AI3.0

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作者：【美】梅拉妮·米歇尔

出版社：四川科学技术出版社

本类榜单：经济

分类：经济 > 经济通俗读物

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图文详情

ISBN：9787572700378
装帧：一般轻型纸
册数：暂无
重量：暂无
开本：16开
页数：400
出版时间：2021-02-01
条形码：9787572700378 ; 978-7-5727-0037-8

本书特色

l 《AI 3.0》是超级畅销书《复杂》的作者、复杂系统前沿科学家梅拉妮??米歇尔耗时10年思考，厘清人工智能与人类智能的全新力作。 l 《AI 3.0》全景式地展现了人工智能的过去、现在和未来。作者米歇尔以自己多年来在人工智能领域的研究经历，及对人工智能的应用与未来等方面的思考为基础，并结合人工智能发展史上的重大事件以及与其他权威专家的学习交流，从5个部分揭示了“现在的计算机能做什么，以及我们在未来几十年能从它们身上期待什么”。作者首先从人工智能的发展历程讲起，然后从视觉识别、游戏与推理、自然语言处理、常识判断等人工智能的4个主要应用领域来详细阐述人工智能的原理、当下的能力边界，及其正在面临的关键挑战。 l 随着人工智能技术的发展，其应用也越来越广，并对人类社会和我们的生活产生了深远的影响，且会在未来继续发挥更大的影响力。因此，我们都值得也应该对人工智能有一个相对深入的了解，只有这样我们才能更好地理解自身，洞悉未来发展的机遇。同时，本书超越了一般图书的专业性与权威性，很适合想要了解人工智能领域的大众读者以及相关领域的创业者和管理者。 l 财讯传媒集团首席战略官、苇草智酷创始合伙人段永朝，驭势科技（北京）有限公司联合创始人兼CEO吴甘沙，联想集团高级副总裁、首席技术官芮勇，认知神经科学之父、畅销书《双脑记》作者迈克尔·加扎尼加，世界顶级理论物理学家、畅销书《规模》作者杰弗里·韦斯特等科学家、企业家、畅销书作者鼎力推荐。湛庐文化出品。

内容简介

?人工智能现在正深刻地影响着我们的生产与生活，甚至关系到人类未来的前途命运，但究竟什么是人工智能？人工智能背后的原理是什么？从问世到演化至今，人工智能经历了怎样的历史变迁？当下人工智能的能力边界在哪里？人工智能与人类智能的差异是什么？未来人工智能又将面对什么样的挑战和机遇？关于这些疑问，《AI 3.0》将为你一一揭晓答案。 ?《AI 3.0》是不错畅销书《复杂》作者、复杂系统前沿科学家梅拉妮?米歇尔历经10年思考，厘清人工智能与人类智能的全新力作。本书源自米歇尔多年来对人工智能领域发展真实状态的记录，她在书中通过5个部分揭示了“现在的人工智能可以做什么，以及在未来几十年我们能从它们身上期待什么”。在描述了人工智能的发展历史之后，作者通过对视觉识别、游戏与推理、自然语言处理、常识判断这4大人工智能领域的热门应用的发展现状和局限性的探究，厘清了人工智能与人类智能的关系，书中关于人脸识别、无人驾驶、机器翻译等方面的案例分析都充满了巨大的启示！而这些，都是当下人工智能发展所面临的困境、人工智能想要取得突破性进展所必须重新思考的。看懂这本书，你将对人工智能领域有一个全景式的认知。 “GEB”作者侯世达曾逐章审读本书，并为每一页都写满了意见！《AI 3.0》是智能觉醒的启蒙，将掀起第三波人工智能热潮！《AI 3.0》所要传达的观点是：我们人类倾向于高估人工智能的进步，而低估人类自身智能的复杂性。目前的人工智能与通用的、人类水平的智能还相距甚远。我们应该感到害怕的不是智能机器，而是“愚笨”的机器，即那些没有能力独?立做决策的机器。相比于机器的“智能”，我们更应关注如何规避“愚笨”机器的潜在风险。

