AI3.0畅销书《复杂》作者梅拉妮·米歇尔全新力作-梅拉妮·米歇尔（Melanie Mitchell）-四川 pdf下载

店铺公告： 01 本店书籍都是正版书籍，请放心购买。 02 店内部分书籍为绝版稀缺书，因进货和保存成本较高，故售价高于当年出版的定价（书籍封面尾页的定价），请务必注意书籍价格问题，避免争议，由于书籍数量庞大，分拣查书比较耗时，快递发出后大概3-5天左右可以收到商品。 03 关于书籍品相问题，仓库发货前会与您联系确定发货，如联系不到您会先为您发货，收到书籍后有任何问题可随时了联系在线客服。 04 购书实乃雅事，有任何问题都可联系客服为您解决。小店经营不易，请不要轻易差评，望您理解，谢谢。 05 本店开具电子发票，请确认收货后联系客服提供开票资料，工作人员将及时为您开具电子发票。

基本信息

书名:AI3.0畅销书《复杂》作者梅拉妮·米歇尔全新力作

定价：99.90元

作者:[美]梅拉妮·米歇尔（Melanie Mitchell）

出版社：四川科学技术出版社

出版日期：2021-02-00

ISBN：9787572700378

字数：

页码：

版次：

装帧：

开本：

商品标识：9787572700378

编辑推荐

---

内容提要

---

l 人工智能现在正深刻地影响着*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*。

l 《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。

l “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。

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

达特茅斯的两个月和十个人

定义，然后必须继续下去

任何方法都有可能让我们取得进展

符号人工智能，力图用数学逻辑解决通用问题

感知机，依托DNN的亚符号人工智能

感知学习算法，无法重现人脑的涌现机制

学习感知机的权重和阈值

感知机是一条死胡同

泡沫破碎，进入人工智能的寒冬

看似容易的事情其实很难

02 从神经网络到机器学习，谁都不是最后的解*

多层神经网络，识别编码中的简单特征

无论有多少输入与输出，反向传播学习都行得通

联结主义：智能的关键在于构建一个合适的计算结构

亚符号系统的本质：不擅长逻辑，擅长接飞盘

机器学习，下一个智能大变革的舞台已经就绪

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

“猫识别机”掀起的春日狂潮

人工智能：狭义和通用，弱和强

人工智能是在模拟思考，还是真的在思考

图灵测试：如果一台计算机足够像人

奇点 2045，非生物智能将比今天所有人类智能强大10亿倍

一个“指数级”寓言

摩尔定律：计算机领域的指数增长

神经工程，对大脑进行逆向工程

奇点的怀疑论者和拥趸者

对图灵测试下注

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

看与做

深度学习革命：不是复杂性，而是层深

模拟大脑，从神经认知机到ConvNets

ConvNets如何不将狗识别为猫

激活对象特征，通过分类模块进行预测

不断从训练样本中学习，而非预先内置正确*

05 ConvNets和ImageNet，现代人工智能的基石

构建ImageNet，解决目标识别任务的时间困境

土耳其机器人，一个需要人类智慧的工作市场

赢得ImageNet竞赛，神经网络的极大成功

ConvNets淘金热，以一套技术解决一个又一个问题

在目标识别方面，ConvNets超越人类了吗

我们离真正的视觉智能还非常遥远

06 人类与机器学习的关键差距

人工智能仍然无法学会自主学习

深度学习仍然离不开“你”的大数据

长尾效应常常会让机器犯错

机器“观察”到的东西有时与我们截然不同

有偏见的人工智能

人工智能内心的黑暗秘密以及我们如何愚弄它

07 确保价值观一致，构建值得信赖、有道德的人工智能

有益的人工智能，不断改善人类的生活

人工智能大权衡：我们是该拥抱，还是谨慎

人脸识别的伦理困境

人工智能如何监管以及自我监管

创建有道德的机器

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*励

训练你的机器狗

现实世界中的两大绊脚石

09 学会玩游戏，智能究竟从何而来

深度Q学习，从更好的猜测中学习猜测

价值6.5亿美元的智能体

西洋跳棋和国际象棋

不智能的“智能赢家”深蓝

围棋，规则简单却能产生无穷的复杂性

AlphaGo对战李世石：精妙，精妙，精妙

从随机选择到倾向选择，AlphaGo这样工作

10 游戏只是手段，通用人工智能才是目标

理解为什么错误至关重要

无须人类的任何指导

对人工智能而言，人类的很多游戏都很具挑战性

它并不真正理解什么是一条隧道，什么是墙

除去思考“围棋”，AlphaGo没有“思考”

从游戏到真实世界，从规则到没有规则

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

语言的微妙之处

语音识别和最后的10%

分类情感

递归神经网络

“我欣赏其中的幽默”

“憎恶”总与“讨厌”相关，“笑”也从来伴随着“幽默”

word2vec神经网络：口渴之于喝水，就像疲倦之于喝醉

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

编码器遇见解码器

机器翻译，正在弥补人机翻译之间的差距

迷失在翻译之中

把图像翻译成句子

13 虚拟助理――随便问我任何事情

沃森的故事

如何判定一台计算机是否会做阅读理解

“它”是指什么？

自然语言处理系统中的对抗式攻击

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

理解的基石

预测可能的未来

理解即模拟

我们赖以生存的隐喻

抽象与类比，构建和使用*心智模型

15 知识、抽象和类比，赋予人工智能核心常识

让计算机具备核心直觉知识

形成抽象，理想化的愿景

活跃的符号和做类比

字符串世界中的元认知

识别整个情境比识别单个物体要困难得多

“我们真的，真的相距甚远”

结语 思考6个关键问题，激发人工智能的终极潜力

问题1：自动驾驶汽车还要多久才能普及？

问题2：人工智能会导致人类大规模失业吗？

问题3：计算机能够具有创造性吗？

问题4：我们距离创建通用的人类水平AI还有多远？

问题5：我们应该对人工智能感到多恐惧？

问题6：人工智能中有哪些激动人心的问题还尚未解决？

作者介绍

---

梅拉妮·米歇尔

l 波特兰州立大学计算机科学教授，曾在美国）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、、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《复杂性入门》已经被近30 000名学生选修，成为Coursera排名前50位的在线课程之一。

l 米歇尔拥有密歇根大学计算机科学博士学位，师从认知科学家和作家侯世达（Douglas Hofstadter），两人共同创建了Copycat程序，该程序可以在理想化的情境里进行创造性的类比。米歇尔还是知名畅销书作家，著有《复杂》（Complexity: A Guided Tour）《遗传算法导论》（Genetic Algorithms）等。

文摘

---

媒体推荐

---