如何创造可信的AI
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作者(美)盖瑞·马库斯,(美)欧内斯特·戴维斯
出版社浙江教育出版社
ISBN9787572200526
出版时间2020-05
装帧平装
开本16开
定价89.9元
货号1202065164
上书时间2024-12-22
商品详情
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作者简介
[美]盖瑞·马库斯（Gary Marcus） 新硅谷机器人创业公司Robust.AI首席执行官兼创始人。机器学习公司“几何智能”首席执行官兼创始人，该公司于2016年被优步收购，随后马库斯在优步创立了人工智能实验室。 纽约大学心理学和神经科学教授。研究方向跨越人类和动物的行为，涉及神经科学、心理学、人工智能等多个领域。 1994年于麻省理工学院博士毕业，师从心理学大师史蒂芬·平克。 [美]欧内斯特·戴维斯（Ernest Davis） 纽约大学柯朗数学科学研究所计算机科学教授，人工智能领域科学家。
目录
第1章 AI该往何处走
真的有可信的AI吗
狭义AI与广义AI
理想与现实之间的鸿沟
如何跨越AI鸿沟
第2章 当下AI的9个风险
机器人有暴力倾向吗
机器也会犯错
当下AI的9个风险
第3章 深度学习的好与坏
人工智能>机器学习>深度学习
什么是深度学习
深度学习的三个核心问题
深度学习是一个“美好”的悲剧
第4章 计算机若真有那么聪明，为什么还不会阅读
TalktoBooks无法回答一切问题
人是怎样阅读的
搜索引擎和语音虚拟助手的困惑
计算机不会阅读的三大原因
常识很重要
第5章 哪里有真正的机器人管家
从扫地机器人到机器人管家
机器人管家推荐的四个能力
认知模型和深度理解才是关键
第6章 从认知科学中获得的11个启示
从认知科学中获得的11个启示
为机器赋予常识
第7章 常识，实现深度理解的关键
建立常识库的三种方法
知识表征
通用人工智能应具备的常识
推理能力
常识，深度理解的关键
第8章 创造可信的AI
优秀的工程实践
用深度理解取代深度学习
赋予机器道德价值观
重启AI
后记
致谢
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注释
参考文献
内容摘要
本书共分为8个章节，作者从AI技术的理想与现实之间的差距入手，分析了当下AI技术的9大风险，讨论了当前阶段深度学习技术的进展，着重指出了AI研究领域中“常识引入”这个关键点的重要性。最后，作者从整体角度综合探讨了真正获得可信任的AI的长期思路。本书提供了对当前AI科学的一份清晰评估，详细分析了研究者和应用者在技术路线上的进展方向，以及人工智能如何让我们的生活变得更好。
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