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出版者:

作者:Shi, Zhongzhi

出品人:

页数:613

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价格:$ 167.24

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isbn号码:9789814291347

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• Intelligence
• Artificial
• Advanced
• AI
• 2011
• 人工智能
• 机器学习
• 深度学习
• 神经网络
• 强化学习
• 自然语言处理
• 计算机视觉
• 专家系统
• 知识表示
• 智能系统

《数字炼金术：算法时代的隐秘法则》 一、导论：屏幕之下的微光与阴影 我们身处的时代，不再由蒸汽和钢铁定义，而是被无形的电流和逻辑的脉络所驱动。从清晨唤醒你的智能助手，到为你推荐下一部电影的推荐系统，我们生活在一个由算法编织的、日益精密的茧房之中。然而，在那些令人惊叹的效率和便捷背后，潜藏着一套尚未被完全理解的、关乎权力、偏见与人类心智重塑的“隐秘法则”。 《数字炼金术：算法时代的隐秘法则》并非一本技术手册，它是一部深入现代信息社会肌理的社会学与哲学考察。本书将目光从模型参数和神经网络结构中抽离出来，聚焦于那些驱动这些系统的“元规则”——即社会、经济和心理层面，如何被计算的逻辑所渗透、重构和支配的过程。我们试图揭示，当复杂性被简化为可计算的变量时，我们正在失去什么，又在无意中构建起一个怎样的数字生态系统。 二、第一部：代码的社会学——偏见的继承与放大 算法的“客观性”是一个迷人的神话。本书的第一部分将剖析数据是如何成为历史的沉淀物，以及这些沉淀物如何在学习过程中被固化、甚至被激化。 2.1 历史的灰尘与数据的偏执： 探讨训练数据集中所蕴含的结构性不平等。无论是信贷审批系统、招聘筛选软件，还是刑事司法风险评估工具，它们的核心逻辑是模仿过去的行为模式。我们考察了数个标志性案例，分析当“过去即未来”的假设被编码入系统，少数族裔、女性群体或特定社会阶层如何面临系统性的、无法申诉的“数字歧视”。这不是程序错误，而是社会现实的精确投影。 2.2 代理人与黑箱的权力转移： 随着自动化决策系统的部署，人类的判断权正在悄然转移给无法被直接质询的“代理人”。本书深入探讨了在金融交易、医疗诊断乃至政治宣传等关键领域，当系统做出影响深远的决定时，问责制如何瓦解。我们分析了“可解释性人工智能”（XAI）的局限性，指出许多情况下，追求效率的驱动力必然牺牲透明度的可能性。 2.3 边界的模糊：从信息茧房到认知重塑： 推荐系统被誉为优化用户体验的工具，但其背后的逻辑是最大化用户停留时间。我们剖析了这种激励机制如何系统性地将个体推向信息极端，从而加剧社会极化。数字炼金术的真正魔力在于，它不仅展示给你你想要看的东西，更在不知不觉中，重塑了你“想要”的定义。 三、第二部：经济的计量学——价值的重新定义与注意力掠夺 数字经济的引擎不再是实体商品，而是注意力、链接和预期。第二部分将深入研究算法驱动下，经济价值是如何被重新分配和量化的。 3.1 注意力即资源：零和博弈下的心智资本： 探讨“注意力经济”的本质，这是一种建立在稀缺性（人类有限的认知资源）和无限供给（信息流）之间的结构性矛盾。我们审视了社交媒体平台如何利用人类对奖励和社交确认的深层心理需求，设计出“上瘾回路”，将用户的精神能量转化为可交易的指标。这种机制如何导致了“认知负债”的普遍化？ 3.2 零边际成本的悖论与新垄断的诞生： 深入分析数字平台企业如何利用其网络效应和零边际成本的优势，迅速形成排他性的市场地位。本书详细描述了“赢者通吃”的动态如何扼杀创新，并使得少数几家科技巨头掌握了社会基础设施的关键节点。这不是传统意义上的卡特尔，而是一种基于数据飞轮的、自我强化的、结构性的垄断。 3.3 算法定价与劳动的隐形化： 考察零工经济（Gig Economy）中的算法管理。外卖骑手、网约车司机——他们的工作流程、收入波动乃至休息时间，都由一个无形但无所不在的“中央调度系统”决定。我们揭示了算法如何作为一种冷酷的、非人性化的“包工头”，在不承担传统雇主责任的前提下，实现了对劳动力的极限压榨和精确控制。 四、第三部：哲学的回归——主体性、意义与数字后人类景观 当我们的决策越来越依赖于非人类的计算过程，人类的主体性（Subjectivity）将何去何从？本书的收官部分转向更宏大的哲学追问。 4.1 意图的幽灵：人类能动性的消退： 探讨在高度优化和预测的环境中，选择的真正意义。当系统能够比我们自己更早、更准确地预知我们的欲望和行动时，“自由意志”是否退化为对算法推荐的顺从？我们分析了后真相时代，个性化信息流如何侵蚀了共同的经验基础，使构建意义和公共讨论变得越发困难。 4.2 数字永生与记忆的外部化： 随着个人数据的全面数字化和云端化，我们对“自我”的定义开始漂移。本书探讨了数字身份的持久性、数据继承权，以及将个人记忆和知识完全托管给第三方基础设施所带来的存在主义风险。如果我们的“思想备份”存储在公司的服务器上，那么我们是谁？ 4.3 炼金术的未来：控制与反思的平衡： 本书并非呼吁技术倒退，而是强调对“技术选择”进行有意识的、深思熟虑的审视。数字炼金术的最终目的，是将我们从对技术“被动接受者”的角色中解放出来，重新掌握定义技术如何服务于人类福祉的主动权。这要求公民、立法者和技术构建者共同参与一场关于“什么是好的生活”的深刻对话。 结语：在确定性与偶然性之间 《数字炼金术》邀请读者超越对酷炫技术的迷恋，直面算法时代最核心的挑战：如何在日益精确的计算控制下，保护人类经验的丰富性、伦理的弹性以及社会结构的基本公正。这是一场对现代性的深度剖析，旨在点亮那些在数据洪流中被忽视的、关于权力与人性的隐秘法则。

