具体描述
This book constitutes the refereed proceedings of the 18th Australian Joint Conference on Artificial Intelligence, AI 2005, held in Sydney, Australia in December 2005. The 77 revised full papers and 119 revised short papers presented together with the abstracts of 3 keynote speeches were carefully reviewed and selected from 535 submissions. The papers are catgorized in three broad sections, namely: AI foundations and technologies, computational intelligence, and AI in specialized domains. Particular topics addressed by the papers are logic and reasoning, machine learning, game theory, robotic technology, data mining, neural networks, fuzzy theory and algorithms, evolutionary computing, Web intelligence, decision making, pattern recognition, agent technology, and AI applications.
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读后感
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用户评价
这本书的叙事结构给我留下了深刻的印象，它并非简单的线性展开，而是巧妙地在不同的视角之间进行跳跃和穿梭。一章可能还在讨论某项硬件架构的潜力，下一章瞬间就转向了哲学层面对“智能主体”的界定，这种跨领域的对话，营造出一种宏大而又细致的观察视角。我特别欣赏作者在处理“伦理”和“技术”边界时的克制。在那个时代，对AI潜在失控的担忧可能还停留在科幻小说的范畴，但这本书似乎已经预见到了未来讨论的复杂性。它没有采取简单说教的方式，而是通过对技术发展必然带来的社会结构变动进行冷静的推演，让读者自己去体会其中的张力。这种“潜台词”式的表达方式，比直接的警告更具力量，因为它要求读者参与到观点的构建过程中来。而且，书中引用的案例和数据，虽然时过境迁，但其分析问题的角度依然犀利。它展示了一种超越眼前困境的思考模式，关注的是“为什么”而非仅仅“是什么”，这在任何时代都是一种稀缺的能力。
评分我发现，这本书最吸引我的地方，在于它对“失败”和“局限性”的坦诚探讨。在很多鼓吹技术的书籍中，人们倾向于粉饰太平，只强调即将到来的光明前景，但这本书却花了相当的篇幅去解剖那些当时看来无法逾越的障碍。无论是计算资源的瓶颈，还是理论模型在处理复杂现实世界问题时的脆弱性，作者都没有回避，而是将其作为构建未来蓝图的基石。这种脚踏实地的态度，使得全书的论证过程显得异常可信。它仿佛在对读者说：“是的，我们面前有很多高山，但我们知道它们的具体高度和坡度，我们正在规划攀登的路线。” 这种对“不完美”的接纳和系统性的分析，反而赋予了这本书一种超越时代的权威感。它不是那种昙花一现的“热点解读”，而更像是一份经过深思熟虑的“战略规划草案”。当我读到那些关于模型泛化能力的讨论时，我仿佛看到了今天深度学习仍在努力解决的核心难题的雏形，这让我对技术迭代的本质有了更深的理解。
评分如果要用一个词来形容阅读完这本书后的感受，那可能是“沉静的力量”。它不像近期的热门读物那样，用大量的图表和鲜活的实例来轰炸读者的感官，迫使你立刻接受某个观点。相反，它更像是一杯陈年的威士忌，需要时间去品味，去感受那种在平静之下蕴含的深厚基调。作者的文字如同经过精心打磨的雕塑，每一个词汇的选用都显得恰如其分，不偏激，不煽情，却处处暗藏着洞察人心的智慧。这种风格让人联想到某种古典文学的严谨美学，即便是讨论最前沿的科技，也保持着一种对人类认知边界的敬畏。我合上书页时，脑海中浮现的不是某个具体的AI应用，而是关于“智能”这个概念本身，在不同历史阶段下所承载的人类期盼与恐惧的交织。它成功地将一个技术话题，提升到了一个关于人类自身发展的哲学探讨高度，这使得这本书的价值超越了其所处的特定年份，成为了一部值得反复研读的思考工具。
评分这本书，说实话，拿到手的时候，我对它的期待值其实是挺高的。封面设计那种带着点复古未来感的字体，还有那种深邃的蓝色调，立马就把我拉进了一个关于技术革新的想象空间。我原以为它会像很多同类书籍一样，聚焦于某种特定的算法突破，或者深入探讨某个前沿模型的技术细节。毕竟书名听起来就带有一种明确的时间指向，让人忍不住去猜想，在那个特定的年份，人们对“智能”的理解和构建路径是怎样的。我最感兴趣的是，作者是如何在那个AI还未像今天这样铺天盖地的时代，去描绘未来的蓝图的。是那种科幻色彩浓厚的畅想，还是基于当时有限计算资源和理论框架下，做出的最务实的预测？阅读的过程中，我一直在寻找那些“时代的烙印”，比如书中对算力的讨论，对数据获取难度的描述，以及对于“通用人工智能”那种带着敬畏和谨慎的态度。它应该会像一面镜子，映照出我们现在回望过去时，那些曾经被我们视为天方夜谭，如今却已触手可及的进步。这本书的价值，或许不在于它预言了什么，而在于它如何记录了一个关键转折点前夜的思考脉络，那种摸着石头过河的探索感，是任何一本站在今天角度写的书都无法比拟的。我特别希望看到，那些被时间淘洗后证明是死胡同的理论分支，在当时的语境下是如何被认真对待和推演的。
评分翻开内页，那种厚重的纸张质感和紧凑的排版，立刻带来一种沉甸甸的阅读体验，仿佛在阅读一份重要的历史文献而非通俗读物。我本来期待的是那种流畅的叙事，能够引导我轻松地进入复杂的概念世界，但这本书的行文风格却显得异常的严谨和内敛。它没有急于抛出惊人的结论，反而是用一种近乎学术论文的严密性，一步步构建它的论点。我可以想象，作者在写作时，内心一定充满了对逻辑自洽性的苛求。例如，当涉及到对“学习”的定义时，书中并没有简单地套用当时流行的类比，而是深入挖掘了信息处理层面的基础逻辑。这种扎实的基底，让我在阅读某些章节时，不得不放慢速度，甚至需要反复咀嚼那些精炼的句子，才能真正领会其背后的深意。它更像是一本献给同行者的“备忘录”，而非对大众的科普指南。我不得不承认，这种深度有时会成为一种门槛，让非专业背景的读者感到吃力，但对于那些真正热衷于探究事物本质的人来说，这种拒绝简化、坚持深挖的态度，恰恰是最可贵的品质。它强迫你用更清晰、更结构化的方式去思考问题，而不是被表面的光鲜所迷惑。
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