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出版者:Pearson

作者:Stuart Russell

出品人:

页数:1132

译者:

出版时间:1998-2-1

价格:GBP 53.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780130803023

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• 人工智能
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《寰宇之镜：跨越边界的社会学探索》 一、导言：重塑理解的基石 人类社会，一个由无数个体、观念、制度与权力结构编织而成的复杂巨网，其内在的运行逻辑、变迁的驱动力以及未来可能走向，始终是横亘在思想家面前的宏大课题。本书《寰宇之镜：跨越边界的社会学探索》，并非聚焦于技术进步或信息编码的理性分析，而是致力于深入剖析社会现象的“人本性”与“结构性”的张力。我们试图搭建一面镜子，映照出那些在日常经验中习以为常却鲜被审视的社会现实，引导读者从陌生的视角重新审视我们所处的“共在”世界。 本书的核心关切在于对社会秩序的形成、维持与瓦解过程的细腻描摹与批判性反思。我们拒绝将社会简化为可预测的算法，而是拥抱其固有的偶然性、情感的驱动力以及文化叙事的强大塑造力。 二、社会结构与能动性的悖论 社会学研究的经典困境在于“结构决定论”与“个体能动性”之间的拔河。本书第一部分便着眼于此，通过对不同历史时期社会分层的具体案例分析，探讨个体如何在既定的社会框架内进行选择与反抗。 （一）资本的隐形逻辑与阶层固化 我们摒弃了对经济基础的僵硬解读，转而探讨现代金融资本如何通过符号、话语权和审美标准，构建出新的、难以察觉的“文化资本壁垒”。例如，本书深入分析了精英教育体系如何运作，使其筛选过程看起来是基于“天赋”与“努力”，实则是对特定社会阶层生活方式的无意识再生产。我们审视了社会流动性的表象与实质，揭示了在高度专业化与符号化的现代社会中，上升通道如何被精心编码和垄断。 （二）日常生活中的微观权力场域 权力并非仅存于宏大的国家机器或跨国公司，它弥散在家庭、邻里、工作场所的每一次互动之中。本书借鉴了现象学与符号互动论的精髓，通过对公共空间行为、非语言交流模式的研究，描绘出微观权力如何塑造个体身份认同。我们考察了“在场”与“缺席”的社会学意义，分析了当个体感到被“边缘化”或“隐形”时，其心理结构和社会参与度会发生何种转变。 三、文化、记忆与集体认同的构建 文化，是连接过去、现在与未来的黏合剂，也是社会冲突爆发的温床。本书的第二部分聚焦于文化现象的社会学解读，强调文化产品的生产、消费与意义编码过程，而非单纯对其内容进行审美评判。 （一）神话的再生：当代叙事的权力 现代社会不再依赖传统的宗教神话，但新的“世俗神话”——无论是对“进步”的盲目信仰、对“消费至上”的推崇，还是对特定民族历史的单一叙事——正在快速构建。我们分析了大众传媒和社交网络如何充当“神话机器”，通过重复、情感动员和符号简化，将复杂的社会问题包装成易于传播的二元对立叙事，从而巩固现存的权力关系。 （二）记忆的政治学：遗忘与铭记的斗争 集体记忆从来都不是客观的记录，而是社会群体为维护当下身份而进行的积极选择。本书剖析了历史纪念碑、公共节日和博物馆在塑造民族认同中的关键作用。我们关注那些被主流叙事系统性“抹去”的声音和经验，探讨“创伤记忆”如何在不同代际间传递与转化，以及社会如何通过选择性遗忘来达成暂时的社会和解或持续的内部张力。 四、全球化、风险与异化的新形态 进入全球化时代，社会的地理边界日益模糊，随之而来的是新型的社会风险和人类经验的深度异化。本书的第三部分将视角投向全球尺度下的社会变迁。 （一）流动的身体与停滞的身份 全球化带来了前所未有的跨国人口流动。我们深入研究了移民、难民的社会学困境，他们携带的文化资本与目标社会的结构性障碍之间的摩擦。本书特别关注“身份的悬浮状态”——那些既不完全属于出发地，也未能完全被接收地接纳的群体的社会心理图景，以及国家安全、边境控制等制度如何将人类的迁徙史转化为政治工具。 （二）风险社会的转向与信任的危机 当代社会充满了“人为制造的风险”——环境污染、金融泡沫、系统性故障。与传统风险不同，这些风险往往是抽象的、不可见的，且其后果的承担者与制造者往往相分离。本书分析了公众对科学权威、政府机构和专业人士的信任如何瓦解，以及这种信任危机如何催生新的社会运动和“非理性”的集体行为。我们探讨了这种普遍的不确定性如何重塑了人们对未来规划的社会学意义。 五、超越边界：对未来社会的展望 《寰宇之镜》的最终目的，是激发读者进行批判性的“去日常化”思考。社会结构并非铁板一块，而是由无数次社会互动、权力博弈和意义协商所共同维持的脆弱平衡。本书并非提供现成的答案，而是提供一套精密的分析工具，用以解构我们习以为常的社会现实。我们呼吁回到对具体情境的深度田野考察，珍视那些在主流叙事中微弱的声音，因为真正的社会创新与变革，往往源于对既有秩序最细微处的质疑与重塑。社会学，是认识我们是谁，以及我们可能成为谁的永恒之镜。