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这本《Advanced Artificial Intelligence》是一次令人兴奋的智识冒险。它以一种非常系统的方式，将AI的各个分支领域串联起来，让我看到了AI是如何从最初的理论构想到如今的广泛应用。作者并没有回避那些复杂的数学公式和理论推导，反而将其巧妙地融入到流畅的叙事中，让我感觉自己不是在枯燥地学习，而是在进行一场智力探索。 我特别对书中关于“博弈论”的讨论感到着迷。我之前从未深入思考过，AI在与人类或其他AI进行交互时，其决策过程是如何形成的。作者通过引入博弈论的概念，让我理解了AI如何进行策略选择，以及如何预测对手的行为。这让我对AI的“竞争智能”有了更深的认识。

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阅读《Advanced Artificial Intelligence》的过程，对我来说是一次意义非凡的认知升级。我之前对AI的理解，更多地停留在应用层面，比如那些能够识别图像、翻译语言的工具。这本书则将我带入了AI的“幕后”，让我看到了这些工具背后的复杂原理和精妙设计。作者并没有简单地罗列技术名词，而是深入浅出地讲解了各种算法的核心思想，并且用大量的图示和数学推导来辅助说明，这让我在理解的同时，也感受到了理论的严谨性和科学的美感。 我特别喜欢书中关于“自然语言处理”的章节。我一直对机器如何理解和生成人类语言感到好奇，这本书为我揭开了其中的奥秘。作者从词向量、句法分析到语义理解，层层递进地介绍了NLP的发展历程和关键技术。书中对于Transformer模型的讲解，让我对当下最先进的NLP技术有了初步的认识，虽然其中的细节之处还需要反复推敲，但作者的引导让我不再觉得这个领域遥不可及，反而充满了探索的动力。

