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出版者:知城

作者:吳逸賢．吳目誠

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:20030601

价格:NT$ 550

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isbn号码:9789867845689

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• 计算机导论
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《人工智能的未来：从基础到前沿》 这是一本全面探索人工智能（AI）领域，从其诞生之初的哲学思辨，到当下飞速发展的各项技术，再到展望其未来可能走向的深度导览。本书旨在为读者提供一个清晰、系统且充满洞察力的人工智能全景图，无论您是初次接触AI的探索者，还是希望深化理解的行业从业者，都能从中获益。 第一部分：人工智能的哲学基石与历史演进 本书的开篇，我们将一同回溯人工智能思想的源头。从古希腊哲学家关于思维本质的探讨，到19世纪逻辑学和计算理论的奠基，人工智能并非凭空出现，而是人类对自身智能以及机械模仿智能的长期追求的结晶。我们将深入剖析图灵测试的意义与局限，理解符号主义、连接主义等早期AI流派的核心理念，以及它们如何塑造了AI发展的早期路径。 随后，我们将梳理人工智能发展历程中的重要里程碑。从早期基于规则的专家系统，到机器学习的兴起，再到深度学习的革命性突破，我们会详细介绍每一个阶段的关键技术、代表性成就以及遇到的挑战。这一部分将帮助读者理解AI并非一蹴而就，而是经历了一系列理论创新和技术迭代，才演变至今日的模样。我们将探讨“AI的冬天”为何出现，以及是什么样的研究突破使其重新焕发生机。 第二部分：驱动人工智能发展的核心技术 人工智能的强大能力并非源于单一技术，而是多种尖端技术的融合与协同。本部分将聚焦于驱动当前AI发展最为关键的几项技术，并对其进行深入浅出的讲解。 机器学习： 作为AI的核心驱动力，我们将详细介绍监督学习、无监督学习和强化学习的基本原理。读者将了解支持向量机（SVM）、决策树、K-均值聚类等经典算法，以及它们在模式识别、数据分析等领域的应用。 深度学习： 这是近年来AI领域最引人注目的突破。我们将剖析人工神经网络（ANN）的结构，特别是卷积神经网络（CNN）在图像识别中的卓越表现，以及循环神经网络（RNN）和Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域的巨大潜力。读者将了解深度学习模型如何通过多层非线性变换来学习复杂的特征表示。 自然语言处理（NLP）： 随着AI与人类交互的需求日益增长，NLP技术扮演着至关重要的角色。本书将介绍词嵌入、语言模型、机器翻译、情感分析、文本生成等NLP核心任务，并探讨Transformer架构如何彻底改变了我们处理和理解语言的方式。 计算机视觉（CV）： 使机器能够“看见”并理解图像和视频是AI的重要前沿。