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出版者:经济管理出版社

作者:郭跃进

出品人:

页数:420

译者:

出版时间:2003-4-1

价格:39.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787801625915

丛书系列:

图书标签:

• 管理学
• 组织行为学
• 领导力
• 战略管理
• 运营管理
• 市场营销
• 人力资源管理
• 财务管理
• 商业管理
• 经济学

科技前沿的浪潮：人工智能与未来社会构建 图书名称： 科技前沿的浪潮：人工智能与未来社会构建 内容简介： 本书深度剖析了人工智能（AI）技术在当前全球科技版图中的核心地位及其对人类社会结构、经济模式乃至伦理规范产生的颠覆性影响。我们不再仅仅讨论AI的理论模型，而是聚焦于它如何从实验室走向现实世界，成为驱动下一次工业革命的核心动力。 第一部分：深度解析：AI核心技术的原理与演进 本部分旨在为读者构建一个坚实的技术认知基础。我们不会停留在对“机器学习”、“深度学习”等术语的简单罗列，而是深入探讨支撑现代AI系统的关键算法——从早期的统计学习方法，到当前占据主导地位的深度神经网络（DNNs）的结构优化，如卷积神经网络（CNNs）在图像识别中的突破，循环神经网络（RNNs）及其演进版LSTM/GRU在序列数据处理中的应用，直至当前大模型（LLMs）时代Transformer架构的革命性意义。 我们详细阐述了自监督学习和强化学习这两大前沿方向的内在机制。在自监督学习部分，重点讨论了预训练模型如何通过海量无标签数据自我学习特征表示，以及这种范式如何极大降低了对人工标注数据的依赖性。在强化学习章节，我们将对比蒙特卡洛方法、时序差分（TD）学习，并解析AlphaGo背后的深度Q网络（DQN）和策略梯度（Policy Gradient）方法的精妙之处，探讨它们在复杂决策环境（如自动驾驶、机器人控制）中的实际部署挑战。 此外，本书还对可解释性人工智能（XAI）进行了专门的探讨。在AI系统日益复杂和“黑箱化”的背景下，理解模型做出决策的原因至关重要。我们分析了LIME、SHAP等工具如何帮助开发者和监管者揭示模型内部的工作原理，以确保AI在金融、医疗等高风险领域的应用是透明且可问责的。 第二部分：重塑生产力：AI在关键产业的渗透与变革 AI技术并非孤立存在，它的价值体现在与垂直行业的深度融合。本书细致考察了AI如何重构以下几个核心产业的运作逻辑： 1. 智能制造与工业4.0： 重点讨论预测性维护（Predictive Maintenance）如何通过分析传感器数据，将设备的故障发生率降至最低，从而彻底改变传统工厂的维护模式。同时，探究机器视觉系统在产品质量检测中的精度飞跃，以及数字孪生（Digital Twins）技术如何结合AI实现对物理系统的实时仿真与优化控制。 2. 