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我被这本书深深吸引了。它不仅仅是一本关于人工智能的书，更像是一场关于“智慧”的深度对话。《Advanced Artificial Intelligence》这本书以一种非常独特的方式，将那些曾经让我望而却步的复杂概念，变得生动有趣、易于理解。作者的叙述流畅而富有逻辑，让我感觉自己就像是在和一位经验丰富的导师交流，他耐心地引导我一步步深入AI的殿堂。 我尤其对书中关于“计算机视觉”的讲解感到着迷。我一直对机器如何“看”世界感到好奇，这本书为我揭示了其中的奥秘。作者从图像的底层表示，到特征提取，再到各种复杂的神经网络模型，为我描绘了一幅完整的计算机视觉发展图景。书中对于卷积神经网络的详细介绍，让我对图像识别、目标检测等技术有了更深入的理解。

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我必须说，这本书是一次令人振奋的智识之旅。我一直对人工智能的边界和未来充满好奇，而《Advanced Artificial Intelligence》这本书恰恰满足了我这种探索的欲望。作者并没有将AI描绘成一个遥不可及的“神”，而是将其分解为一系列可理解、可实现的组件和技术。我从书中获得的不仅仅是知识，更是一种看待问题的方式和解决问题的思路。 我特别对书中关于“强化学习”的阐释印象深刻。我之前一直觉得，强化学习就像是在玩游戏，通过不断的试错来学习。但这本书让我明白，强化学习背后有着深刻的数学原理和算法设计。作者详细讲解了Q-learning、SARSA以及策略梯度等经典算法，并且用大量的案例来说明它们在不同场景下的应用。我尤其喜欢书中关于“马尔可夫决策过程”的讲解，这让我理解了强化学习的核心框架，并且为我之后更深入的学习打下了坚实的基础。

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坦白说，这本书给我带来的震撼远超我的预期。我一直认为人工智能是一个充满“黑科技”的领域，其中的许多概念和技术都像蒙着一层神秘的面纱。然而，《Advanced Artificial Intelligence》这本书却像一位循循善诱的良师益友，将那些看似高深莫测的知识，一点一点地剥开，让我窥见了其核心的逻辑和运作方式。作者并没有使用晦涩难懂的术语来堆砌内容，而是用一种平易近人的语言，结合生动形象的比喻和案例，将复杂的算法和理论阐释得清晰透彻。 我尤其对书中关于“知识表示”和“推理”的讨论感到着迷。我之前总觉得，AI之所以能够“思考”，是因为它拥有某种特殊的“大脑”。但这本书让我明白，关键在于如何将现实世界的知识有效地存储起来，并从中推导出新的结论。作者详细介绍了符号主义、联结主义以及混合式方法在知识表示上的优缺点，让我对不同AI流派的哲学思想有了更深的理解。书中还探讨了各种推理技术，包括演绎推理、归纳推理和溯因推理，这些让我对AI的“决策过程”有了更细致的认识。

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这本《Advanced Artificial Intelligence》着实让我看到了AI的“灵魂”所在。我之前可能只关注AI能做什么，而这本书则让我思考AI为什么能做。作者用一种非常宏观的视角，将AI的发展置于更广阔的科学和哲学背景下进行解读，这让我的理解不再局限于单一的技术层面，而是上升到了对“智能”本质的探讨。 书中关于“搜索算法”的讨论，让我对AI的决策过程有了更清晰的认识。我之前可能只是认为AI可以“暴力破解”所有答案，但这本书让我明白，高效的搜索算法对于解决复杂问题至关重要。作者详细介绍了A*算法、蒙特卡洛树搜索等经典算法，并且用形象的比喻来解释它们的工作原理。这让我理解了，即使在庞大的搜索空间中，AI也能够找到最优解，或者近似最优解。

