ai3.0+生命3.0虚拟套 人工智能 (美)梅拉妮·米歇尔 新华正版
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作者(美)梅拉妮·米歇尔
出版社四川科学技术出版社 等
ISBN9787572700378
出版时间2021-02
版次1
装帧平装
开本16
页数400页
字数355千字
定价199.8元
货号xhwx_1202317388
上书时间2024-05-01
商品详情
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主编：
生命3.0ai3.0ai 3.0是不错书复杂的作者、复杂系统前沿科学家梅拉妮•米歇尔耗时10年思，厘清人工智能与人类智能的全新力作。
ai 3.0全景式地展现了人工智能的过去、现在和未来。作者米歇尔以自己多年来在人工智能领域的研究经历，及对人工智能的应用与未来等方面的思为基础，并结合人工智能发展目前的重大事件以及与其他专家的学交流，从5个部分揭示了“现在的计算机能做什么，以及我们在未来几十年能从它们身上期待什么”。作者首先从人工智能的发展历程讲起，然后从视觉识别、游戏与推理、自然语言处理、常识判断等人工智能的4个主要应用领域来详细阐述人工智能的、当下的能力边界，及其正在面临的关键挑战。
随着人工智能技术的发展，其应用也越来越广，并对人类社会和我们的生活产生了深远的影响，且会在未来继续发挥更大的影响力。因此，我们都值得也应该对人工智能有一个相对深入的了解，只有这样我们才能更好地理解自身，洞悉未来发展的机遇。同时，本书了一般图书的专业与，很适合想要了解人工智能领域的大众读者以及相关领域的创业者和管理者。
财讯传媒集团首席战略官、苇草智酷创始合伙人段永朝，驭势科技（北京）有限公司联合创始人兼ceo吴甘沙，联想集团不错副裁、首席技术官芮勇，认知神经科学之父、书双脑记作者迈尔加扎尼加，世界很好理论物理学家、书规模作者杰弗里韦斯特等科学家、企业家、书作者鼎力。
湛庐出品。
目录：
《生命3.0》
《ai3.0》
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内容简介：
生命3.0在人工智能崛起的当下，你希望看到一个什么样的未来？当人类智慧的人工智能出现时，人类将何去何从？你是否希望我们创造出能自我设计的生命3.0，并把它散播到宇宙各处？人工智能时代，生而为人的意义究竟是什么？在生命3.0(人工智能时代人类的进化与重生)(精)中，麻省理工学院物理系终身教授、未来生命研究所创始人迈斯泰格马将带领我们参与这个时代很重要的对话。
本书中，作者对人类的优选未来进行了多方面的畅想，从我们能活到的未来穿行至1万年乃至10 亿年及其以后，从可见的智能潜入不可见的意识，重新定义了“生命”“智能”“目标”“意识”，并澄清了常见的对人工智能的误解，将帮你构建起应对人工智能时代动态的全新思维框架，抓住人类与人工智能共生演化的焦点。ai3.0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，ai3.0将为你一一揭晓。ai3.0是不错书复杂作者、复杂系统前沿科学家梅拉妮•米歇尔历经10年思，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进展所必须重新思的。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！ai3.0是智能觉醒的启蒙，将掀起第三波人工智能热潮！ai3.0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。目前的人工智能与通用的、人类水的智能还相距甚远。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。
作者简介：
生命3.0迈斯泰格马，未来生命研究所（future of life intitute）创始人，致力于用科技来改善人类的未来。该组织自成立起汇聚了8000多位世界杰出人工智能专家，包括史蒂芬霍金、埃隆马斯、比尔盖茨、雷库兹韦尔、拉里佩奇等，还获得许多有名组织的支持，包括、谷歌、facebook、微软、ibm，还有研究了aiphago的deepmind公司。麻省理工学院物理系终身教授，行宇宙理论研究专家，先发售提出“数学宇宙说”。他还是参与过研究的有名物理学家约翰惠勒的。著有书穿越行宇宙，发表了200余篇科技，“深度学三巨头”之一的杨立昆是其合著者之一。ai3.0 梅拉妮米歇尔，波特兰州立大学计算机科学教授，曾在美国圣塔菲研究所（anta fe intitute）和洛斯阿拉莫斯实验室（lo alamo national laboratory）工作，主要的研究领域为类比推理、复杂系统、遗传算法等。在圣塔菲研究所时，米歇尔了复杂系统领域的研究工作，并教授了相关的在线课程。她的在线课程复杂入门已经被30000名选修，成为courera排名前50位的在线课程之一。
