具体描述
作者简介
目录信息
一、从幻想到现实
美丽的神话
计算机诞生了
崛起的人工智能
硕果累累 前景诱人
二、计算机充当“专家”――专家系统
专家系统是什么？
专家系统作用何在？
“庐山”真面目
动物识别专家系统
三、计算机充当“高参”――智能决策支持系统
从诸葛亮说起
“智囊团”的出现
能借助于计算机吗？
如愿以偿
四、计算机充当“翻译官”――机器翻译系统
机器翻译史话
机器翻译的过程
让机器理解人的语言
崭露头角
五、智能机器人系统
机器人的诞生
机器人的家族
智能机器人
各行各业显神通
六、人工智能――科技竞争的制高点
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
总而言之，《人工智能探秘》这本书带给我的是一次非常愉快的学习体验。它不仅让我对人工智能有了更系统、更深入的了解，更重要的是，它激发了我对这个领域的持续关注和探索的欲望。这本书就像一位博学的老师，耐心地解答了我关于人工智能的种种疑问，也像一位充满激情的向导，引领我走进了人工智能这个充满无限可能的世界。它让我明白，人工智能并非遥不可及的科幻，而是正在深刻影响我们当下和未来的现实。我真心推荐这本书给所有对人工智能感兴趣的朋友，无论你是初学者还是有一定基础的读者，相信都能从中受益匪浅。
评分书中关于“深度学习”的部分，可以说是整本书的亮点之一。作者以一种非常系统和易于理解的方式，向我展示了深度学习如何从海量数据中学习到复杂的特征表示。他没有回避其中的技术难点，例如反向传播算法的原理，但通过一步步的拆解和可视化解释，让我这个非专业人士也能大致理解其中的逻辑。特别是我对作者在解释“卷积神经网络”在图像识别中的作用时，采用的“层层递进”的讲解方式印象深刻。他通过模拟人眼识别图像的过程，一层层剥离出边缘、纹理、形状等特征，最终组合成我们看到的完整图像。这种细致入微的讲解，让我仿佛置身于一个由神经元组成的迷宫中，一步步探索着机器“看见”世界的方式。
评分这本书并没有止步于理论讲解，它还着重于人工智能的实际应用和未来发展趋势。作者分享了许多前沿的研究成果和产业动态，让我看到了人工智能在医疗、金融、教育、交通等各个领域的广阔前景。例如，在医疗领域，人工智能辅助诊断和药物研发的进展，让我看到了科技如何能够拯救生命；在金融领域，智能风控和算法交易的出现，则让我看到了人工智能如何重塑金融市场。更让我感兴趣的是，作者还对通用人工智能（AGI）和人工智能的未来演进方向进行了大胆的设想，虽然这些设想带有一定的推测性质，但却极大地激发了我的想象力，让我对人工智能的未来充满了期待。
评分在谈到自然语言处理（NLP）时，作者的讲解让我对计算机如何理解和生成人类语言有了全新的认识。我一直觉得，让机器理解那些充满歧义、情感和文化内涵的语言是一件极其困难的事情，但这本书让我看到了其中的可能性。作者介绍了词向量、循环神经网络（RNN）和Transformer等关键技术，并用通俗易懂的例子解释了它们的工作原理。特别是Transformer模型，它在处理长序列文本时的强大能力，以及“注意力机制”如何让模型聚焦于重要的信息，这些都让我惊叹不已。书中还展示了机器翻译、情感分析、问答系统等NLP的应用，这些技术已经深刻地影响了我们的日常生活，比如智能客服、语音助手等等，这本书让我对这些“幕后英雄”有了更清晰的了解。
评分这本书的开篇部分，作者花了相当多的篇幅来回顾人工智能的发展历程，从图灵测试的诞生，到早期符号主义的兴起，再到连接主义的复苏，以及后来机器学习的蓬勃发展。我尤其喜欢作者对每一个重要阶段的描述，他并没有简单地罗列事件和人物，而是深入剖析了当时的技术瓶颈、理论突破以及它们对人工智能发展方向产生的关键性影响。例如，在讲述早期符号主义的局限性时，作者通过一些生动的比喻，将那些抽象的逻辑推理过程变得容易理解，让我能够体会到为什么仅仅依靠规则和逻辑难以解决现实世界中那些模糊和不确定的问题。而当他谈到神经网络的崛起时，更是让我看到了生物智能的启发性，以及通过模仿大脑的连接方式，计算机如何能够从数据中学习并做出预测。这种梳理脉络的方式，为我构建了一个人工智能发展的宏大图景，让我对它的“前世今生”有了清晰的认知。
