具体描述
这是一套针对时下年轻人热门话题的科普读物。英国科普大师的杰作。本套丛书共有6本。
*计算机真的会思考吗
*智能机器人会改变我们的生活吗
*机器人会控制整个世界吗
*什么样的计算机是有智能的
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目录信息
读后感
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用户评价
这本书给我的感觉是，它可能被误命名了，它更应该叫《社会学家眼中的未来科技风险》。虽然封面上赫然写着《人工智能》，但全书几乎都在探讨AI技术引发的社会结构性变革、就业市场的动荡以及监管的滞后性。作者对“算法偏见”的剖析入木三分，她通过一系列虚构但极具说服力的案例，展示了数据中的歧视是如何被自动化决策系统固化和放大的。例如，书中详细描述了一个虚拟城市中，基于AI的信贷审批系统如何系统性地排斥了某一特定社区的居民，逻辑链条清晰到让人不寒而栗。这本书的叙事手法非常接地气，充满了新闻报道的锐利感，它没有复杂的公式，只有冰冷的事实和对未来的忧虑。它对“通用人工智能的不可控性”的讨论，也更多地聚焦于权力结构和信息茧房的构建，而非纯粹的技术失控。阅读过程中，我几次停下来，思考自己日常使用App时所做出的选择，是否已在不知不觉中被无形的算法推着走。这本书的观点十分尖锐，立场鲜明，读完后让人久久不能平静，但它对纯粹的计算机科学原理却着墨极少。
评分这本《人工智能》真是让我大开眼界，不过，我得说，它更像是一部硬核的科幻小说，而不是我原本期待的那种技术手册。翻开第一页，我就被作者那宏大叙事的气场所吸引，仿佛置身于一个由硅基生命主宰的未来世界。书中对“强人工智能”的哲学探讨简直是教科书级别的，那些关于意识本质、图灵测试的局限性，以及机器伦理的辩论，读起来酣畅淋漓。我特别喜欢其中关于“数字永生”的章节，作者描绘的场景既迷人又令人深思，让人不禁思考，当我们的心智可以被完美复制到云端时，我们还是“我们”吗？书中的语言充满了文学色彩，比喻精妙，节奏感极强，仿佛每一个词语都经过了精心的雕琢。它几乎没有提及具体的算法细节，比如深度学习的网络结构或者反向传播的数学推导，这让它显得有些“虚无缥缈”，但恰恰是这种宏观的视角，让我得以从一个更广阔的维度去理解AI对人类文明的颠覆性意义。这本书的缺点可能是，如果你是想找一本能让你马上上手写代码的工具书，那这本书可能会让你失望，它更像是哲学系的选修课教材，需要你带着批判性的思维去品味。
评分我必须承认，这本书的排版和装帧设计得极其精美，那一层细微的纹理纸质感，让它摆在书架上极具品味。然而，内容上，这本书似乎走了一条极其小众且高度垂直的路线——它专注于“具身智能”（Embodied AI）在复杂物理环境下的交互建模。书中大部分篇幅都在探讨如何让机器人不仅仅是执行预设程序，而是真正理解并适应现实世界中的不确定性。大量的篇幅被用来详细阐述“概率机器人学”、“SLAM（即时定位与地图构建）”中的传感器融合问题，以及各种运动规划算法的数学原理。对于一个非专业人士来说，阅读起来简直像在啃一本高年级本科的教材，里面充满了向量、矩阵运算和高斯过程，我不得不频繁地停下来查阅高等数学知识。这本书的优点在于其专业性无与伦比，如果你恰好是机器人控制或高级感知领域的工程师，这本书无疑是一座宝库。但对于希望了解AI整体面貌的读者而言，这本书的知识面过于局限，就像只看到了森林里的一棵树，而错过了整片森林的景象。
评分这本书的视角非常独特，它不谈技术，不谈哲学，而是将AI视为一种全新的“艺术媒介”进行探讨。作者的文笔充满了后现代主义的解构色彩，用一种近乎诗意的语言来描述机器的“创造力”。书中展示了许多由早期生成模型（非现代的扩散模型）创作出来的抽象图像和音乐片段，并配上了长篇的艺术评论，试图阐释机器如何通过模仿、混淆和重组人类的文化符号来生成“新的意义”。我读到关于“算法的审美疲劳”那一章时深有感触，作者探讨了当艺术创作的门槛被无限降低后，人类创作者的价值和定位将何去何从。这本书的结构非常松散，更像是一系列主题演讲稿的汇编，段落之间跳跃性很大，观点往往是开放式的，没有给出明确的结论，鼓励读者自行去填充空白。它完全避开了所有关于计算效率或模型准确率的讨论，纯粹从美学和文化人类学的角度切入，非常适合那些对AI的文化冲击感兴趣，但又对技术细节感到畏惧的艺术评论家或文化学者。
评分说实话，我本来是冲着了解当下最前沿的机器学习模型去的，结果拿到这本《人工智能》，感觉像是一脚踩进了历史的尘埃里。这本书的重点似乎完全放在了早期AI研究的辉煌与挫折上，那些关于符号主义、专家系统、逻辑推理的论述占据了大量的篇幅。我耐着性子读完了关于“LISP语言”和“感知机局限性”的章节，体验了一把上世纪七八十年代AI研究者们的纠结与希望。书中对“常识推理”这个老生常谈问题的探讨非常细致，它用大量的篇幅论证了，仅仅依靠海量数据堆砌出的模型，是无法真正获得人类级别的通用智能的，这与当前主流的联结主义思潮形成了鲜明的对比。这本书的写作风格非常严谨，甚至有些刻板，几乎没有使用任何现代的术语，比如“Transformer”或者“GANs”，对于一个习惯了网络教程的读者来说，阅读起来确实需要极大的耐心和背景知识储备。它更像是一部学术史而非应用指南，对于想要了解AI发展脉络的严肃学者来说，或许价值更高，但对于想了解Siri或ChatGPT是如何工作的普通读者，这本书的价值就显得比较有限了。
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