AI 3.0 封面

AI 3.0

评分 4.5
字数
19.7万字
章节数
137
ISBN
9787572700378

标签

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。

编辑推荐

这本书的亮点在于用相对清醒的框架回答“人工智能现在能做什么、还不能做什么”。作者从发展历史切入,围绕视觉识别、游戏与推理、自然语言处理、常识判断等方向,分析当下能力的边界与局限,而不是只罗列技术名词或渲染未来想象。对普通读者来说,它帮助区分“演示效果”与“真实能力”,理解人工智能与人类智能的差异;对从业者来说,它提供反思技术路线与预期管理的视角。阅读时不必追求记住所有案例,重点抓住每条技术路线的能力边界与失败原因。适合在关注AI新闻感到困惑时读,也适合作为通识阅读,帮助建立对人工智能更稳健的判断。

适合谁读

适合

  • 想系统了解人工智能能力边界的通识读者
  • 关注AI新闻但缺乏技术背景的职场人
  • 需要向他人解释AI现状与局限的产品或管理者
  • 对认知科学、复杂系统与智能问题感兴趣的读者

不适合

  • 希望直接学习编程或模型训练实操的读者
  • 只想要前沿论文速览或最新产品评测的人
  • 期待轻松娱乐、故事性极强的科普读者

阅读建议

  1. 先读总览部分,建立“能做什么与不能做什么”的框架,再按兴趣选读四大应用章节。
  2. 每读完一个应用领域,用自己的话写一条能力边界总结,避免只记住案例。
  3. 结合日常AI新闻阅读,遇到夸大宣传时回查书中对应章节,训练独立判断。
  4. 不追求一次读完,可按视觉识别、自然语言处理等主题分周阅读并做简短笔记。

出版社简介

四川科学技术出版社 中国 · 成立于 1982 年

四川科学技术出版社以科技、科普与科幻出版为特色,兼及农业科技和医药卫生读物。在科幻领域,该社持续推出刘慈欣《流浪地球:刘慈欣短篇小说精选》、阿瑟·克拉克科幻经典套装及《环形世界》《雪崩》《负零》等世界科幻大师作品,并组织“中国科幻基石丛书”“世界科幻大师丛书”等系列。科普方面,乔治·伽莫夫《从一到无穷大》等经典作品体现其面向大众的科学传播取向。库内作者资源涵盖刘慈欣、姚海军、程玺等科幻与科普编者译者,共收录图书190种,分类集中于科学科普、科幻小说、精品小说与外国文学。公开资料有限,以上仅据库内图书及既有简介归纳。

