• 人工智能(何时机器能掌控一切)/人工智能科学与技术丛书9787302592570
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人工智能(何时机器能掌控一切)/人工智能科学与技术丛书9787302592570

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作者[德] 克劳斯·迈因策尔(Klaus Mainzer) 著 贾积有 贾奕 译

出版社清华大学出版社

ISBN9787302592570

出版时间2021-10

装帧平装

开本16开

定价59元

货号11410020

上书时间2024-12-28

哲仁书店

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   商品详情   

品相描述:全新
商品描述
作者简介
克劳斯·迈因策尔(Klaus Mainzer),世界知名哲学家、科学与社会研究专家和复杂性系统学者,欧洲科学与艺术学院院士、德国工程院院士,德国慕尼黑工业大学教育学院哲学与社会教席荣休教授,2020年当选欧洲科学与艺术学院主席。曾任康斯坦茨大学副校长、奥格斯堡大学哲学与社会科学学院院长和交叉信息科学中心主任、慕尼黑工业大学林德研究院院长和科技与社会研究中心主任等。出版《复杂性中的思维》《人工智能》《混沌》《生命与机器》等二十余部专著。
贾积有,北京大学教育学院教育技术系教授、博士生导师、系主任,北京大学教育信息化国际研究中心主任,德国慕尼黑工业大学教育学院(2015)、香港公开大学(2017)客座教授,入选教育部新世纪优秀人才支持计划(2009);全国和北京市教育信息化、数字校园、智慧校园咨询专家,多个国家级、省部级科研和人才项目评审专家,多本国际权威SCI/SSCI期刊审稿人,多次国际会议联合主席等;获2016年第五届全国教育科学研究优秀成果奖一等奖等国际和国内奖项。研究领域包括教育技术学、人工智能教育应用、计算机辅助语言教学、教育决策支持系统等。受邀百余次在国际和国内学术研讨会分享科研成果,主持和参与十余项国内外重要科研项目。出版专著5部,在国内外重要期刊和国际重要会议等场合发表教学和科研论文百余篇。