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一样的清新醒目，一样的幽默风趣，Monty Python里的大段搞笑台词，故事书风格的"in which"章节概要。不同的是时下统计大热，第二版也增加了大量的统计推断和学习理论。只是同专门论述统计学习的书籍比起来，篇幅所限，跳跃还是太快，讲解也只能从简。不过，我一直最佩服Peter N...  

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正本书的思维和逻辑是非常清晰的，适合各个水平的人看。可以看下微信公众ID：readsense 里面的内容，主要讲述人工智能、计算机视觉、嵌入式视觉的干货和诸多案例。人工智能从发展到今天一路坎坷也一路欣喜， 从实验室到工业车间再到消费级的应用场景，正在一步步改变着人们的...  

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这本书居然04年就出了，而且出了中文版。为什么我那时就没有找到这本书呢？不然现在的我可能就不是今天的我。 当然，一个很大的问题是：那时的我看了这本书以后能够看得懂吗？就算那时我可以解除到这本书，那时的我到底会怎样的对待呢？  

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这本书不是很好懂的，对于自学的初学者而言。我自学的，看这本书，半懂不懂的，最大的困难还是在逻辑那一块吧。这本书很全面，虽然不敢说把人工智能（包括机器学习）领域的一切都包括了吧，但是至少概况是都覆盖到了。或许正是这么全面的原因，也或许是译者翻译的原因，也有...  

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我被这本书在人工智能与人类认知互动方面的阐述深深吸引。它不仅仅是探讨AI技术本身，更是着重于AI如何影响和改变我们的思维方式、学习模式以及工作习惯。作者探讨了“人机协同”的理念，即AI并非要取代人类，而是作为一种强大的工具，增强人类的能力。书中列举了许多AI辅助设计、AI辅助编程、AI辅助医疗诊断的案例，这些都让我看到了AI在提升效率和创新能力方面的巨大潜力。我特别欣赏作者关于“AI素养”的讨论，它强调了普通大众理解AI基本原理、评估AI信息、以及负责任地使用AI技术的重要性。这让我意识到，在AI日益渗透的时代，拥有基本的AI素养，已经不再是技术专家的专属，而是每个人都需要具备的生存技能。书中还讨论了AI对教育的革新，例如个性化学习平台、智能辅导系统等，这让我对未来的教育模式充满了期待。它让我思考，如何让AI成为提升人类智慧和创造力的催化剂，而不是一个简单的“黑箱”。这本书让我从一个更广阔的视角看待AI，它不仅是技术，更是社会变革的力量。

