如何创造可信的AI pdf epub mobi txt 电子书下载 2024

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[美] 盖瑞·马库斯(Gary Marcus )

湛庐文化/浙江教育出版社

龙志勇

2020-5-31

285

89.90元

平装

9787572200526

图书标签: 人工智能科技技术人工智能，无人驾驶汽车，看小孩儿的机器人，重启AI 认知网络生活 2020 阅读2020

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发表于2024-11-28

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图书描述

当下的AI存在哪些风险？真的有可信的AI吗？

理想的AI与现实的AI之间究竟存在哪些差距？

如何构建人类和AI之间的信任？

关于人工智能的炒作总是甚嚣尘上，但要得到真正可信的AI，却远比想象的要复杂得多，超级智能的时代还远没有到来。创造真正可信的AI需要赋予机器常识和深度理解，而不是简单地统计分析数据。本书勾勒了未来人工智能发展的最佳路线图，对当前人工智能的现状进行了清晰且客观的评估。

作者盖瑞·马库斯是人工智能领域的专家，同时还是心理学和神经科学教授，在计算机科学、认知科学、语言学、人工智能等领域都练就了相当深厚的学术功底，并敢于挑战学术界的主流观点。当整个人工智能学术界都在过分乐观地高歌猛进时，他不断撰文和发表演讲来指出以深度学习为代表的当下AI的弊端和局限性，《如何创造可信的AI》这本书正是马库斯对他关于人工智能观点的最佳总结。

盖瑞·马库斯和欧内斯特·戴维斯从深度学习算法固有的缺陷出发，阐述了当下AI技术发展的桎梏，对当前AI的场景应用和研究范式中的问题进行了分析，他指出AI真正的问题在于信任，常识才是深度理解的关键。最终从认知科学中提炼出了11条对人工智能发展方面的启示，以通用人工智能为发展目标，给出了未来AI技术的一种发展方向。

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著者简介

[美]盖瑞·马库斯（GaryMarcus）

新硅谷机器人创业公司Robust.AI首席执行官兼创始人。机器学习公司“几何智能”首席

执行官兼创始人，该公司于2016年被优步收购，随后马库斯在优步创立了人工智能实验室。

纽约大学心理学和神经科学教授。研究方向跨越人类和动物的行为，涉及神经科学、心理学、人工智能等多个领域。

1994年于麻省理工学院博士毕业，师从心理学大师史蒂芬·平克。

[美]欧内斯特·戴维斯（ErnestDavis）

纽约大学柯朗数学科学研究所计算机科学教授，人工智能领域科学家。

图书目录

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

现阶段深度学习的进展比不懂深度学习的人比如尤瓦尔赫拉利所想象的慢很多很多，深度学习要达到人们对他期望还有很长的路要走。人工智能正在不断发展的过程之中，所以，我们最好尽自己最大的力量，确保接下来会发生的一切都是安全、可信、可靠的，并在我们的引导之下，让人工智能尽可能地为全人类提供帮助。而朝这一目标前进的最佳路线，就是跳出大数据和深度学习这个框架，走向更具鲁棒性的全新的人工智能——经过精心工程设计的，出厂就预装价值观、常识和对世界深度理解的人工智能。

评分☆☆☆☆☆

大概一页纸能说明白的事，说了一整本书

评分☆☆☆☆☆

看完觉得啥也没讲

评分☆☆☆☆☆

关于人工智能的炒作总是甚嚣尘上，但要得到真正可信的AI，却远比想象的要复杂得多，超级智能的时代还远没有到来。创造真正可信的AI需要赋予机器常识和深度理解，而不是简单地统计分析数据。本书勾勒了未来人工智能发展的路线图，对当前人工智能的现状进行了清晰且客观的评估。 Gary Marcus和Ernest Davis从深度学习算法固有的缺陷出发，阐述了当下AI技术发展的桎梏，对当前AI的场景应用和研究范式中的问题进行了分析，他指出AI真正的问题在于信任，常识才是深度理解的关键。最终从认知科学中提炼出了11条对人工智能发展方面的启示，以通用人工智能为发展目标，给出了未来AI技术的一种发展方向。

评分☆☆☆☆☆

经典AI有点像演绎法，深度学习有点则像归纳法。前者设不全前提，后者找不尽规律，而常识和理解并不能仅依靠类似康德的先天知性范畴可以推导出来。“人在世界中存在”，AI真的能做到对这世界的理解吗？