
年份:2020年
作者:[美]盖瑞·马库斯(Gary Marcus);[美]欧内斯特·戴维斯(Ernest Davis)&龙志勇译 [Davis)&龙志勇译&[美]盖瑞·马库斯(Gary Marcus);[美]欧内斯特·戴维斯(Ernest]
出版社:浙江教育出版社
语言:chinese
类型:PDF
大小:27.43 MB
当下的AI存在哪些风险?真的有可信的AI吗?
理想的AI与现实的AI之间究竟存在哪些差距?
如何构建人类和AI之间的信任?
关于人工智能的炒作总是甚嚣尘上,但要得到真正可信的AI,却远比想象的要复杂得多,超级智能的时代还远没有到来。创造真正可信的AI需要赋予机器常识和深度理解,而不是简单地统计分析数据。本书勾勒了未来人工智能发展的最佳路线图,对当前人工智能的现状进行了清晰且客观的评估。
作者盖瑞·马库斯是人工智能领域的专家,同时还是心理学和神经科学教授,在计算机科学、认知科学、语言学、人工智能等领域都练就了相当深厚的学术功底,并敢于挑战学术界的主流观点。当整个人工智能学术界都在过分乐观地高歌猛进时,他不断撰文和发表演讲来指出以深度学习为代表的当下AI的弊端和局限性,《如何创造可信的AI》这本书正是马库斯对他关于人工智能观点的最佳总结。
盖瑞·马库斯和欧内斯特·戴维斯从深度学习算法固有的缺陷出发,阐述了当下AI技术发展的桎梏,对当前AI的场景应用和研究范式中的问题进行了分析,他指出AI真正的问题在于信任,常识才是深度理解的关键。最终从认知科学中提炼出了11条对人工智能发展方面的启示,以通用人工智能为发展目标,给出了未来AI技术的一种发展方向。
理想的AI与现实的AI之间究竟存在哪些差距?
如何构建人类和AI之间的信任?
关于人工智能的炒作总是甚嚣尘上,但要得到真正可信的AI,却远比想象的要复杂得多,超级智能的时代还远没有到来。创造真正可信的AI需要赋予机器常识和深度理解,而不是简单地统计分析数据。本书勾勒了未来人工智能发展的最佳路线图,对当前人工智能的现状进行了清晰且客观的评估。
作者盖瑞·马库斯是人工智能领域的专家,同时还是心理学和神经科学教授,在计算机科学、认知科学、语言学、人工智能等领域都练就了相当深厚的学术功底,并敢于挑战学术界的主流观点。当整个人工智能学术界都在过分乐观地高歌猛进时,他不断撰文和发表演讲来指出以深度学习为代表的当下AI的弊端和局限性,《如何创造可信的AI》这本书正是马库斯对他关于人工智能观点的最佳总结。
盖瑞·马库斯和欧内斯特·戴维斯从深度学习算法固有的缺陷出发,阐述了当下AI技术发展的桎梏,对当前AI的场景应用和研究范式中的问题进行了分析,他指出AI真正的问题在于信任,常识才是深度理解的关键。最终从认知科学中提炼出了11条对人工智能发展方面的启示,以通用人工智能为发展目标,给出了未来AI技术的一种发展方向。
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