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我对这本书中关于人工智能伦理与社会责任的讨论，给予了高度评价。随着AI技术的飞速发展，其对社会的影响日益深远，因此，关注AI的伦理问题，早已不是可选项，而是必选项。作者在这部分内容中，并没有简单地罗列AI可能带来的负面影响，而是深入剖析了这些影响产生的根源，并鼓励读者积极参与到AI伦理的讨论和规范制定中来。书中对“算法偏见”的详细阐述，让我深刻认识到，AI系统中的偏见并非凭空产生，而是源于训练数据中的固有偏见，以及算法设计中可能存在的缺陷。例如，在招聘、信贷审批、甚至刑事司法等领域，带有偏见的AI系统可能会加剧社会不公。作者还讨论了AI的“可解释性”问题，即我们能否理解AI做出某个决策的原因。在医疗诊断、金融风控等关键领域，缺乏可解释性的AI系统，其风险是不可忽视的。此外，书中还触及了AI的自主性、责任归属、以及未来AI对人类社会结构和价值观可能产生的冲击。它让我意识到，作为AI的使用者和受益者，我们每个人都肩负着推动AI向善发展的责任。这本书不仅仅是关于技术的，更是关于我们如何与技术共存，如何构建一个更加公平、包容和可持续的未来。

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这本书在数据科学与机器学习的交叉领域，为我打开了一扇全新的大门。我一直对如何从海量数据中提取有价值的信息感到好奇，而这本书则提供了一个系统性的框架。作者从数据预处理、特征工程开始，详细讲解了数据清洗、缺失值处理、异常值检测等基本步骤，这让我明白，高质量的数据是构建有效模型的基础。随后，书中深入探讨了各种经典的机器学习算法，例如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。作者并没有仅仅罗列这些算法的公式，而是通过生动的类比和案例，解释了它们的工作原理和适用场景。我尤其喜欢作者对模型评估和选择的讲解，交叉验证、精度、召回率、F1分数等评估指标，以及过拟合、欠拟合等问题，都被讲解得清晰易懂。这让我意识到，选择合适的模型并对其进行有效的评估，是数据科学中至关重要的一环。书中还介绍了无监督学习，如聚类和降维，这让我看到了数据在没有明确标签的情况下，也能被赋予新的意义。它让我明白，数据科学不仅仅是关于预测，更是关于发现模式和洞察。这本书的理论与实践相结合，既有严谨的数学基础，又不乏生动的实际应用案例，这让我觉得非常有收获。

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这本书在人工智能的知识表示与推理（Knowledge Representation and Reasoning）方面，为我提供了一个全新的视角。我一直觉得，能够让机器像人类一样思考和解决问题，其核心在于如何让机器“理解”和“运用”知识。作者从逻辑学和符号主义AI的传统出发，介绍了各种知识表示方法，如产生式规则、语义网络、框架、本体等。我印象深刻的是对“逻辑推理”的讲解，它如何通过演绎、归纳、溯因等方式，从已知信息中得出新的结论。书中还探讨了常识推理的挑战，以及专家系统在特定领域的应用，这让我看到了AI在早期是如何通过模拟人类专家知识来解决问题的。尽管现在深度学习占据了主导地位，但作者并没有忽视知识表示与推理的重要性，而是将其与机器学习方法相结合，例如知识图谱和神经符号AI。它让我明白，一个真正智能的系统，既需要从海量数据中学习模式，也需要具备结构化的知识和逻辑推理能力。这种“模型+知识”的结合，似乎是未来AI发展的关键方向。它让我看到，AI的智慧，不仅在于“学习”，更在于“理解”和“思考”。

