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出版者:Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG

作者:Date, S. K. 编

出品人:

页数:1376

译者:

出版时间:

价格:$ 258.77

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isbn号码:9783540786962

丛书系列:

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《新视野：人工智能在21世纪的应用与展望》 本书深入探讨了人工智能（AI）在21世纪的蓬勃发展及其对人类社会产生的深远影响。我们并非简单地罗列技术名词，而是试图勾勒出一幅生动而全面的AI图景，从理论基石到实际应用，从当前成就到未来趋势，为读者提供一个清晰的视角。 第一部分：AI的基石与演进 本部分将追溯人工智能的历史脉络，从早期符号主义的逻辑推理，到连接主义的神经网络崛起，再到如今深度学习的革命性突破。我们将详细解析支撑AI发展的关键技术，包括机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉、强化学习等。书中将以通俗易懂的方式解释这些技术的核心原理，避免过于晦涩的数学推导，而是侧重于其思想精髓和工作机制。例如，在讲解机器学习时，我们会用实际的例子来阐述监督学习、无监督学习和半监督学习的区别；在探讨深度学习时，我们会介绍卷积神经网络（CNN）如何实现图像识别，以及循环神经网络（RNN）和Transformer模型如何驱动自然语言理解。 第二部分：AI在各行各业的落地生根 AI早已不是实验室里的概念，它正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。本部分将聚焦AI在不同行业的实际应用，展现其带来的巨大变革。 智能医疗： 从辅助诊断到药物研发，AI正在重塑医疗健康领域。我们将介绍AI在医学影像分析中的应用，如何帮助医生更早、更准确地发现疾病；探讨AI在个性化治疗方案制定上的潜力，如何根据患者的基因和病史量身定制治疗策略；以及AI在加速新药发现和临床试验方面的贡献。 智慧交通： 自动驾驶技术是AI在交通领域最受瞩目的应用之一。本书将剖析自动驾驶的感知、决策和控制系统，讨论其面临的挑战和未来发展方向。此外，我们还会探讨AI在智能交通管理中的作用，如何优化交通流量、减少拥堵，以及提升公共交通的效率。 智能制造： AI正引领制造业迈向智能化转型。我们将展示AI在生产线优化、质量检测、预测性维护等方面的应用，如何提高生产效率、降低成本，并实现更柔性的生产模式。机器人与AI的结合，也将在智能工厂中扮演越来越重要的角色。 金融科技（FinTech）： AI在金融领域的应用可谓“无处不在”。从智能投顾、风险评估到反欺诈系统，AI正在改变金融服务的形态。本书将探讨AI如何分析海量金融数据，提供更精准的投资建议，以及如何构建更安全的交易环境。 教育创新： AI在教育领域的潜力同样巨大。我们将介绍AI如何实现个性化学习，根据学生的学习进度和风格调整教学内容；探讨智能辅导系统如何为学生提供实时反馈和支持；以及AI在教育资源分配和管理方面的应用。 零售与电商： 推荐系统是AI在零售领域最成功的应用之一。本书将揭示推荐算法背后的原理，如何理解用户的兴趣偏好，并提供精准的产品推荐。此外，AI还在库存管理、客户服务等方面发挥着重要作用。 第三部分：AI的伦理、挑战与未来 技术的发展总是伴随着挑战和机遇。在AI飞速进步的同时，我们也必须审慎思考其可能带来的伦理问题和社会影响。 数据隐私与安全： AI的训练离不开海量数据，如何保护个人隐私和数据安全成为亟待解决的问题。我们将讨论数据采集、存储和使用过程中的风险，以及相关的法律法规和技术解决方案。 算法偏见与公平性： AI算法可能因为训练数据的偏差而产生偏见，导致不公平的结果。本书将探讨算法偏见产生的根源，以及如何设计和部署更公平、更透明的AI系统。 就业市场的变革： AI自动化可能会取代部分人力劳动，对就业市场带来冲击。我们将分析AI对不同行业和职业的影响，并探讨人类如何在AI时代找到新的定位和发展机会。 AI的“黑箱”问题与可解释性： 深度学习模型的复杂性使得其决策过程难以理解，即所谓的“黑箱”问题。本书将介绍AI可解释性（XAI）的研究进展，以及为何理解AI的决策过程至关重要。 通用人工智能（AGI）的探索： 我们将展望AI的未来发展，探讨通用人工智能（AGI）的可能性和挑战。AGI是指能够执行人类能够完成的任何智力任务的AI，其实现将是AI领域的终极目标之一。 人机协作的新模式： AI的最终目标并非取代人类，而是与人类协同工作，共同创造更大的价值。本书将探讨未来人机协作的模式，以及如何构建一个更加和谐、高效的人工智能社会。 《新视野：人工智能在21世纪的应用与展望》并非一本枯燥的技术手册，而是一次关于智能未来的深度思考。我们希望通过这本书，帮助读者理解AI的本质，认识其巨大的潜力，并理性地面对它所带来的挑战，共同塑造一个更加智能、美好的明天。

