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如何创造可信的AI:building artificial intelligence we can trust 版权信息
- ISBN：9787572200526
- 条形码：9787572200526 ; 978-7-5722-0052-6
- 装帧：一般轻型纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
如何创造可信的AI:building artificial intelligence we can trust 本书特色
● 这是一本对当下人工智能大潮的反思之作。让人们了解到人工智能领域的真实状况，不受宣传报道的欺骗。与“人工智能霸主统治人类”的夸夸其谈不同，这本书既诊断出了当下人工智能领域的真实疾病，也开出了切实可行的治愈良方。 ● 苇草智酷创始合伙人段永朝；中国科学院心理研究所所长，中国科学院大学心理学系主任，中国心理学会原理事长傅小兰；搜狗 CEO王小川；平安集团首席科学家肖京；乌镇智库理事长，《人工智能简史》作者尼克；比尔·盖茨；心理学大师，语言学家，《当下的启蒙》《心智探奇》作者史蒂芬·平克；现代语言学之父，认知科学领域创始人之一诺姆 · 乔姆斯基；图灵奖得主，《为什么:关于因果关系的新科学》作者朱迪亚·珀尔；麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室前主任罗德尼 · 布鲁克斯等联袂推荐。 ● 湛庐文化出品。
如何创造可信的AI:building artificial intelligence we can trust 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*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*佳总结。 盖瑞·马库斯和欧内斯特·戴维斯从深度学习算法固有的缺陷出发，阐述了当下 AI 技术发展的桎梏，对当前 AI 的场景应用和研究范式中的问题进行了分析，他指出AI真正的问题在于信任，常识才是深度理解的关键。*终从认知科学中提炼出了11条对人工智能发展方面的启示，以通用人工智能为发展目标，给出了未来 AI 技术的一种发展方向。
如何创造可信的AI:building artificial intelligence we can trust 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
机器人有暴力倾向吗
机器也会犯错
当下AI的9个风险
第3章 深度学习的好与坏
人工智能 > 机器学习 > 深度学习
什么是深度学习
深度学习的三个核心问题
深度学习是一个“美好”的悲剧
第4章 计算机若真有那么聪明，为什么还不会阅读
Talk to Books 无法回答一切问题
人是怎样阅读的
搜索引擎和语音虚拟助手的困惑
计算机不会阅读的三大原因
常识很重要
第5章 哪里有真正的机器人管家
从扫地机器人到机器人管家
机器人管家**的四个能力
认知模型和深度理解才是关键
第6章 从认知科学中获得的 11 个启示
从认知科学中获得的 11 个启示
为机器赋予常识
第7章 常识，实现深度理解的关键
建立常识库的三种方法
知识表征
通用人工智能应具备的常识
推理能力
常识，深度理解的关键
第8章 创造可信的AI
优秀的工程实践
用深度理解取代深度学习
赋予机器道德价值观
重启 AI
后记
致谢
展开全部
如何创造可信的AI:building artificial intelligence we can trust 作者简介
[美]盖瑞·马库斯（Gary Marcus） ●新硅谷机器人创业公司Robust.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。 [美]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。
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