医疗健康领域的精准革命： 本章聚焦于AI在药物研发（Drug Discovery）周期中的加速作用，包括蛋白质折叠预测（如AlphaFold的启示）和虚拟筛选。在临床应用方面，我们分析了AI辅助诊断系统如何通过分析医学影像（X光、MRI）和基因组数据，实现疾病的早期、精准筛查，以及个性化治疗方案的制定。 3. 金融服务的智能化升级： 探讨高频交易算法如何利用毫秒级的市场变化进行决策。更重要的是，本书关注AI在风险管理中的应用，包括反欺诈系统如何通过识别异常行为模式来保护金融资产安全，以及信用评分模型如何超越传统统计方法，实现更精细化的风险评估。 4. 创意产业与内容生成（AIGC）： 这一部分着重于生成式AI对内容生产的冲击。从文本生成（如新闻摘要、代码辅助编写），到图像、音乐的自动生成，我们分析了扩散模型（Diffusion Models）的技术原理，并探讨了由此引发的知识产权和原创性界定的新挑战。 第三部分：社会契约的重构：伦理、治理与人类的未来定位 技术进步的加速必然伴随着深刻的社会调整。本书将大部分篇幅投入到对AI社会影响的审慎思考中。 1. 就业结构的重塑与技能鸿沟： 我们不主张“机器取代人类”的简单论断，而是深入分析“工作内容”的重新定义。哪些任务将被自动化？哪些新型岗位将因AI的普及而诞生（如AI训练师、数据伦理官）？本书提出了应对技能过时挑战的终身学习框架和再培训策略，强调人类在创造力、复杂谈判和情境感知等方面的独特价值。 2. 偏见、公平与算法歧视： 数据集中的历史偏见如何被AI系统放大并固化，进而影响到招聘、信贷审批甚至司法判决？本书详细剖析了偏见来源（Bias Sources），并讨论了去偏见技术（Debiasing Techniques）的有效性与局限性，呼吁建立更具代表性和包容性的数据采集标准。 3. 监管框架的构建与全球合作： 面对跨国界、快速迭代的AI技术，各国政府正在探索不同的监管路径。本书比较了欧盟的《人工智能法案》侧重于风险分级管控的模式，与美国市场驱动、强调特定领域监管的模式。重点探讨了AI责任认定（当自动驾驶汽车发生事故时，责任归属于谁？）、数据主权以及跨国界AI安全标准的协调问题。 4. 强人工智能（AGI）的哲学反思： 虽然AGI的实现尚远，但对其可能性的探讨已成为严肃的哲学命题。我们审视了图灵测试的局限性，并探讨了当机器具备高级认知能力时，人类社会应如何界定其权利、地位以及潜在的生存风险，强调了价值对齐（Value Alignment）研究的紧迫性。 结语：驾驭而非逃避 《科技前沿的浪潮：人工智能与未来社会构建》旨在为政策制定者、行业领导者、技术研究人员以及每一位关心未来走向的公民，提供一个全面、深入且不失批判性的指南。它强调，面对这场科技浪潮，唯有深入理解其技术内核，预见其社会冲击，并主动参与到治理框架的构建中，人类才能确保AI的发展真正服务于一个更公平、更繁荣的未来社会。本书的落脚点在于提供行动的蓝图，而非简单的技术赞歌或末日预言。

