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深度学习:智能时代的核心驱动力量

全球人工智能十大科学家之一、深度学习先驱及奠基者谢诺夫斯基以恢弘的笔触，通过3个部分全景展现了深度学习的发展、演变与应用。

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作者：[美]特伦斯·谢诺夫斯基

出版社：中信出版社

本类榜单：计算机/网络

分类：计算机/网络 > 人工智能

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商品评论（1条）

shq***（三星用户）

对每一个人都是启发和鞭策

从内在动力上来表述学习，很有意义！

2020-05-23 13:56:00

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图文详情

ISBN：9787508698359
装帧：简裝本
册数：暂无
重量：暂无
开本：其他
页数：400页
出版时间：2019-01-01
条形码：9787508698359 ; 978-7-5086-9835-9

本书特色

★ 【深度学习会扩大你的认知，人工智能不是生存威胁。】这本书所讲的内容，与每个人的生活息息相关。AlphaGo、自动驾驶、语音识别、智能翻译、AI医疗、图像识别……你所看到的各种形式的人工智能，背后都是深度学习在发挥作用。这本书将告诉你，深度学习有哪些神奇之处，并对你产生哪些影响。★ 【人工智能大牛作者重磅作品】世界十大AI科学家之一、美国“四院院士”（全美在世仅3位）、全球人工智能专业会议NIPS基金会主席特伦斯·谢诺夫斯基（Terrence/Terry Sejnowski）力作。
★ 【AI女神、AI教父联袂推荐】谷歌前云AI负责人、斯坦福大学HAI研究院联合创始人李飞飞、AI教父杰弗里·辛顿诚挚推荐。
★ 【想了解深度学习，请读这一本。】很多信息都在传递AI会给我们带来革命性的巨变，却只点出了表象，而这本书将从AI的源头——深度学习开始，讲述这个智能时代核心驱动力量如何一步步影响科技、商业乃至整个世界的进步。

内容简介

优选科技巨头纷纷拥抱深度学习，图像实别、语音助理、自动驾驶、智能翻译以及震惊世界的AlphaGo，背后都是深度学习在发挥神奇的作用。深度学习是人工智能从概念到繁荣得以实现的主流技术。经过深度学习训练的计算机，不再被动按照指令运转，而是像自然进化的生命那样，开始自主地从经验中学习。本书作者特伦斯·谢诺夫斯基是优选人工智能十大科学家之一、深度学习先驱及奠基者，亲历了深度学习在20世纪70年代到90年代的寒冬。但他和一众开拓者，利用大数据和不断增强的计算能力，终于在神经网络算法上取得重大突破，实现了人工智能井喷式的发展。作为深度学习领域的先河之作，本书以恢弘的笔触，通过3个部分全景展现了深度学习的发展、演变与应用，抢先发售以亲历者视角回溯了深度学习浪潮在过去60年间的发展脉络与人工智能的螺旋上升，并前瞻性地预测了智能时代的商业图景。

节选

不久之前，人们还常说，计算机视觉的辨别能力尚不如一岁大的孩子。如今看来，这句话要改写了。计算机不仅能和大多数成年人一样识别图片中的物体，在马路上驾驶汽车的安全性还高过16 岁的青少年。更神奇的是，如今的计算机不再是被动按照指令识别和驾驶，而是像自然界的生命由数百万年前开始进化那样，自主地从经验中学习。是数据的井喷促成了这一技术进步。如果说数据是新时代的石油，那么学习算法就是从中提取信息的炼油厂；信息积累成知识；知识深化成理解；理解演变为智慧。欢迎来到深度学习的新世界。
深度学习是机器学习的一个分支，它根植于数学、计算机科学和神经科学。深度网络从数据中学习，就像婴儿了解周围世界那样，从睁开眼睛开始，慢慢获得驾驭新环境所需的技能。深度学习的起源可以追溯到20 世纪50 年代人工智能的诞生。关于如何构建人工智能，当时存在两种不同的观点：一种观点主张基于逻辑和计算机程序，曾主宰人工智能的研究和应用数十年；另一种观点则主张直接从数据中学习，经历了更长时间的摸索才逐渐成熟。
20 世纪，计算机技术还不够成熟，而且按照现在的标准，数据存储成本十分高昂，用逻辑程序来解决问题更加高效。熟练的程序员需要为每个不同的问题编写不同的程序，问题越大，相应的程序也就越复杂。如今，计算机能力日趋强大，数据资源也变得庞大且丰富，使用学习算法解决问题比以前更快、更准确，也更高效。此外，同样的学习算法还能用来解决许多不同的难题，这远比为每个问题编写不同的程序更加节省人力。
本书的初稿是我在太平洋西北地区徒步旅行，并思索了近几十年来人工智能领域的显著变化之后写出来的。这本书讲了一个一小群研究人员挑战AI 研究建制派的故事，这些建制派在当时拥有更充足的资金支持，并被看作“唯一的主导力量”，他们大大低估了这些问题的难度，并且所依赖的对智能的直觉，后来被证明是有误导性的。
地球上的生命充满了无数奥秘，但*具挑战性的也许是智能的本质。自然界充斥着各种形式的智能，从微小的细菌到复杂的人类智能，每种智能都适应了它在自然界中的位置。人工智能也将以多种形式出现，并在智能族谱中占据特殊的位置。随着基于深度神经网络的机器智能日渐成熟，它可以为生物智能提供一个新的概念框架。
这是一本关于深度学习的过去、现在和未来的指南。不过本书并不是对该领域发展历史的全面梳理，而是记录了这一领域重要概念的进步及其背后研究群体的个人观点。人类的记忆并不可靠，对故事的每次复述都会导致记忆的偏差，这个过程叫作“重整记忆”。这本书中的故事延续了40 多年，尽管有些对我来说依然历历在目，就像昨天刚发生的一样，但我很清楚，那些故事在我的记忆中不断被复述时，有些细节已经悄悄地被改写了。
本书有两个相互交织的主题：人类智能是如何进化的，以及人工智能会如何演变。这两种智能之间的巨大差异在于，人类智能的进化经历了数百万年的时间，而人工智能在*近几十年才发展起来。尽管对于文化演变来说，这个速度仍然是快得出奇，但是过于谨小慎微可能并不是个正确的选择。

作者简介

特伦斯·谢诺夫斯基 Terrence (Terry) Sejnowski

世界十大AI科学家之一，美国四大国家学院（国家科学院、国家医学院、国家工程院、国家艺术与科学学院）在世仅3位的“四院院士”之一，全球AI专业会议NIPS基金会主席。

作为神经网络的先驱，早在1986年，特伦斯就与杰弗里·辛顿共同发明了玻尔兹曼机，把神经网络带入到研究与应用的热潮，将深度学习从边缘课题变成了互联网科技公司仰赖的核心技术，实现了人工智能井喷式的发展。

特伦斯现任美国索尔克生物研究所(美国生命科学领域成果*多的研究机构) 计算神经生物学实验室主任，是美国政府注资50亿美元“脑计划”项目（BRAIN，the Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies）领军人物。

特伦斯同时是全球*大在线学习平台Coursera*受欢迎课程《学习如何学习》（Learning how to learn）主理人，通过系统讲解大脑认知的底层知识，让学习者可以改变思维模式，提高学习的能力和效率。目前该课程学习人数已经超过了300万。

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