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我对这本书在强化学习（Reinforcement Learning）部分的阐述感到非常惊艳。一直以来，我对于智能体如何在环境中学习并做出最优决策的过程感到好奇，而强化学习恰恰是解答这一问题的关键。作者从最基础的马尔可夫决策过程（MDP）开始，清晰地解释了状态、动作、奖励和转移概率等核心概念。我尤其喜欢作者对“探索与利用”（Exploration vs. Exploitation）这一经典困境的讲解，以及各种策略，如ε-greedy策略，如何帮助智能体在已知最优解和未知潜在最优解之间取得平衡。书中对Q-learning、SARSA等经典强化学习算法的讲解，虽然包含了数学公式，但作者都配以直观的图示和生动的比喻，例如将智能体学习下棋的过程，比作不断尝试和反馈，以找到最佳的走法。它让我理解，强化学习的精髓在于通过与环境的交互，不断试错和学习，逐步优化决策策略。书中还介绍了深度强化学习，它如何将深度学习的强大特征提取能力与强化学习的决策能力相结合，催生了AlphaGo等一系列突破性的成果，这让我对AI的进化速度感到震惊。它让我看到，AI不仅仅是学习已知，更是探索未知，并在不确定的环境中找到出路。

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这本书最让我感到耳目一新的是它对人工智能未来发展趋势的展望，以及其中蕴含的对人类未来的深刻思考。作者并没有将AI描绘成一个遥不可及的神秘领域，而是以一种充满洞察力且脚踏实地的态度，分析了当前AI技术所面临的挑战，以及未来可能的发展方向。书中对“通用人工智能”（AGI）的探讨，让我意识到，我们距离真正意义上拥有人类同等甚至超越人类智能的AI，还有很长的路要走，但这个方向无疑是AI研究的终极目标之一。作者还讨论了AI在科学发现、环境保护、疾病治疗等领域的潜在应用，这些都让我看到了AI作为解决人类重大挑战的强大赋能力量。我尤其欣赏书中对“人机共生”的理念的强调，它认为未来的AI发展，并非是机器取代人类，而是人类与AI协同合作，共同创造更美好的世界。它让我看到了AI的希望，也让我对人类自身的未来充满了信心。这本书不仅让我对AI的技术有了更深入的了解，更重要的是，它引导我思考AI与人类文明的未来发展方向。它像一面镜子，映照出AI所带来的机遇与挑战，同时也鼓励我们积极拥抱变革，共同塑造一个更加智能、更加美好的未来。

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我被这本书的宏观视角所折服。它没有一开始就陷入算法细节的泥沼，而是从人工智能的历史演进、哲学根基开始，层层递进地构建了一个完整的知识体系。作者在开篇就对“什么是智能”这个问题进行了深入的探讨，这让我意识到，我们对“人工智能”的理解，很大程度上取决于我们对“智能”本身的定义。书中对图灵测试、符号主义、联结主义等不同学派的介绍，都清晰地勾勒出了AI发展史上的重要转折点和思想脉络。我特别欣赏作者对早期AI研究者们那份纯粹探索精神的描绘，这其中蕴含着人类对于自身智能边界的不断挑战和对未知世界的好奇。当读到早期专家系统和逻辑推理的介绍时，我仿佛看到了那些在昏暗实验室里，一丝不苟地构建规则和知识库的先驱们。而随后对机器学习的引入，特别是神经网络的兴起，则让我看到了AI领域的一次范式转移，从基于规则的演绎，转向了基于数据的归纳。书中对深度学习的阐述，虽然没有深入到复杂的数学推导，但通过清晰的图示和类比，将多层神经网络的学习过程描绘得栩栩如生。作者并没有将深度学习神化，而是对其局限性也进行了坦诚的讨论，例如在小样本学习和可解释性方面的挑战。这使得我对AI的认知更加全面和客观。这本书不仅仅是关于技术的，更是关于思想的碰撞和知识的演进，它让我看到了一个领域是如何在无数次的尝试、失败和突破中成长的。