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读完这本书后，我有一种强烈的感受，那就是作者对“人”在管理体系中的作用看得极其透彻。它没有陷入那种冰冷的流程和KPI的窠臼，而是用了大量的篇幅去阐述激励机制的心理学基础。特别是关于“非物质奖励”的部分，作者引用了大量的行为经济学研究成果，将员工的内在驱动力拆解得清清楚楚，这一点非常震撼我。我过去总是倾向于用物质奖励来驱动团队，但这本书让我意识到，尊重、自主权和归属感，往往是更持久的动力源泉。书中对于冲突解决的章节尤其精彩，它提供了一套非常实用的框架，教你如何将潜在的团队矛盾转化为建设性的讨论，而不是一味地压制或逃避。我尝试在最近的一次团队内部意见不合时，运用了书中提到的“三明治反馈法”，效果立竿见影，不仅问题得到了解决，团队间的信任感反而增强了。唯一的遗憾是，这本书的排版和字体选择显得有些过于传统，阅读体验上稍微欠缺了一点现代感，但这也许是为了配合其内容严谨性的一种取舍吧。

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这本书的封面设计就透着一股沉稳大气的感觉，那种深色调的背景配上简洁的字体，让人一眼就能感觉到这不是一本浮夸的畅销书，而是真正有干货的专业读物。我抱着非常高的期待翻开了它，希望能在其中找到一些关于组织架构优化和领导力提升的实操指南。前几章主要探讨了企业的愿景和使命设定，内容详实，案例分析也比较到位，尤其是一些跨国公司的案例，能看出作者在资料搜集上下了很大功夫。然而，在深入到具体的执行层面时，我个人感觉略显不足。比如，在讨论“目标分解”这一块时，虽然理论框架很完整，但对于如何在快速变化的市场环境中进行灵活的调整和迭代，书中提供的工具箱似乎还不够丰富。我更希望看到一些更具前瞻性的讨论，比如AI技术对传统管理流程的颠覆性影响，以及如何培养未来组织所需要的复合型人才。总体来说，这是一本扎实的理论基础教材，适合作为入门学习的参考书，但对于那些已经在管理岗位上摸爬滚打了多年，寻求突破和创新的读者来说，可能需要寻找更多结合当下商业环境的深度内容。

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这本书的深度和广度都让我感到惊讶，它不仅仅是关于如何“管人”，更是一部关于“系统思考”的教科书。作者没有固守任何单一的管理学流派，而是像一位高明的建筑师，将不同时代的管理思想熔铸在一起，构建了一个动态的、自适应的管理模型。我最喜欢的部分是关于“知识管理”和“组织学习”的章节，它深刻揭示了在信息爆炸时代，知识的沉淀和共享才是企业最核心的竞争力。书中详细介绍了如何建立一个鼓励失败、推崇经验总结的企业文化，避免“重复犯错”这一低级错误。为了更好地理解，我甚至去查阅了作者提到的几篇原始论文，发现书中的提炼和阐释非常到位，既保留了学术的严谨性，又兼顾了商业人士的理解需求。不过，我必须指出，这本书的阅读门槛不低，其中涉及的一些高级统计学概念和复杂模型的图示，对于没有经济学或统计学背景的读者来说，可能需要花费大量时间去消化和理解，需要极大的耐心和毅力才能完全吸收其精髓。

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我必须承认，在阅读过程中，我多次停下来，拿起笔在旁边空白处写下我的反思和疑问，这本书成功地激发了我对现有工作流程的批判性思考。它不像很多同类书籍那样，只是罗列成功法则，而是不断地抛出“为什么”和“还有没有更好的方式”。作者对“效率陷阱”的警示尤其让我印象深刻——很多组织为了追求表面的高效，牺牲了必要的探索和创新时间，最终导致了长期的停滞。书中关于“跨部门协作”的论述，摆脱了传统组织图的束缚，强调了“价值流”而非层级的重要性，这对于正在进行组织扁平化改革的公司来说，简直是及时雨。阅读体验上，这本书的装帧设计非常朴素，几乎没有花哨的插图，完全依靠文字的力量来构建其宏大的理论体系，这让初次接触的读者可能会觉得有些枯燥。但只要坚持下去，你会发现文字背后蕴含的巨大能量和深刻洞察力，它为你提供的不是一套即插即用的工具，而是一种全新的、更加智慧的管理哲学。

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说实话，我是在朋友的强烈推荐下才开始看这本书的，坦白讲，我一开始对“管理学”这类主题的书籍抱持着一种警惕心，总觉得里面充斥着陈词滥调和自我感觉良好的说教。然而，这本书的开篇就给了我一个耳光——它从供应链效率的角度切入，将管理问题具象化为资源的流动和损耗，这种跨学科的视角非常新颖。作者的文笔流畅，逻辑性极强，仿佛在引导读者进行一场环环相成的思维迷宫探险。书中对于风险评估和危机预案的论述，简直就是一份活生生的“防弹衣”指南。它详细剖析了历史上几次著名的商业失败案例，精准地指出了管理决策中的薄弱环节。我尤其欣赏作者在描述“授权”这一环节时所采取的辩证态度：既要给予下属充分的自由裁量权，又要设置清晰的“红线”和监控点，这种平衡的艺术被描绘得入木三分。唯一的槽点可能在于，本书对初创企业如何快速建立规范的管理体系着墨不多，更多的是面向成熟企业的优化升级，对于急需“搭骨架”的新公司来说，可能需要配合其他更侧重“敏捷开发”和“精益创业”的书籍来阅读。

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