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,本书将为你一一揭晓答案。
本书是超级畅销书《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。
作者简介 · · · · · ·
梅拉妮·米歇尔(Melanie Mitchell),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 Introduction to Complexity 已有近30000名学生选修,成为Coursera排名前50位的在线课程之一。
目录 · · · · · ·
引言 创造具有人类智能的机器,是一场重大的智力冒险
第一部分 若想对未来下注,先要厘清人工智能为何仍然无法超越人类智能
01 从起源到遭遇寒冬,心智是人工智能一直无法攻克的堡垒
02 从神经网络到机器学习,谁都不是最后的解药
03 从图灵测试到奇点之争, 我们无法预测智能将带领我们去往何处
第二部分 视觉识别:始终是“看”起来容易“做”起来难
04 何人,何物,何时,何地,为何
05 ConvNets和ImageNet,现代人工智能的基石
06 人类与机器学习的关键差距
07 确保价值观一致,构建值得信赖、有道德的人工智能
第三部分 游戏与推理:开发具有更接近人类水平的学习和推理能力的机器
08 强化学习,最重要的是学会给机器人奖励
09 学会玩游戏,智能究竟从何而来
10 游戏只是手段,通用人工智能才是目标
第四部分 自然语言:让计算机理解它所“阅读”的内容
11 词语,以及与它一同出现的词
12 机器翻译,仍然不能从人类理解的角度来理解图像与文字
13 虚拟助理——随便问我任何事情
第五部分 常识——人工智能打破意义障碍的关键
14 正在学会“理解”的人工智能
15 知识、抽象和类比,赋予人工智能核心常识
结语 思考6个关键问题,激发人工智能的终极潜力
第一部分 若想对未来下注,先要厘清人工智能为何仍然无法超越人类智能
01 从起源到遭遇寒冬,心智是人工智能一直无法攻克的堡垒
02 从神经网络到机器学习,谁都不是最后的解药
03 从图灵测试到奇点之争, 我们无法预测智能将带领我们去往何处
第二部分 视觉识别:始终是“看”起来容易“做”起来难
04 何人,何物,何时,何地,为何
05 ConvNets和ImageNet,现代人工智能的基石
06 人类与机器学习的关键差距
07 确保价值观一致,构建值得信赖、有道德的人工智能
第三部分 游戏与推理:开发具有更接近人类水平的学习和推理能力的机器
08 强化学习,最重要的是学会给机器人奖励
09 学会玩游戏,智能究竟从何而来
10 游戏只是手段,通用人工智能才是目标
第四部分 自然语言:让计算机理解它所“阅读”的内容
11 词语,以及与它一同出现的词
12 机器翻译,仍然不能从人类理解的角度来理解图像与文字
13 虚拟助理——随便问我任何事情
第五部分 常识——人工智能打破意义障碍的关键
14 正在学会“理解”的人工智能
15 知识、抽象和类比,赋予人工智能核心常识
结语 思考6个关键问题,激发人工智能的终极潜力
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