节选

深度学习仍然离不开“你”的大数据深度学习需要大数据，这已经不是什么秘密了，比如ImageNet上超过百万张已标注的训练图像。这些数据从哪里来？答案当然是你以及你所认识的每个人。现代计算机视觉应用程序之所以成为可能，主要归功于互联网用户已上传的、有时带有说明图像内容的文本标签的数十亿张图像。你是否曾在Facebook上发布过一张朋友的照片并进行评论？Facebook应该对你表示感谢！该图像及其文本可能已被用于训练他们的人脸识别系统了。你是否曾在Flickr上传过图片？如果是，那么你所上传的图像可能已成为ImageNet训练集的一部分了。你是否曾通过识别一张图片来向某个网站证明你不是一个机器人？你的识别结果可能帮助了谷歌为图片设置标签并被用于训练其图片搜索系统。大型科技公司通过计算机和智能手机为你提供许多免费服务：网络搜索、视频通话、电子邮件、社交网络、智能助理，诸如此类。这些对公司有什么用处呢？答案你可能已经听说过，就是这些公司真正的产品其实是其用户，例如你和我，而他们真正的客户则是那些获取我们在使用这些免费服务时的注意力和信息的广告商。还有另外一个答案：在使用大型科技公司如谷歌、亚马逊和 Facebook 等提供的服务时，我们会以图像、视频、文字或语音等形式直接为这些公司提供样本，这些样本可供公司更好地训练其人工智能程序，这些改进的程序能够吸引更多用户来贡献更多数据，进而帮助广告商更有效地定位其广告投放的对象。此外，我们提供的训练样本也可被公司用于训练程序来提供企业服务，并进行商业收费，例如计算机视觉和自然语言处理方面的服务。关于这些大公司在没有通知或补偿用户的情况下，使用用户所创造的数据来训练程序并用于销售产品的道德问题，已有许多相关探讨。这是一个非常重要的讨论主题，但超出了本书的范围。我想在这里强调的重点是：依赖于收集到的大量已标注的数据来进行训练是深度学习不同于人类学习的另一个特点。随着深度学习系统在物理世界实际应用的激增，很多公司发现需要大规模的新标记的数据集来训练DNN。自动驾驶汽车就是一个值得关注的例子，这类汽车需要复杂的计算机视觉功能，以识别车道、交通信号灯、停车标志等，以及辨别和追踪不同类型的潜在障碍物，如其他汽车、行人、骑自行车的人、动物、交通锥、翻倒的垃圾桶、风滚草，以及其他任何你可能不希望汽车会撞到的对象。自动驾驶汽车还需要学习这些对象在晴天、雨天、下雪天、有雾的日子，以及白天和黑夜时看起来的样子，还要学会判断哪些对象可能会发生移动，而哪些则会留在原地。深度学习将有助于这项任务的实现，至少在某种程度上是如此，但这同样需要大量的训练样本。自动驾驶汽车公司从安装在真实汽车上的摄像头所拍摄的海量视频中收集训练样本。这些行驶于高速公路和城市街道中的汽车可能是汽车公司用来测试的自动驾驶车辆的原型，而对特斯拉而言，这些汽车就是由客户驾驶的汽车，在客户购买特斯拉汽车时，需要接受该公司的数据共享条款。特斯拉车主并未被要求对他们的汽车拍摄的视频中的每个对象进行标注，但有人在做这些事。2017年，《金融时报》（Financial Times）报道称，“大多数研究这项技术的公司位于印度等国的离岸外包中心并雇用了数百至上千人，他们的工作就是教自动驾驶汽车识别行人、骑自行车的人以及其他障碍物。这些工作人员需要手动标注长达数千小时的视频片段来完成这项工作，而且通常是逐帧进行标注”。提供标注数据集服务的新公司如雨后春笋般涌现，例如，Mighty AI公司提供训练计算机视觉模型所需的标注数据，并承诺：“我们是知名的、专攻自动驾驶数据的、经过认证的、可信的标注者。。。。。。

作者简介

梅拉妮·米歇尔 l 波特兰州立大学计算机科学教授，曾在美国圣塔菲研究所（Santa Fe Institute）和洛斯阿拉莫斯国家实验室（Los Alamos National Laboratory）工作，主要的研究领域为类比推理、复杂系统、遗传算法等。在圣塔菲研究所时，米歇尔主导了复杂系统领域的研究工作，并教授了相关的在线课程。她的在线课程《复杂性入门》已经被近30 000名学生选修，成为Coursera排名前50位的在线课程之一。 l 米歇尔拥有密歇根大学计算机科学博士学位，师从认知科学家和作家侯世达（Douglas Hofstadter），两人共同创建了Copycat程序，该程序可以在理想化的情境里进行创造性的类比。米歇尔还是知名畅销书作家，著有《复杂》（Complexity: A Guided Tour）《遗传算法导论》（Genetic Algorithms）等。

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