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我必须承认，在拿起这本《Advanced Artificial Intelligence》之前，我对“高级人工智能”这个概念的理解非常有限，甚至有些模糊。它在我脑海中可能只是科幻电影里那些拥有自我意识的机器人，或者是能够解决所有难题的超级大脑。然而，这本书却以一种令人惊喜的细致和系统性，将这个概念拆解开来，呈现出它庞大而精密的内在结构。作者并没有回避那些复杂的数学公式和理论推导，反而将其巧妙地融入到流畅的叙事中，让我感觉自己不是在枯燥地学习，而是在进行一场智力冒险。 书中关于“智能体”的讨论，尤其让我印象深刻。我之前从未深入思考过，一个能够感知环境、做出决策并采取行动的系统，其“智能”是如何被量化和实现的。作者通过引入各种模型，从早期的逻辑推理系统到后来的基于概率的模型，再到如今的深度学习驱动的智能体，为我描绘了一幅AI发展的宏伟画卷。我特别喜欢书中关于“目标函数”和“奖励机制”的章节，这让我理解了为什么AI在某些任务上表现出色，而在另一些任务上却显得笨拙。它不再是那种神秘的力量，而是可以通过精心设计的机制来引导和优化的。

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这本书真的让我大开眼界！我一直对人工智能领域充满好奇，尤其是在看到“Advanced Artificial Intelligence”这个书名时，心里就涌起一股跃跃欲试的冲动。我一直觉得AI不仅仅是那些简单的聊天机器人或者自动驾驶技术，它背后蕴含着更深层次的逻辑、算法和哲学思考。这本书从一开始就抓住了我的注意力，它并没有急于介绍那些复杂的模型，而是从AI的起源和发展历程入手，让我对这个领域的演变有了清晰的认识。作者用一种非常生动的方式，将那些抽象的概念具象化，让我感觉自己仿佛置身于一个巨大的知识殿堂，一层一层地探索着AI的奥秘。 尤其是书中对机器学习的深入剖析，让我受益匪浅。我一直以为机器学习就是“喂数据”然后等待结果，但这本书完全颠覆了我的认知。它详细讲解了各种监督学习、无监督学习和强化学习的原理，并且用了一些非常有启发性的案例来阐释。我尤其喜欢作者对于“特征工程”的讲解，之前我总觉得这个环节可有可无，但读完这本书我才明白，好的特征工程能够极大地提升模型的性能，甚至比选择更复杂的算法更重要。书中还涉及了深度学习的一些前沿技术，比如卷积神经网络和循环神经网络，虽然有些地方确实需要反复琢磨，但作者的讲解方式让我感到并不遥不可及，反而是充满了探索的乐趣。

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我强烈推荐这本书给任何对人工智能感兴趣的人。《Advanced Artificial Intelligence》这本书以一种非常独特的方式，将那些曾经让我感到晦涩难懂的AI概念，变得生动有趣、易于理解。作者的叙述流畅而富有逻辑，让我感觉自己就像是在参加一场精彩的讲座，讲师循循善诱，让我不断地产生新的疑问，并带着这些疑问去探索更深层次的知识。 我尤其对书中关于“推荐系统”的讲解感到着迷。我一直对那些能够精准预测我喜好的推荐算法感到好奇，这本书为我揭示了其中的奥秘。作者从协同过滤、基于内容的推荐到混合推荐模型，为我描绘了一幅完整的推荐系统发展图景。书中对于深度学习在推荐系统中的应用，让我对当下最先进的推荐技术有了初步的认识。

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这本书的深度和广度都超出了我的想象。《Advanced Artificial Intelligence》不仅仅是技术手册，它更像是一本关于“智能”的哲学读物。作者以一种非常系统的方式，将AI的各个分支领域串联起来，让我看到了AI之间是如何相互影响、相互促进的。我从书中获得的不仅仅是技术知识，更是一种对AI未来发展方向的深刻洞察。 我特别喜欢书中关于“不确定性推理”的讨论。我之前总觉得，AI做决策应该是精确无误的，但这本书让我明白，现实世界充满了不确定性，而AI也需要处理这种不确定性。作者详细介绍了贝叶斯网络、模糊逻辑等处理不确定性的方法，让我对AI的“鲁棒性”有了更深的认识。

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