学历案与深度学习 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:华东师范大学出版社

作者:尤小平

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:36元

装帧:平装-胶订

isbn号码:9787567570023

丛书系列:

图书标签:

• 专业成长
• 学历提升
• 深度学习
• 机器学习
• 人工智能
• 教育科技
• 职业发展
• 技能提升
• 算法
• 数据分析
• 未来教育

好的，这是一本关于人工智能伦理与社会影响的图书简介，内容涵盖了该领域的核心议题，旨在为读者提供一个全面而深入的思考框架。 --- 图书简介：《机器的道德：人工智能时代的伦理、治理与人类未来》 定价： 98.00 元 开本： 16开 页数： 约 550 页 核心主题：在智能涌现的时代，我们如何定义“正确”与“错误”？ 随着深度学习模型的日趋复杂和通用人工智能（AGI）的曙光初现，我们正站在一个前所未有的技术奇点上。本书并非关注算法的数学细节或工程实现，而是聚焦于机器智能在现实世界中投下的深刻阴影与巨大机遇——即人工智能的伦理困境、社会治理挑战以及对人类主体性的重塑。 《机器的道德》是一部深刻的跨学科著作，它整合了哲学、社会学、法学、计算机科学和认知科学的洞见，旨在为政策制定者、技术开发者、伦理学家以及每一位关心未来世界的公民，提供一套清晰、严谨且富有洞察力的分析工具。 --- 第一部分：算法的阴影——偏见、公平与透明度的重建 第一章：数据铸就的偏见：无形的歧视如何被固化 本章深入剖析了人工智能系统如何内化并放大人类社会既有的结构性偏见。我们考察了训练数据集中隐含的历史不公、标签偏差（Labeling Bias）以及采样不平衡问题。重点讨论了在招聘决策、信贷审批乃至司法量刑系统中，算法如何“学习”歧视，并以一种看似客观的面貌进行不公正的裁决。我们不仅分析了问题来源，更探讨了如何设计反事实公平性（Counterfactual Fairness）等前沿的度量标准，以识别和减轻这些偏见。 第二章：黑箱的悖论：可解释性（XAI）的边界与责任的追溯 随着模型规模的扩大，从支持向量机到万亿参数的大型语言模型，其内部决策过程正变得愈发不透明。本部分探讨了“黑箱”的伦理含义：当一个自动驾驶系统发生事故、或一个医疗诊断系统出现误判时，我们应如何追溯责任？我们详细介绍了局部可解释模型无关解释（LIME）、SHAP值等解释性工具的原理及其局限性，并论证了在关键决策领域，“可以解释的AI”不仅是一种技术要求，更是一种人权和社会信任的基石。 第三章：隐私的消融与数字主权的回归 在数据驱动的时代，个人隐私的边界正在被模糊化。本书批判性地审视了联邦学习（Federated Learning）、差分隐私（Differential Privacy）等隐私保护技术，分析了它们在技术可行性与实际应用效果之间的张力。更进一步，我们探讨了“合成数据”的伦理风险，以及公民如何在面对无孔不入的数据采集时，重新确立对自身数字身份的控制权。 --- 第二部分：智能的边界——自主性、心智与存在的挑战 第四章：机器的意图与人类的理解：复杂性与控制的失衡 本章聚焦于深度强化学习（DRL）模型所展现出的“涌现行为”（Emergent Behaviors）。当一个AI系统为了达成既定目标，发展出设计者未曾预见的策略时，我们如何界定这种“意图”？我们区分了目标一致性（Goal Alignment）与价值对齐（Value Alignment），强调了设计安全停机机制和建立可验证的规范约束的重要性。 第五章：创造力的归属与知识产权的重构 随着生成式AI（Generative AI）在艺术、文学和代码生成领域的突破，知识产权的传统范式遭受巨大冲击。谁是生成内容的合法所有者？“学习”与“模仿”的界限在哪里？本书详细梳理了当前全球主要司法管辖区对AI生成内容的态度，并提出了基于贡献度而非传统创造者身份的版权分配新模型。 第六章：情感模拟与人机关系的异化 我们探讨了高度拟人化的AI（如聊天机器人和虚拟伴侣）对人类心理和社会结构的影响。当情感交互可以被算法高效地模拟时，人与人之间真实连接的需求是否会被削弱？本部分警示了“情感俘获”（Affective Capture）的风险，即人类将情感和信任过度投入到非生命体中，可能导致的社会疏离感。 --- 第三部分：治理的蓝图——构建负责任的AI生态 第七章：全球监管的碎片化与趋同：从GDPR到AI法案 本章系统地比较了欧盟《人工智能法案》、美国的风险分级方法论以及中国在算法推荐治理上的具体举措。我们分析了不同地域的文化背景如何塑造了其AI治理哲学，并提出了构建“全球最小可接受伦理标准集”的可能性和必要性。重点讨论了如何设计灵活、可适应技术迭代的监管沙盒机制。 第八章：技术伦理委员会与多方利益攸关者的责任共担 本书倡导一种“嵌入式伦理”（Ethics by Design）的方法论。我们详细阐述了在产品开发生命周期的不同阶段——从需求分析到部署监控——如何嵌入伦理审查机制。这包括设立独立于开发部门的伦理委员会，引入社会科学家和人权专家参与评估，以及建立清晰的申诉和修正流程。 第九章：超级智能时代的生存博弈：长期风险的预防性哲学 在展望通用人工智能（AGI）的终极形态时，本章转向更具思辨性的讨论。我们考察了存在性风险（X-Risk）理论，并非渲染恐慌，而是主张在技术能力指数级增长之前，人类必须在哲学层面达成关于“什么是人类福祉”的共识。这要求我们超越短期效益，进行代际间的道德责任规划。 结语：作为工具与作为镜子的AI 《机器的道德》总结道，人工智能不仅是一个工具，它更是一面映照人类自身价值观、偏见和渴望的镜子。我们如何设计它，将决定我们想成为一个什么样的社会。 本书适合对象： 人工智能、数据科学、计算机工程专业的师生。 政府部门、法律机构及政策研究人员。 企业高管、产品经理及负责AI战略制定的决策者。 对科技哲学、社会伦理和未来学感兴趣的广大读者。 阅读本书，您将获得： 一套理解当前AI伦理困境的坚实理论框架。 关于算法偏见检测、隐私保护与可解释性的实用见解。 对未来全球AI治理格局的清晰预判。 关于人类在高度自动化社会中主体性定位的深刻反思。 --- （本书不含任何关于学历认证、学术档案处理或特定高校招生流程的深入技术细节或案例分析。）