评分在探讨机器学习的核心概念时，这本书可以说是做到了极致的细致。作者并没有直接抛出复杂的数学公式，而是循序渐进地引导读者理解“监督学习”、“无监督学习”和“强化学习”这三大主要范式。我尤其对他在解释“过拟合”和“欠拟合”时所使用的例子印象深刻。他用一个形象的比喻，将模型训练比作学生学习，过拟合就像学生死记硬背答案，虽然能应付当下的考试，但遇到稍微不同的题目就束手无策；而欠拟合则像学生基础不牢，连最简单的概念都掌握不好。这种贴近生活的类比，让那些原本可能枯燥的技术细节变得生动有趣，也让我能够更直观地理解模型性能优化的重要性。此外，作者还穿插了许多关于不同算法的介绍，比如决策树、支持向量机、以及深度学习中的卷积神经网络和循环神经网络，并巧妙地将它们的应用场景相结合，让我看到了这些算法在图像识别、自然语言处理等领域的强大威力。
评分对于人工智能的伦理和社会影响，这本书也进行了深入的探讨。我欣赏作者的审慎态度，他并没有一味地夸大人工智能的潜力，而是客观地分析了它可能带来的挑战和风险。比如，在讨论自动驾驶技术时，作者提到了“电车难题”的经典伦理困境，并分析了如何在算法设计中纳入人类的价值观和道德判断。这让我意识到，人工智能的发展不仅仅是技术层面的革新，更是对人类社会伦理体系的挑战。此外，书中还触及了数据隐私、算法偏见、就业结构变化等议题，并引用了许多真实的案例和研究数据来支撑观点。这让我对人工智能可能带来的社会变革有了更深刻的警惕和反思，也促使我思考如何在拥抱技术进步的同时，最大限度地规避其潜在的负面影响。
评分我非常喜欢作者在书中穿插的案例分析。无论是经典的AlphaGo战胜人类围棋冠军的故事，还是近期在人脸识别、自动驾驶领域的突破，作者都能够将复杂的技术原理与生动的事件相结合，让读者在阅读过程中感受到人工智能的魅力。他并没有仅仅停留在“是什么”，而是深入到“为什么”和“怎么做”的层面，引导读者思考这些技术背后的逻辑和创新。例如，在分析AlphaGo的成功时，他不仅介绍了深度强化学习的原理，还探讨了它如何通过“自我对弈”不断学习和进步，这种对技术细节的挖掘，让我在赞叹人工智能强大能力的同时，也对创造这些奇迹的科学家和工程师们充满了敬意。
评分这本书的名字叫做《人工智能探秘》，拿到这本书的时候，我并没有抱太大的期望，因为市面上关于人工智能的书籍实在太多了，内容常常趋于同质化，要么是过于学术的理论堆砌，要么是过于浮夸的未来畅想，很少能找到一本既能深入浅出地讲解概念，又能引发读者思考的书。《人工智能探秘》的封面设计倒是有几分吸引力，简洁的线条勾勒出一个抽象的、充满未来感的神经网络结构，配上深邃的蓝色背景，似乎暗示着书中内容将带领读者遨游于一个未知的知识海洋。翻开第一页，作者的引言倒是颇具诚意，他坦言了自己对人工智能的迷恋，以及希望通过这本书与读者一同探索这个领域的初心。这让我感到一种亲切感，仿佛是一位经验丰富的向导，将要引领我走过人工智能的丛林，揭示那些隐藏在复杂算法背后的奥秘。我期待的是，它不仅仅是一本“科普书”，更是一次思想的启迪，能够让我对这个正在深刻改变我们世界的科技，有一个更深刻、更全面的认识。
评分这本书的语言风格非常独特，它既有学术的严谨性，又不失通俗的趣味性。作者善于运用类比、比喻等手法，将那些晦涩难懂的专业术语变得生动形象。我尤其欣赏他在描述神经网络结构时，用“层层嵌套的函数”来比喻，以及在讲解算法优化时，用“在迷宫中寻找最优路径”来形容，这些都帮助我建立起直观的理解。此外，作者的写作节奏把握得也很好，不会过于冗长，也不会过于简略，总能在恰当的时候提供必要的解释或引申，让读者保持持续的阅读兴趣。
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