我们将讲解图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别等计算机视觉任务，以及CNN等深度学习模型在该领域的应用。 强化学习： 这种通过试错来学习最优策略的方法，在游戏AI（如AlphaGo）和机器人控制等领域取得了显著成果。我们将介绍马尔可夫决策过程（MDP）、Q-learning、深度Q网络（DQN）等概念，帮助读者理解机器如何通过与环境互动来学习。 第三部分：人工智能的应用领域与伦理考量 人工智能已不再是实验室里的概念，而是深刻地改变着我们生活的方方面面。本部分将展示AI在各行各业的广泛应用，并审视其发展所带来的深刻伦理和社会问题。 AI在各领域的应用： 医疗健康： 从辅助诊断、药物研发到个性化治疗，AI正在革新医疗服务。 金融服务： 风险评估、欺诈检测、算法交易等领域，AI已成为关键驱动力。 自动驾驶： AI在感知、决策和控制方面的进步，正在逐步实现车辆的自主运行。 智能制造： 优化生产流程、预测性维护、机器人协作，AI助力工业升级。 教育： 个性化学习平台、智能辅导系统，AI为教育注入新活力。 娱乐与媒体： 内容推荐、虚拟现实、游戏AI，AI丰富着我们的娱乐体验。 科学研究： 加速新材料发现、模拟复杂系统，AI成为科研的强大助手。 人工智能的伦理与挑战： 偏见与公平性： AI模型可能继承甚至放大训练数据中的偏见，导致不公平的结果。我们将探讨如何检测和缓解AI中的偏见。 隐私与安全： AI系统对数据的依赖性以及潜在的滥用风险，引发了对个人隐私和数据安全的担忧。 就业与经济影响： AI的自动化能力可能对传统就业岗位造成冲击，引发关于未来工作和经济公平的讨论。 可解释性与透明度： 许多复杂的AI模型，特别是深度学习模型，其决策过程“黑箱化”，缺乏可解释性。我们将讨论“可解释AI”（XAI）的研究进展。 责任归属： 当AI系统出现错误或造成损害时，责任应如何界定？这是AI发展中必须面对的法律和伦理难题。 自主武器与安全： 关于AI在军事领域的应用，特别是自主武器的开发，引发了广泛的国际讨论和担忧。 第四部分：人工智能的未来展望与前沿探索 本书的最后一部分，我们将目光投向AI的未来。在理解了AI的核心技术和当前挑战之后，我们将探讨未来可能的发展方向，以及一些正在进行的、可能改变AI面貌的前沿研究。 通用人工智能（AGI）： 探讨实现能够执行人类所有智力任务的AGI的可能性、路径以及潜在的风险。 AI的创造力： 关注AI在艺术、音乐、写作等领域的创造性应用，以及它如何挑战我们对“创造力”的定义。 人机协作： 探索AI如何更好地与人类协同工作，增强人类的能力，而非取代人类。 AI的能源效率与可持续性： 讨论当前AI模型对计算资源和能源的巨大需求，以及如何开发更节能、更环保的AI技术。 强化学习的进步： 展望强化学习在更复杂环境中的应用，以及其与深度学习更深度的结合。 新兴的AI范式： 介绍一些正在萌芽的新兴AI研究方向，如联邦学习、联邦迁移学习、因果推断在AI中的应用等。 《人工智能的未来：从基础到前沿》不仅是一本知识的集合，更是一场关于智能、技术和社会变革的深度对话。通过本书，您将能够构建起对人工智能的全面认知，理解它的力量、潜力以及伴随而来的挑战，并为即将到来的人工智能时代做好准备。

