AI 3.0
内容简介
l 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，《AI 3.0》将为你一一揭晓答案。 l 《AI 3.0》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。 l “GEB”作者侯世达曾逐章审读本书，并为每一页都写满了意见！《AI 3.0》是智能觉醒的启蒙，将掀起第三波人工智能热潮！《AI 3.0》所要传达的观点是：我们人类倾向于高估人工智能的进步，而低估人类自身智能的复杂性。目前的人工智能与通用的、人类水平的智能还相距甚远。我们应该感到害怕的不是智能机器，而是“愚笨”的机器，即那些没有能力独立做决策的机器。相比于机器的“智能”，我们更应关注如何规避“愚笨”机器的潜在风险。
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作者简介
梅拉妮·米歇尔
l 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《复杂性入门》已经被近30 000名学生选修，成为Coursera排名前50位的在线课程之一。
l 米歇尔拥有密歇根大学计算机科学博士学位，师从认知科学家和作家侯世达（Douglas Hofstadter），两人共同创建了Copycat程序，该程序可以在理想化的情境里进行创造性的类比。米歇尔还是知名畅销书作家，著有《复杂》（Complexity: A Guided Tour）《遗传算法导论》（Genetic Algorithms）等。
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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
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
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读书文摘
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。
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。
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