目录

  1. 版权信息
  2. 中文版序 今天的机器距离真正像人一样理解世界还有多远
  3. 序 等那一口仙气儿
  4. 译者序 未来智能:人有人用,机有机用
  5. 引言 创造具有人类智能的机器,是一场重大的智力冒险
  6. 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
  7. 人工智能流派大变迁
  8. 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
  9. 达特茅斯的两个月和十个人
  10. 定义,然后必须继续下去
  11. 任何方法都有可能让我们取得进展
  12. 符号人工智能,力图用数学逻辑解决通用问题
  13. 感知机,依托DNN的亚符号人工智能
  14. 感知学习算法,无法重现人脑的涌现机制
  15. 学习感知机的权重和阈值
  16. 感知机是一条死胡同
  17. 泡沫破碎,进入人工智能的寒冬
  18. 看似容易的事情其实很难
  19. 本章要点
  20. 02 从神经网络到机器学习,谁都不是最后的解药
  21. 多层神经网络,识别编码中的简单特征
  22. 无论有多少输入与输出,反向传播学习都行得通
  23. 联结主义:智能的关键在于构建一个合适的计算结构
  24. 亚符号系统的本质:不擅长逻辑,擅长接飞盘
  25. 机器学习,下一个智能大变革的舞台已经就绪
  26. 本章要点
  27. 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
  28. “猫识别机”掀起的春日狂潮
  29. 人工智能:狭义和通用,弱和强
  30. 人工智能是在模拟思考,还是真的在思考
  31. 图灵测试:如果一台计算机足够像人
  32. 奇点2045,非生物智能将比今天所有人类智能强大10亿倍
  33. 一个“指数级”寓言
  34. 摩尔定律:计算机领域的指数增长
  35. 神经工程,对大脑进行逆向工程
  36. 奇点的怀疑论者和拥趸者
  37. 对图灵测试下注
  38. 本章要点
  39. 第二部分 视觉识别:始终是“看”起来容易“做”起来难
  40. 视觉识别的两次飞跃
  41. 04 何人,何物,何时,何地,为何
  42. 看与做
  43. 深度学习革命:不是复杂性,而是层深
  44. 模拟大脑,从神经认知机到ConvNets
  45. ConvNets如何不将狗识别为猫
  46. 激活对象特征,通过分类模块进行预测
  47. 不断从训练样本中学习,而非预先内置正确答案
  48. 本章要点
  49. 05 ConvNets和ImageNet,现代人工智能的基石
  50. 构建ImageNet,解决目标识别任务的时间困境
  51. 土耳其机器人,一个需要人类智慧的工作市场
  52. 赢得ImageNet竞赛,神经网络的极大成功
  53. ConvNets淘金热,以一套技术解决一个又一个问题
  54. 在目标识别方面,ConvNets超越人类了吗
  55. 我们离真正的视觉智能还非常遥远
  56. 本章要点
  57. 06 人类与机器学习的关键差距
  58. 人工智能仍然无法学会自主学习
  59. 深度学习仍然离不开“你”的大数据
  60. 长尾效应常常会让机器犯错
  61. 机器“观察”到的东西有时与我们截然不同
  62. 有偏见的人工智能
  63. 人工智能内心的黑暗秘密以及我们如何愚弄它
  64. 本章要点
  65. 07 确保价值观一致,构建值得信赖、有道德的人工智能
  66. 有益的人工智能,不断改善人类的生活
  67. 人工智能大权衡:我们是该拥抱,还是谨慎
  68. 人脸识别的伦理困境
  69. 人工智能如何监管以及自我监管
  70. 创建有道德的机器
  71. 本章要点
  72. 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
  73. 始于游戏,不止于游戏
  74. 08 强化学习,最重要的是学会给机器人奖励
  75. 训练你的机器狗
  76. 现实世界中的两大绊脚石
  77. 本章要点
  78. 09 学会玩游戏,智能究竟从何而来
  79. 深度Q学习,从更好的猜测中学习猜测
  80. 价值6.5亿美元的智能体
  81. 西洋跳棋和国际象棋
  82. 不智能的“智能赢家”深蓝
  83. 围棋,规则简单却能产生无穷的复杂性
  84. AlphaGo对战李世石:精妙,精妙,精妙
  85. 从随机选择到倾向选择,AlphaGo这样工作
  86. 本章要点
  87. 10 游戏只是手段,通用人工智能才是目标
  88. 理解为什么错误至关重要
  89. 无须人类的任何指导
  90. 对人工智能而言,人类的很多游戏都很具挑战性
  91. 它并不真正理解什么是一条隧道,什么是墙
  92. 除去思考“围棋”,AlphaGo没有“思考”
  93. 从游戏到真实世界,从规则到没有规则
  94. 本章要点
  95. 第四部分 自然语言:让计算机理解它所“阅读”的内容
  96. 自然语言的本质
  97. 11 词语,以及与它一同出现的词
  98. 语言的微妙之处
  99. 语音识别和最后的10%
  100. 分类情感
  101. 递归神经网络
  102. “我欣赏其中的幽默”
  103. “憎恶”总与“讨厌”相关,“笑”也从来伴随着“幽默”
  104. word2vec神经网络:口渴之于喝水,就像疲倦之于喝醉
  105. 本章要点
  106. 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
  107. 编码器遇见解码器
  108. 机器翻译,正在弥补人机翻译之间的差距
  109. 迷失在翻译之中
  110. 把图像翻译成句子
  111. 本章要点
  112. 13 虚拟助理——随便问我任何事情
  113. 沃森的故事
  114. 如何判定一台计算机是否会做阅读理解
  115. “它”是指什么?
  116. 自然语言处理系统中的对抗式攻击
  117. 本章要点
  118. 第五部分 常识——人工智能打破意义障碍的关键
  119. 无法逾越的人类智能之火
  120. 14 正在学会“理解”的人工智能
  121. 理解的基石
  122. 预测可能的未来
  123. 理解即模拟
  124. 我们赖以生存的隐喻
  125. 抽象与类比,构建和使用我们的心智模型
  126. 本章要点
  127. 15 知识、抽象和类比,赋予人工智能核心常识
  128. 让计算机具备核心直觉知识
  129. 形成抽象,理想化的愿景
  130. 活跃的符号和做类比
  131. 字符串世界中的元认知
  132. 识别整个情境比识别单个物体要困难得多
  133. “我们真的,真的相距甚远”
  134. 本章要点
  135. 结语 思考6个关键问题,激发人工智能的终极潜力
  136. 致谢
  137. 注释

