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 《AI 3.0》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。
 
 《AI 3.0》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。
  
  “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。
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“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。
  
 
==作者介绍==
 
==作者介绍==

於 2024年6月16日 (日) 15:49 的最新修訂

來自 孔夫子網 的圖片

AI3·0》,[美] 梅拉妮·米歇爾(Melanie Mitchell) 著,出版社: 四川科學技術出版社。

書籍是知識[1]的源泉,只有書籍才能解救人類,只有知識才能使我們變成精神上堅強的、真正的、有理性[2]的人。唯有這種人能真誠地熱愛人,尊重人的勞動,衷心地讚賞人類永不停息的偉大勞動所創造的最美好的成果。

內容簡介

人工智能現在正深刻地影響着我們的生產與生活,甚至關係到人類未來的前途命運,但究竟什麼是人工智能?人工智能背後的原理是什麼?從問世到演化至今,人工智能經歷了怎樣的歷史變遷?當下人工智能的能力邊界在哪裡?人工智能與人類智能的差異是什麼?未來人工智能又將面對什麼樣的挑戰和機遇?關於這些疑問,《AI 3.0》將為你一一揭曉答案。

《AI 3.0》是超級暢銷書《複雜》作者、複雜系統前沿科學家梅拉妮•米歇爾歷經10年思考,釐清人工智能與人類智能的全新力作。本書源自米歇爾多年來對人工智能領域發展真實狀態的記錄,她在書中通過5個部分揭示了「現在的人工智能可以做什麼,以及在未來幾十年我們能從它們身上期待什麼」。在描述了人工智能的發展歷史之後,作者通過對視覺識別、遊戲與推理、自然語言處理、常識判斷這4大人工智能領域的熱門應用的發展現狀和局限性的探究,釐清了人工智能與人類智能的關係,書中關於人臉識別、無人駕駛、機器翻譯等方面的案例分析都充滿了巨大的啟示!而這些,都是當下人工智能發展所面臨的困境、人工智能想要取得突破性進展所必須重新思考的。看懂這本書,你將對人工智能領域有一個全景式的認知。

「GEB」作者侯世達曾逐章審讀本書,並為每一頁都寫滿了意見!《AI 3.0》是智能覺醒的啟蒙,將掀起第三波人工智能熱潮!《AI 3.0》所要傳達的觀點是:我們人類傾向於高估人工智能的進步,而低估人類自身智能的複雜性。目前的人工智能與通用的、人類水平的智能還相距甚遠。我們應該感到害怕的不是智能機器,而是「愚笨」的機器,即那些沒有能力獨立做決策的機器。相比於機器的「智能」,我們更應關注如何規避「愚笨」機器的潛在風險。

作者介紹

梅拉妮·米歇爾

波特蘭州立大學計算機科學教授,曾在美國聖塔菲研究所(Santa Fe Institute)和洛斯阿拉莫斯國家實驗室(Los Alamos National Laboratory)工作,主要的研究領域為類比推理、複雜系統、遺傳算法等。在聖塔菲研究所時,米歇爾主導了複雜系統領域的研究工作,並教授了相關的在線課程。她的在線課程《複雜性入門》已經被近30 000名學生選修,成為Coursera排名前50位的在線課程之一。

米歇爾擁有密歇根大學計算機科學博士學位,師從認知科學家和作家侯世達(Douglas Hofstadter),兩人共同創建了Copycat程序,該程序可以在理想化的情境裡進行創造性的類比。米歇爾還是知名暢銷書作家,著有《複雜》(Complexity: A Guided Tour)《遺傳算法導論》(Genetic Algorithms)等。

參考文獻

  1. 什麼是知識?,搜狐,2016-08-13
  2. 理性,是解決絕大多數問題的關鍵,搜狐,2017-03-28