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我花了整整一个下午试图从这本书的开篇部分理清其核心论点，但收获甚微，简直像是在迷雾中摸索一块拼图。作者的行文风格极其晦涩，充满了那种学院派特有的、不加修饰的术语堆砌。他似乎默认读者已经具备了相当的背景知识，一上来就直接抛出了复杂的概念模型，根本没有耐心去搭建一个循序渐进的理解框架。很多关键的定义，放在了需要读者自己去深挖的脚注或者引用文献中，而不是在首次出现时就给予清晰的解释。举个例子，关于某种基础逻辑运算的介绍，他用了一大段话来描述其数学推导过程，但对于这个运算在实际应用中的直观作用，却寥寥数语带过，让人抓不住重点。我不得不频繁地停下来，拿起手机去搜索引擎上查找那些他默认我应该知道的词汇，这极大地打断了我的学习流程。这种教学方式的缺陷在于，它更像是一份为同行准备的备忘录，而不是为初学者编写的入门指南。真正的导论，应该像一位耐心的向导，一步步带领你穿过茂密的森林，而不是直接把你扔到森林深处，让你自己找出口。对于一个想建立系统认知的读者来说，这种叙事上的跳跃和深度的不均衡，带来的挫败感是巨大的。

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这本书的封面设计简直是视觉的灾难，那种老旧的、带着廉价印刷感的配色和字体，让我第一次在书店里看到它时，差点以为自己穿越回了上世纪八十年代的某个电子元件仓库。更别提那封面上的插图了，抽象得让人摸不着头脑，像是某个程序员喝醉了酒随意涂抹上去的草图。拿到手里沉甸甸的质感，倒也让人觉得它“有分量”，可一旦翻开内页，那种粗糙的纸张和满篇密密麻麻、毫无留白的设计，立马将我的阅读兴致消磨殆尽。我原本对手册或导论性质的书籍抱有期待，希望它们能用现代的排版和清晰的图示来引导我，但这本书完全是反其道而行之。它的版式拥挤到让人喘不过气，章节之间的过渡也显得生硬而突兀，就像是把一系列零散的讲稿强行拼凑在了一起。我尝试着去理解它的逻辑脉络，但光是适应这种阅读体验就耗费了我大量的精力，每次阅读都像是在进行一场对视力的挑战。如果说内容是书籍的灵魂，那么这本的“外壳”简直是灵魂的粗糙囚笼，极大地阻碍了信息高效的传递。我不得不承认，单从作为一件“阅读产品”的角度来看，它的设计美学和用户体验简直是零分，完全没有考虑到现代读者的阅读习惯和对视觉舒适度的基本要求。

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我对这本书的引用和参考文献部分感到非常不解。在每一个章节的末尾，作者都会列出一长串的文献列表，但这些文献的年代感同样令人堪忧，很多都出自上世纪七八十年代的期刊或会议记录。虽然追溯源头是学术的严谨表现，但一本面向当代读者的导论，理应平衡历史的深度与现代的前沿视野。当我试图通过书中的引用去查找更深入的资料时，发现很多引用的核心观点已经被后来的研究彻底推翻或发展出了更优的理论。这让我对作者筛选信息的能力产生了怀疑：他似乎只是将自己熟悉的旧有资料堆砌起来，而没有进行批判性的筛选和整合。这种引用风格，不仅没有增加本书的权威性，反而让读者感觉自己正在阅读一份过时的、缺乏迭代的知识档案。一个合格的导论，应该像一座桥梁，连接历史的基石与未来的方向，而不是一个封闭的、只循环播放旧日录音的房间。这本书的结构和内容倾向，让我感觉它更适合被放在博物馆的“计算历史区”，而不是当今的学习桌上。

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这本书的“导论”部分，与其说是对电子计算机的入门介绍，不如说是一篇关于特定年代硬件发展史的编年史。作者似乎对理论性的阐述有着近乎偏执的热爱，却忽略了“计算”的本质——即解决实际问题。大量的篇幅被用来详细描述晶体管的物理特性、早期的CPU架构细节，这些信息虽然在技术上有其历史意义，但对于一个想了解现代计算机如何运作的读者来说，这些知识的优先级实在太低了。更令人抓狂的是，书中对软件和算法的讨论少得可怜，即使提到了，也往往是那种高度抽象、缺乏具体编程语言支撑的伪代码，根本无法帮助读者将理论转化为实践。我渴望看到清晰的流程图来解释操作系统的工作原理，或者用Python/Java的片段来演示一个简单的数据结构操作，但这本书里，这些“活的”内容几乎找不到。它更像是一本厚厚的、关于“制造计算机零件”的教科书，而不是关于“使用计算机思考”的指南。这种重硬件、轻软件的倾向，在信息技术日新月异的今天，无疑是一种严重的偏科。

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这本书在案例分析和实际应用部分的阐述，简直是脱离了时代背景的活化石。我读到关于“数据存储”的那一章时，里面举的例子竟然还停留在磁带和软盘的时代，对于固态硬盘（SSD）的提及也只是草草带过，完全没有深入探讨现代计算中固态存储带来的性能飞跃和架构变化。更令人啼笑皆非的是，书中对网络协议的描述，似乎还停留在局域网的初级阶段，对于云计算、大数据处理中常用的分布式系统架构，几乎是只字未提，或者只是用一些过时的术语在表面上划过。这让我非常困惑，这本书的审校和再版流程是形同虚设吗？它似乎完全没有跟上近十年计算机科学领域翻天覆地的变化。购买一本导论类书籍，我期待的是能学到当前业界主流的技术栈和思维模型，而不是被动地接受一套已经过时的知识体系。读完这些案例，我反而产生了一种“我学到的这些知识，可能在实际工作中已经无法直接应用”的焦虑感。如果内容无法反映现实，那么它的指导价值就大打折扣了。

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