AI 3.0

人工智能领域的必读之作,它将带你领略人工智能的奥秘,引发你对未来科技的无限遐想。

作者
[美] 梅拉妮·米歇尔
原作名
Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans
出版社
四川科学技术出版社·湛庐
发行日期
2021-2
AI 3.0

内容简介  · · · · · ·

作者简介  · · · · · ·

梅拉妮·米歇尔(Melanie Mitchell),波特兰州立大学计算机科学教授,曾在美国圣塔菲研究所(Santa Fe Institute)和洛斯阿拉莫斯国家实验室(Los Alamos National Laboratory)工作,主要的研究领域为类比推理、复杂系统、遗传算法等。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 Introduction to Complexity 已有近30000名学生选修,成为Coursera排名前50位的在线课程之一。

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
02 从神经网络到机器学习,谁都不是最后的解药
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
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
05 ConvNets和ImageNet,现代人工智能的基石
06 人类与机器学习的关键差距
07 确保价值观一致,构建值得信赖、有道德的人工智能
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奖励
09 学会玩游戏,智能究竟从何而来
10 游戏只是手段,通用人工智能才是目标
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
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
13 虚拟助理——随便问我任何事情
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
15 知识、抽象和类比,赋予人工智能核心常识
结语 思考6个关键问题,激发人工智能的终极潜力

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