米歇尔拥有密歇根大学计算机科学博士，师从认知科学家和作家侯世达（dougla hoftadter），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的类比。米歇尔还是知名书作家，著有复杂（plety: a guided tour）遗传算法导论（geic algorithm）等。
精彩内容：
生命3.0ai3.0 01 从起源到遭遇寒冬，心智是人工智能一直无法攻的堡垒
达特茅斯的两个月和十个人
创造一台和人类一样聪明，甚至比人类更聪明的智能机器的梦想，已有几个世纪的历史，而随着数字计算机的崛起，这一梦想已成为现代科学的一部分。台可编程计算机的构建想法，实际上来自数学家将人类思想，特别是逻辑，当作“符号纵”的机械过程的尝试。数字计算机本质上是符号纵器，纵符号“0”和“1”的各种组合。艾伦图灵和约翰冯诺伊曼等计算机领域的先驱认为，人脑与计算机之间存在着极强的相似，因而可以将人脑类比为计算机，并且在他们看来，人类智能显然能够被复制到计算机程序中。
人工智能领域的大多数从业者认为，该领域的正式确立可以追溯到1956年由一位名叫约翰麦卡锡的年轻数学家在达特茅斯学院举办的一场研讨会。
1955年，28岁的麦卡锡进入了达特茅斯学院的数学系。在读本科时，他学过一点儿心理学和“自动机理论”（后来演变为计算机科学）这一新兴领域的知识，并对创造一台能够思的机器产生了兴趣。在普林斯顿大学数学系的学院，他遇到了和自己一样对智能计算机的潜力十分着迷的学长马文明斯基（marvin minky）。后，麦卡锡在贝尔实验室和ibm曾经短暂任职，其间，他分别与信息论的发明者劳德香农（claude hannon）以及电气工程先驱内森尼尔罗切斯特（nathaniel rocheter）合作过。在达特茅斯时，麦卡锡曾说服明斯基、香农和罗切斯特帮助他组织一个人工智能研究项目，这个项目计划在1956年夏天开展，为期两个月，共10个人参与。“人工智能”一词是麦卡锡发明的，他希望将这一领域与一项名为“控制论”的研究区分开来。麦卡锡后来承认：“当时没有人真正喜欢这个名字——毕竟，我们的目标是‘真正的’智能，而非‘人工的’智能，但是我必须得给它起个名字，所以我称它为‘人工智能’。”
他们4位组织者向洛菲勒会递交了一份提案，请求其为这一夏季研讨会提供资助。他们写道，这一提案是基于“学的每个方面，或者说智能的任何特征，从原则上来说都可以被准确地描述，因此，可以制造一台机器来进行模拟”。该提案列出了一系列需要讨论的主题，如自然语言处理（naturallanguage proceing，nlp）、神经网络、机器学、抽象概念和推理、创造力等，这些主题至今仍定义着人工智能这一领域。
在1956年，即便是优选进的计算机，其速度也达不到现代智能手机的百万分之一，但麦卡锡和他的同事依旧很好乐观地认为人工智能是触手可及的：“我们认为，只要精心挑选一组科学家共同针对这其中的一个或多个课题研究一整个夏天，能够取得重大的进展。”
然而很快出现了问题，一个对任何一位科学研讨会的组织者来说都很熟悉的问题——洛菲勒会只批准了他们所需资助金的一半，而且事实证明，说服参与者来参加会议并留下来做研究，要比麦卡锡想象的困难得多，更别提在任何问题上达成共识了。会上出现了很多有趣的讨论，但并没有达成什么一致意见，这类会议常常是这样：每个人都有不同的想法和强烈的自我意识，并对自己的计划充满热情。。尽管如此，达特茅斯的这次夏季人工智能研讨会还是获得了一些很好重要的成果：该领域得到了命名；其体目标也基本明确了；即将成为该领域“四大开拓者”的麦卡锡、明斯基、艾伦。纽厄尔（allen newell）和西蒙得以会面，并对未来做出了一些规划，而且不知出于什么原因，这4个人开完会后都对该领域持极大的乐观态度。20世纪60年代初，麦卡锡创立了斯坦福人工智能项目（tanford artificiaiintelligence project），其目标是：“在10年内打造一台接近智能的机器。”大概在同一时间，后来的诺贝尔奖得主西蒙预测：“用不了20年，机器能够完类所能做的任何工作。”。不久之后，麻省理工学院人工智能实验室（mit ai lab）的创始人明斯基预言：“在一代人之内，关于创造‘人工智能’的问题将得到实质的解决。”
定义，然后必须继续下去
这些预期事件至今一件都没有发生。那么，我们距离构建一台“接近智能的机器”的目标还有多远？构建这样的机器会需要我们对人脑的所有复杂进行逆向工程吗？或者，是否存在一条捷径、一套智能但未知的算法，可以产生我们所认为的接近智能？接近智能究竟意味着什么？
p1921
精彩书评：
生命3.0
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