后来并没有像预期的那样快发生，但比妨碍它的突飞猛进； 2、最初人工智能在面对语言时，是无法理解人类情绪的，但看起来有方法正在试图解决； 3、我们正在使用的图像识别，经过训练后的人工智能，可能会识别出我们人类无法识...
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订阅关于AI 3.0的评论:
feed: rss 2.0
2 有用 armman 2021-06-16 16:28:26
好书的两个显著标准： 1 书名根本不重要，内容足以支撑一切； 2 我想要看作者的所有作品；
2 有用 贾里 2021-04-07 19:12:20
通篇较为浅显，涉及技术部分可跳过，因为简化太多了。翻译一塌糊涂，亮点在两篇序言上。不过通过阅读这本书，基本上至少可以知道人工智能的“当前科学理解”是怎样的。不要对人工智能太乐观，也无须太过悲观，因为当前的人工智能仍然停留在工具的阶段，知其然而不知其所以然，AI 4.0可能要在脑科学揭开人类如何形成概念的谜底之后才能爆发，而那时候才能说得上发展强人工智能。
7 有用 Rachel.ZZZ 2021-03-16 19:30:40
人工智能应对不同领域的发展状况，算法与思维方式，数据收集方式。仍需解决的问题，是否需要担忧，中规中矩，入门可以。 期待过高。
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。
2 有用 刺幻者 2024-03-23 10:48:21 新疆
通俗易懂地总结和分析了人工智能领域的发展历程、既有成果、缺憾问题和前景方向，有很多观点具有启发性，尤其是其中提到的问题确实是AI现在的软肋，比如迁移学习能力、对常识和抽象概念的理解力等。
0 有用 Maerssssssssske 2024-07-15 17:52:53 阿联酋
这本书本专业的讲解了人工智能的发展史，及想要实现人工智能需要的技术难题。在研究学习人工智能的同时，也是对人类思维的进一步探索，这本书会带给你一些收获，但是读起来会感觉有些过于学术。
0 有用 T E D 2024-07-10 09:27:04 广东
科普性很强
0 有用 陈YN 2024-07-04 09:03:48 上海
算是ai时代比较好的科普读物，对ai发展历程有清晰的介绍，也对何为智能有辨析
0 有用 发条君G 2024-07-02 23:33:09 辽宁
我不是担忧人工智能变得太聪明、太有侵略性、太恶意，甚至是太有用。相反，我担心我们最为珍视的这些人性特征——智慧、创造力、情感，甚至意识本身都太容易产生了。它们最终不过是一堆“小把戏”，仅仅用一套肤浅而粗暴的算法就可以解释的人类精神。
0 有用 杉木 2024-07-02 13:16:51 上海
对AI技术的介绍浅尝辄止，更多的是整体性的综述。