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刚拿到这本《Artificial Intelligence》，就被它沉甸甸的质感和封面设计吸引了。我一直对人工智能这个领域充满好奇，但又觉得它门槛很高，很多技术性的书籍让我望而却步。这本书的标题虽然直白，但它的呈现方式却意外地亲切，仿佛一位经验丰富的朋友在娓娓道来。我最开始翻阅的是它关于AI伦理与社会影响的部分。我一直认为，在探索如此强大的技术时，我们不能仅仅关注它能做什么，更要思考它“应该”做什么，以及它将如何重塑我们的社会结构。书中对数据隐私、算法偏见、就业结构变化等议题的探讨，都非常深入且富有启发性。它没有回避问题的复杂性，而是呈现了多方观点，并鼓励读者独立思考。例如，在讨论自动驾驶汽车的道德困境时，作者引用了大量的案例研究和哲学思辨，让我深刻体会到，即便是看似简单的决策，在AI的语境下也会变得异常艰难。我尤其喜欢作者对“黑箱问题”的解析，它并非直接给出解决方案，而是引导我们理解问题产生的根源，以及当前研究者们正在努力的方向。这让我感觉不是在被动接受知识，而是在主动参与一场思想的探索。这本书的语言风格也十分流畅，即使涉及复杂概念，也能用生动形象的比喻来解释，例如将神经网络比作大脑的神经元连接，或者将强化学习比作人类学习骑自行车的过程。这种将抽象理论具象化的能力，是这本书的一大亮点，也是我能够坚持读下去的重要原因。它不仅仅是一本技术指南，更是一本关于未来、关于人类自身如何与智能共存的思考录。

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我对这本书中关于自然语言处理（NLP）的部分尤为感兴趣。长期以来，我一直对机器如何理解和生成人类语言感到着迷，尤其是看到智能助手能够流畅地回答我的问题，或者机器翻译能够跨越语言障碍时，总会感到一种科技的奇妙。这本书的NLP章节，从最基础的词汇处理、语法分析，到更高级的主题如情感分析、文本生成，都进行了细致的讲解。我印象深刻的是作者对词嵌入（word embeddings）的解释，它如何将离散的词语映射到连续的向量空间，从而捕捉词语之间的语义关系，这简直是语言学和数学的完美结合。书中还讨论了Transformer模型及其在NLP领域的革命性影响，虽然我不是计算机专业的学生，但作者通过形象的比喻，让我理解了注意力机制（attention mechanism）如何在处理长序列文本时，有效地抓取关键信息。这种对复杂模型的“去神秘化”处理，是我在其他技术书籍中很少遇到的。它让我明白，即便是看起来无比智能的AI，其背后也是由一套套精巧的算法和模型支撑的。此外，书中还探讨了NLP在情感识别、问答系统、机器翻译等方面的应用，这些都与我们的日常生活息息相关。它让我更加理解，当我们与AI交互时，背后究竟发生了什么。这种对具体应用的深入剖析，让我对AI的潜力有了更直观的认识，同时也对未来人机交互的形态产生了更丰富的想象。

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这本书让我对计算机视觉（Computer Vision）领域有了全新的认识。一直以来，我总觉得计算机“看”东西的方式与我们人类截然不同，而这本书则很好地弥合了这一认知差距。作者从最基础的图像表示（像素、颜色通道）讲起，逐步深入到特征提取、边缘检测等早期视觉算法。我尤其着迷于书中对卷积神经网络（CNN）的讲解，它如何通过卷积核和池化层，层层提取图像的特征，最终实现对图像内容的理解。作者运用了大量的图示来解释CNN的工作原理，比如每一层卷积层提取到的不同抽象层次的特征，从简单的边缘、角点，到更复杂的纹理、形状，直至最终的物体识别。这种可视化的讲解方式，让原本抽象的深度学习模型变得触手可及。书中还详细介绍了目标检测、图像分割、人脸识别等前沿技术，并列举了这些技术在自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等领域的实际应用。读到书中关于自动驾驶汽车如何通过计算机视觉感知周围环境时，我感受到了科技的强大力量，同时也对其中蕴含的挑战有了更深刻的理解，比如在复杂天气条件下的识别精度问题。这本书没有回避这些挑战，而是引导读者思考如何克服它们。它让我看到，计算机视觉不仅仅是让机器“看到”，更是让机器“理解”并“行动”的关键。

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