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这本书带给我的震撼，主要来源于其跨学科对话的张力。我出身于纯粹的计算机科学背景，习惯了二元逻辑和明确的算法定义。然而，《ICAME 2007》中收录的许多社会科学领域的贡献者，他们提出的问题往往是开放式的、充满情境依赖性的。最精彩的部分，我认为是关于“解释性”的讨论。当一个算法模型识别出数据中的某种模式时，如何用非技术性的、有说服力的叙事方式将其传达给非技术背景的决策者或研究人员？这本书并没有给出简单的答案，而是呈现了不同学派的交锋——有主张完全透明的黑箱模型，也有坚决维护传统定性分析的立场。这种学术上的“摩擦”非常宝贵，它迫使读者（比如我）去反思自己所依赖的技术方法的局限性和伦理责任。阅读过程就像是站在一个复杂的十字路口，每条路都有其光鲜的论据和潜在的陷阱。

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拿到这本厚重的《ICAME 2007》，我的第一印象是它在组织结构上的那种古典的、几乎是博物馆式的严谨。它不像现在很多快速出版的会议记录那样追求时效性，反而更像是一份经过时间沉淀的档案，记录了特定年份内，某一前沿领域内最重要的一些思想脉络和技术争论。我当时关注的重点在于其对计算语言学和语料库建设方法的演进。书中有好几处深入探讨了如何处理跨语言资源对齐的问题，以及如何设计更具可扩展性的元数据标准，这些都是当时困扰许多图书馆学和语言学专业人士的难题。评价这本书的价值，不能仅仅看某一篇论文的结论是否已经过时，而要看它为后来的研究奠定了哪些基础性的方法论框架。很多我们现在习以为常的工具链，其早期的理论基础和实验模型，都能在这本书的某些篇章中找到清晰的源头。可以说，它为理解后续十年内数字人文工具链的发展提供了必要的“历史地质层”。

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这本名为《ICAME 2007》的书籍，坦白说，对于我这样一个热衷于信息技术和新兴媒体交叉领域的爱好者来说，简直是一场及时的甘霖。我记得当时正值学术界对数字人文和社会计算的兴趣急剧升温的时期，许多会议和研讨会都在试图描绘这个新兴领域的蓝图。这本书的出现，恰恰捕捉住了那个时间点的脉搏。它不是那种晦涩难懂、充斥着只有内部人士才能理解的行话的论文集，而是以一种非常务实的态度，探讨了如何在实际操作层面，将计算科学的方法论有效地植入到人文和社会科学的研究范畴中去。我尤其欣赏它在案例研究上的深度，那些关于大规模文本分析、网络拓扑结构在历史文献中的应用，以及如何利用机器学习工具来辅助解读复杂的社会现象的讨论，都提供了非常具体的、可以立即应用到我个人研究项目中的思路。阅读这些章节时，我感觉自己不仅仅是在接收知识，更像是在参与一场高水平的智力碰撞，那些作者们在探索边界时所展现出的严谨和创造力，令人印象深刻。那种探索未知领域时特有的兴奋感，在这本书的字里行间都清晰可辨。

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我必须承认，这本书的阅读体验是分层的。对于初次接触这个领域的人来说，其中某些关于高级统计模型和复杂数据结构维护的章节可能会显得有些吃力，需要反复查阅相关背景知识。但正是这种对深度的坚持，使得它在今天看来依然具有很强的参考价值。我个人最受启发的，是其中几篇关于“小数据”研究的讨论。在那个大数据叙事开始占据主导地位的年代，这本书里有声音提醒我们，在人文社科领域，数据量往往有限，但数据的“丰富性”和“情境嵌入性”才是关键。如何用创新的算法设计来最大化利用稀疏数据，而不是盲目地追求数据清洗和规模扩展，这本书提供了一些非常优雅的解决方案和思考路径。它提醒我们，技术服务于研究问题，而不是研究问题被技术范式所裹挟。

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从排版和编辑的角度来看，《ICAME 2007》体现了那个时代学术出版的某种特定美学——实用至上，图表清晰，缺乏现代出版物中常见的那种过度视觉化的修饰。但这恰恰是它的优点所在。它是一本工具书，一本思想的矿藏，而不是一本供人消遣的读物。最让我津津乐道的，是一些关于早期可视化工具的介绍，那些尝试将高维数据映射到二维屏幕上的努力，充满了早期探索的笨拙与天才的火花。看着那些描述性的代码片段和早期界面截图，我仿佛能触摸到那个时代研究者们面对屏幕，试图让机器“看见”人类文化的努力。这本书就像是时光机，将我们带回了计算方法论与人文科学深度融合的起点，是理解今日数字学术生态如何形成的不可或缺的一块基石。

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