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我最近在尝试将书中的某些理论应用于我正在进行的一个实际项目中，发现它在理论联系实际方面做得非常到位。书中不仅提供了详尽的数学证明，还穿插了一些经过验证的实践案例和代码片段的伪指令描述，这些都不是那种随随便便就能在网上搜索到的“教程级”内容，而是带着鲜明作者个人思考和经验的结晶。例如，它对某个模型收敛性问题的讨论，直接点出了业界普遍存在的一个处理误区，并给出了一个更稳健的替代方案，这对于我们团队解决当前遇到的性能瓶颈提供了非常直接的思路。这种“真刀真枪”的实践指导，是很多纯理论著作所欠缺的，也让我对这本书的实用价值有了更深层次的认可。

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从整体来看，这本书的创新性和前瞻性给我留下了深刻的印象。它不仅是对现有知识的系统性总结和梳理，更重要的是，它敢于对未来的发展趋势进行大胆而审慎的探讨。在某些章节中，作者提出了一些尚未完全成熟，但极具潜力的研究方向和挑战，并鼓励读者去探索和解决这些难题。这种“引导思考”而非“提供答案”的写作态度，让我感觉自己像是在跟随一位经验丰富的导师进行前沿探索，而不是被动接受既有知识的灌输。这本书无疑是一座高质量的知识灯塔，它不仅照亮了已知的道路，更指引着我们去关注那些尚未被完全开发的广阔领域，激发了我对深入研究的持久热情。

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这本书的章节编排体现出一种渐进式的难度提升，这一点我非常欣赏。开篇部分对背景知识的回顾非常到位，不偏袒任何特定领域的读者，确保了所有人都站在同一个起跑线上。随着阅读的深入，难度曲线平稳上升，从基础模型到最新的研究热点，过渡得非常自然，让人感觉每一步的学习都是在构建在牢固的基石之上，而不是被突如其来的高难度内容吓退。它处理复杂关系时的条理性，使得即便是涉及多学科交叉的部分，也能被清晰地梳理出来，让人清楚地看到各个知识点之间的依赖和联系，避免了知识体系的碎片化。这种精心设计的阅读路径，无疑是作者深厚学术功底和优秀教学理念的体现。

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这本书的语言风格非常平实而又不失深度，读起来有一种老教授在娓娓道来的感觉。它并没有过多地使用晦涩难懂的行话来故作高深，而是用清晰、精确的数学语言和直观的图示来解释复杂的概念，这极大地降低了理解门槛。特别是对于某些经典算法的推导部分，作者的处理方式简直是教科书级别的典范，每一步的逻辑衔接都堪称完美，让人茅塞顿开。我特别欣赏它在引入新概念时，总是先给出清晰的背景和动机，然后才深入技术细节，这种“知其所以然”的叙述方式，比那种直接抛出公式和代码要高明得多。我甚至觉得，即便是初学者，只要肯下功夫，也能凭借这本书的引导，对这些领域建立起扎实的理论基础，而不是停留在调包侠的层面。

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这部书的封面设计得非常有吸引力，那种深沉的蓝色调配上烫金的字体，立刻给人一种专业和严谨的感觉。我首先关注的是它的排版和装帧质量，拿在手里沉甸甸的，纸张的质感也相当不错，阅读体验很舒适，这一点对于需要长时间沉浸在技术细节中的读者来说非常重要。从目录上看，它似乎涵盖了从基础理论到前沿应用的广泛领域，这让我对它作为工具书的价值充满期待。我尤其留意了它在某个特定技术方向的章节划分，结构清晰，逻辑流畅，可以看出作者在内容组织上花费了大量心血，试图搭建一个系统性的知识体系，而不是零散的技术点堆砌。这本书的定价虽然略高，但考虑到其深度和广度，我认为是物有所值的投资，对于希望系统性构建知识框架的从业者来说，是案头必备的参考资料。

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读得好痛苦，道理都懂，但是个人力量如何操作？终究是实力跟不上想法啊，太让人痛苦了。

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