常见问题

这本书需要编程或数学基础吗?
不需要。作者以科普方式讨论人工智能的能力边界、发展历史与失败案例,技术原理被放在可理解的叙述中。具备基本科学素养即可阅读,编程和数学基础不是前提。
它和一般AI科普书有什么区别?
它不满足于罗列技术成就,而是重点分析视觉识别、游戏与推理、自然语言处理、常识判断等方向的能力局限与失败原因,帮助读者理解人工智能与人类智能的差异,判断更稳健。
书中的内容会不会很快过时?
具体案例会随时间变化,但书中讨论的能力边界、常识判断难点与人机差异等问题具有较长时效。读者可用它建立分析框架,再结合最新进展更新自己的判断。

读者评论

查询本书

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作者简介

梅拉妮·米歇尔是一位作品被中文图书站收录的科普作者,目前可见作品共5种,常见分类集中在科学科普、人工智能与管理。由于公开资料有限,她的国籍、生卒年与完整履历尚不明确,因此更值得从作品本身认识她。她的代表性作品包括《AI 3.0》《复杂(新版)》,以及收录于“第一推动丛书”综合系列的多部著作,另有《未来呼啸而来八部曲》和《认清智能时代的逻辑与进展》等合集。这些作品多围绕人工智能、复杂系统与智能时代的逻辑展开,写作兼顾科学解释与议题讨论,面向希望理解技术进展及其社会影响的普通读者,在科普与人工智能阅读领域具有一定辨识度。

王飞跃 作者

王飞跃,其公开资料目前有限,现有信息尚不足以完整勾勒其个人生平与学术背景。从库内收录的作品看,他的写作主要涉及人工智能与管理两个领域,代表作品包括《AI 3.0》与《未来呼啸而来八部曲》。这些作品面向关注技术变革的普通读者与管理者,讨论人工智能的发展阶段、技术趋势及其对组织与社会的可能影响,带有明显的趋势观察与前瞻讨论色彩。就现有两种作品而言,其写作偏重以概念框架梳理复杂议题,把技术演进与管理实践联系起来,帮助读者理解智能技术带来的变化。由于国籍、生卒年、教育经历与职务等信息均未确认,此处不作推断;读者可结合其作品进一步了解其关注方向与论述风格。

李玉珂 作者

李玉珂是一位公开资料有限的作者,目前可查的库内信息仅显示其创作有《AI 3.0》一种作品,常见分类为人工智能。由于生卒年、国籍、教育背景与职业经历等均未明确,本文不对此作任何推测。从现有作品看,李玉珂的写作聚焦于人工智能这一前沿领域,选题贴近技术演进与产业变革的热点,书名中的“3.0”暗示其对人工智能发展阶段有纵向梳理的意图。这类写作通常面向希望了解 AI 技术脉络与未来走向的普通读者,力求在专业性与可读性之间取得平衡。受资料所限,其具体写作风格、学术立场与社会影响尚难完整评价,读者可结合《AI 3.0》一书的内容自行判断。

王晓 作者

王晓是一位作品题材跨度较大的中文作者,公开资料有限,其国籍、生卒年与教育背景均未见明确记载。从库内收录的九种作品来看,他的写作兴趣横跨人工智能、医学、科学科普、悬疑推理、财经与语言文字等多个领域。代表作《AI 3.0》涉及人工智能话题,《中药生态农业》关注医药与农业的交叉方向;「我是物理王」系列以全四册形式面向科学普及,而「神秘岛 噗噗神探昆克」系列则以黄金奖牌、钻石项链、冠军手镯等线索展开悬疑推理故事,适合青少年读者。此外,《小微之门观中外》与《语用学研究理论与方法》显示出他在财经观察与语言学研究方面的涉猎。总体而言,其作品兼顾知识性与可读性,覆盖读者面较广。

张慧 作者

张慧,公开资料有限,其写作身份主要通过多种题材的作品显现。库内收录其作品十三种,涉及人工智能、医学、艺术、励志成长、财经与编程设计等门类。代表作品包括《AI 3.0》《学校结核病防控案例解析》《谈谈诗 聊聊画:绘事微言》《卡耐基全集(全8册)》《北四行联营机构》《快人一步:系统性能提高之道》《结核病防治培训教材·防控篇》与《习惯力》等。从这些作品看,她的写作兼顾知识普及与专业应用,既触及技术前沿与编程实践,也关注公共卫生、艺术鉴赏与个人成长,题材跨度较广,风格务实,重视可读性与实用性,适合不同背景的读者阅读与参考。

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