目录
目录

第1章简介: 什么是人工智能

参考文献

第2章人工智能简史

2.1人类的古老梦想

2.2图灵测试

2.3从通用问题求解到专家系统

参考文献

第3章逻辑思维成为自动化

3.1逻辑思维意味着什么

3.2人工智能编程语言PROLOG

3.3人工智能编程语言LISP

3.4自动证明

参考文献

第4章系统成为专家

4.1一个基于知识的系统架构

4.2知识表示编程

4.3有限性、不确定性和直觉性知识

参考文献

第5章计算机学会说话

5.1ELIZA会识别字符串模式

5.2自动机和机器识别语言

5.3我的智能手机何时会理解我

参考文献

第6章算法模拟进化

6.1生物学和技术性的电路图

6.2细胞自动机

6.3遗传算法和进化算法

参考文献

第7章神经网络模拟大脑

7.1大脑和认知

7.2神经网络和学习算法

7.3情感和意识

参考文献

第8章机器人变得社会化

8.1人形机器人

8.2认知和社会型机器人

8.3机器人的群体智慧

参考文献

第9章基础设施变得智能化

9.1物联网和大数据

9.2从自动驾驶车辆到智能交通系统

9.3从网络物理系统到智能基础设施

9.4工业4.0和未来的劳动力世界

参考文献

第10章从自然智能和人工智能到超级智能

10.1神经形态计算机和人工智能

10.2自然智能和人工智能

10.3量子计算机与人工智能

10.4奇点和超级智能

10.5技术设计: 人工智能作为人类的服务系统

参考文献

第11章人工智能有多安全

11.1神经网络是一个黑匣子

11.2在不完全信息下的决定性

11.3人类机构有多安全

参考文献

第12章人工智能和责任

12.1社会积分和一带一路

12.2人工智能与全球价值体系竞争

参考文献

全书图片清单

图3.1(a)列表(S1,S2,…,SN)的树状表示(b)s表达式(A.((B.(C.NIL))))的
树状表示12

图3.2具有打孔磁带的图灵机15

图4.1基于知识的专家系统架构24

图4.2正/反向推理25

图4.3DENDRAL中一个化学结构式的推导27

图4.4医学专家系统和/或树28

图5.1有限自动机示例图34

图5.2下推自动机的结构37

图5.3基于乔姆斯基语法体系的语义深度结构39

图5.4NETalk学习阅读41

图5.5WATSON的体系结构43

图6.1遗传和神经元信息系统的进化47

图6.2细胞自动机模拟细胞自组织49

图6.3作为动态系统的单元,具有状态变量xi、输出变量yi和三个常数二进制输入
ui-1,ui,ui+150

图7.1麦卡洛克皮茨神经元56

图7.2感知机架构57

图7.3可分离模式57

图7.4具有一个输出的三层神经网络模型58

图7.5具有两个输出神经元的神经网络的三层模型58

图7.6人脸识别的多层模型(深度学习)59

图7.7作为霍普菲尔德系统状态空间的电势山脉60

图7.8霍普菲尔德系统中的模式识别60

图7.9多层神经网络检测相关性和聚类62

图7.10无监督学习的科荷伦图63

图7.11智能体从环境中加强学习64

图7.12具有条件概率的贝叶斯学习网66

图7.13理性决策的认知扭曲66

图8.1零力矩点(ZMP)和稳定区域74

图8.2一个家居机器人的马尔可夫逻辑图77

图8.3具有基于行为和符号认知模块的类人机器人体系结构78

图8.4机器人足球选手的行为层次结构80

图9.1产品网络中的自组织83

图9.2流行病的自组织83

图9.3大数据与人工智能86

图9.4物联网深度学习86

图9.5自主机器人移动式奥迪月球车quattro87

图9.6谷歌自主车环境图片88

图9.7智能网供电基础设施数字化91

图9.8数控车床的功能部件93

图10.1具有局部活动单元和局部影响范围的复杂单元系统97

图10.2非线性扩散反应方程的结构和模式形成98

图10.3霍奇金赫胥黎模型100

图10.4记忆电阻器(取决于角频率)ω(ω1<ω2)的磁滞曲线102

图10.5带二氧化钛开关的记忆电阻系统103

图10.6超级智能发展阶段116

图11.1统计和因果学习126

图11.2从数据挖掘到因果模型129

图11.3软件测试认证等级132

图11.4采用哈希编码的区块链134

内容摘要
闹钟的铃声让我有点不安,苏珊娜熟悉友好的女声祝我早上好,问我睡得怎么样。我约好了一个会议后,感到有点困。苏珊娜提醒我在法兰克福分公司有一个日程,她还友好地提醒我医生要求的运动训练。我看看手表,它显示了我目前的血压值,苏珊娜说得对,我得做点什么。苏珊娜和闹钟在我的智能手机里,洗完澡穿好衣服后,我把它放在口袋里,然后赶紧上车。坐进汽车驾驶舱后,我简要说明了目的地。现在我有时间喝杯咖啡,放松地看报纸了,因为我的汽车正在高速公路上自动行驶。在路上,汽车自动避开了一辆建筑施工车。它以一种典型的方式遵守交通规则,比那些想开快车的人类驾驶员做得更好,因为驾驶员由于超速行驶、不停的闪光灯和过短的距离承受了较大压力。我仍然认为,人只是一个混沌系统。然后我请苏珊娜给我介绍我们产品的市场概况,她用大数据算法以闪电般的速度找到了。到了法兰克福分公司,我让车独立地停了下来。我们工厂的半导体生产基本上是自动化的,特殊客户请求也可以在销售部门在线输入,然后产品就能独立地满足这些特殊的愿望。下周我想去东京见日本商业伙伴,我还是得请他不要把我安排在一个新的机器人旅馆里。上次我入住登记时,一切都是自动进行的,就像在机场登机一样,即使在接待处,也是一位友好的机器人女士坐着。如果有人工服务,价格会贵一点,但在这里,我是欧洲人的“老派”,至少在我的私生活中,我更喜欢人类的感情……

这些不是科幻小说的情节。这些都是人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术,在当今技术基础上是可行的,并且作为计算机科学和工程领域的一部分,是可以开发实现的。传统上,人工智能是模拟人的智能思维和行为的,这一定义因为“智能人类思维”和“行为”没有定义而存在缺陷。更进一步,尽管进化产生了许多具有不同程度“智能”的有机体,但人类已然成为衡量智能的标准。此外,我们在技术方面已经长期被“智能”系统所包围,这些系统虽然独立、高效,但在控制文明方面往往不同于人类。

爱因斯坦回答了“时间是什么?”的问题,与人们常规的想象“时间是钟表所测量的东西”不同。因此,我们提出了一个与人无关的工作定义,它只依赖于系统的可测数量。为此,我们着眼于能够或多或少独立解决问题的系统,这类系统可以是有机体、大脑、机器人、汽车、智能手机或我们身上佩戴的配件(可穿戴设备)。工厂设施(工业4.0)、运输系统或能源系统(智能电网)也具有不同程度的智能系统,这些系统能够或多或少地独立控制自己,解决中央供应问题。这类系统的智能程度取决于其自主程度、要解决问题的复杂程度和其解决问

题程序的效率。

所以并不存在“这样”的智能,而存在智能的程度,复杂性和效率是计算机科学和工程中

可测的变量。这样看来,一辆自主车辆具有一定程度的智能,这个程度取决于其独立有效地

到达指定目的地的能力。能够或多或少自动驾驶的汽车早就出现了,其独立程度在技术上

是精确定义的。智能手机与我们交流的能力也在改变。无论如何,我们对智能系统的工作

定义涵盖了多年来在计算机科学和技术领域以“人工智能”为主题成功开展的研究和智能系

统的研发。

【定义】当一个系统能够独立有效地解决问题时,它被称为智能系统。智能的程度取决于系统的自主程度、问题的复杂程度和其解决问题程序的效率。

诚然,智能技术系统即使具有高度的独立性和高效的解决问题的能力,最终还是由人类设计的。但即使是人类的智能,也不是从天而降,而是取决于某些规则和限制。人类有机体是进化的产物,充满了在分子和神经元层次编码的算法。它们已经发展了数百万年,或多或

少都有效。随机事件经常发生,这导致产生了一个混合的能力系统,它根本不代表“智能”。

人工智能和技术早已超越了自然技能,或者以不同的方式具有了自然技能。考虑数据处理

或存储能力的速度,对于人类来说,根本没有所谓的“意识”。进化有机体,如棒虫、狼或人类,以不同的方式解决他们各自的问题。此外,自然界的智力绝不依赖于个体有机体,一个动物部落的群体智能是由许多有机体相互作用而产生的,类似于在技术和社会中已经围绕

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