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如何創(chuàng)造可信的AI:building artificial intelligence we can trust

如何創(chuàng)造可信的AI:building artificial intelligence we can trust

出版社：浙江教育出版社出版時間：2020-05-01
開本： 23cm 頁數(shù)： 17,285頁
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如何創(chuàng)造可信的AI:building artificial intelligence we can trust 版權(quán)信息

如何創(chuàng)造可信的AI:building artificial intelligence we can trust 本書特色

● 這是一本對當(dāng)下人工智能大潮的反思之作。讓人們了解到人工智能領(lǐng)域的真實狀況，不受宣傳報道的欺騙。與“人工智能霸主統(tǒng)治人類”的夸夸其談不同，這本書既診斷出了當(dāng)下人工智能領(lǐng)域的真實疾病，也開出了切實可行的治愈良方。 ● 葦草智酷創(chuàng)始合伙人段永朝；中國科學(xué)院心理研究所所長，中國科學(xué)院大學(xué)心理學(xué)系主任，中國心理學(xué)會原理事長傅小蘭；搜狗 CEO王小川；平安集團首席科學(xué)家肖京；烏鎮(zhèn)智庫理事長，《人工智能簡史》作者尼克；比爾·蓋茨；心理學(xué)大師，語言學(xué)家，《當(dāng)下的啟蒙》《心智探奇》作者史蒂芬·平克；現(xiàn)代語言學(xué)之父，認知科學(xué)領(lǐng)域創(chuàng)始人之一諾姆 · 喬姆斯基；圖靈獎得主，《為什么:關(guān)于因果關(guān)系的新科學(xué)》作者朱迪亞·珀爾；麻省理工學(xué)院計算機科學(xué)和人工智能實驗室前主任羅德尼 · 布魯克斯等聯(lián)袂推薦。 ● 湛廬文化出品。

如何創(chuàng)造可信的AI:building artificial intelligence we can trust 內(nèi)容簡介

當(dāng)下的AI存在哪些風(fēng)險？真的有可信的AI嗎？ 理想的AI與現(xiàn)實的AI之間究竟存在哪些差距？ 如何構(gòu)建人類和AI之間的信任？ 關(guān)于人工智能的炒作總是甚囂塵上，但要得到真正可信的AI，卻遠比想象的要復(fù)雜得多，超級智能的時代還遠沒有到來。創(chuàng)造真正可信的AI需要賦予機器常識和深度理解，而不是簡單地統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)。本書勾勒了未來人工智能發(fā)展的*佳路線圖，對當(dāng)前人工智能的現(xiàn)狀進行了清晰且客觀的評估。 作者蓋瑞·馬庫斯是人工智能領(lǐng)域的專家，同時還是心理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)教授，在計算機科學(xué)、認知科學(xué)、語言學(xué)、人工智能等領(lǐng)域都練就了相當(dāng)深厚的學(xué)術(shù)功底，并敢于挑戰(zhàn)學(xué)術(shù)界的主流觀點。當(dāng)整個人工智能學(xué)術(shù)界都在過分樂觀地高歌猛進時，他不斷撰文和發(fā)表演講來指出以深度學(xué)習(xí)為代表的當(dāng)下AI的弊端和局限性，《如何創(chuàng)造可信的AI》這本書正是馬庫斯對他關(guān)于人工智能觀點的*佳總結(jié)。 蓋瑞·馬庫斯和歐內(nèi)斯特·戴維斯從深度學(xué)習(xí)算法固有的缺陷出發(fā)，闡述了當(dāng)下 AI 技術(shù)發(fā)展的桎梏，對當(dāng)前 AI 的場景應(yīng)用和研究范式中的問題進行了分析，他指出AI真正的問題在于信任，常識才是深度理解的關(guān)鍵。*終從認知科學(xué)中提煉出了11條對人工智能發(fā)展方面的啟示，以通用人工智能為發(fā)展目標(biāo)，給出了未來 AI 技術(shù)的一種發(fā)展方向。

如何創(chuàng)造可信的AI:building artificial intelligence we can trust 目錄

第1章 AI該往何處走

真的有可信的AI嗎

狹義 AI 與廣義 AI

理想與現(xiàn)實之間的鴻溝

如何跨越 AI 鴻溝

第2章 當(dāng)下AI的9個風(fēng)險

機器人有暴力傾向嗎

機器也會犯錯

當(dāng)下AI的9個風(fēng)險

第3章 深度學(xué)習(xí)的好與壞

人工智能 > 機器學(xué)習(xí) > 深度學(xué)習(xí)

什么是深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)的三個核心問題

深度學(xué)習(xí)是一個“美好”的悲劇

第4章 計算機若真有那么聰明，為什么還不會閱讀

Talk to Books 無法回答一切問題

人是怎樣閱讀的

搜索引擎和語音虛擬助手的困惑

計算機不會閱讀的三大原因

常識很重要

第5章 哪里有真正的機器人管家

從掃地機器人到機器人管家

機器人管家**的四個能力

認知模型和深度理解才是關(guān)鍵

第6章 從認知科學(xué)中獲得的 11 個啟示

從認知科學(xué)中獲得的 11 個啟示

為機器賦予常識

第7章 常識，實現(xiàn)深度理解的關(guān)鍵

建立常識庫的三種方法

知識表征

通用人工智能應(yīng)具備的常識

推理能力

常識，深度理解的關(guān)鍵

第8章 創(chuàng)造可信的AI

優(yōu)秀的工程實踐

用深度理解取代深度學(xué)習(xí)

賦予機器道德價值觀

重啟 AI

后記

致謝


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如何創(chuàng)造可信的AI:building artificial intelligence we can trust 作者簡介

[美]蓋瑞·馬庫斯（Gary Marcus） ●新硅谷機器人創(chuàng)業(yè)公司Robust.AI首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人。機器學(xué)習(xí)公司“幾何智能”首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人，該公司于2016年被優(yōu)步收購，隨后馬庫斯在優(yōu)步創(chuàng)立了人工智能實驗室。 ●紐約大學(xué)心理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)教授。研究方向跨越人類和動物的行為，涉及神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)、人工智能等多個領(lǐng)域。 ● 1994年于麻省理工學(xué)院博士畢業(yè)，師從心理學(xué)大師史蒂芬·平克。 [美]歐內(nèi)斯特·戴維斯（Ernest Davis） ●紐約大學(xué)柯朗數(shù)學(xué)科學(xué)研究所計算機科學(xué)教授，人工智能領(lǐng)域科學(xué)家。

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