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出版者:Bantam Dell Pub Group

作者:Steel, Danielle

出品人:

页数:446

译者:

出版时间:1988-5

价格:158.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780385296496

丛书系列:

图书标签:

• 俄罗斯文学
• 女性视角
• 爱情
• 战争
• 历史小说
• 家庭
• 命运
• 生存
• 人性
• 社会变迁

一本关于人工智能的书籍，深度剖析了其发展历程、核心技术、伦理困境以及对人类社会未来的深远影响。 第一部分：智能的黎明——人工智能的起源与演进 本书将带领读者穿越时空，回顾人工智能（AI）概念的萌芽。从古希腊神话中对人造生命的想象，到中世纪机械装置的巧思，再到20世纪初逻辑学和计算理论的突破，我们会看到人类对创造“会思考的机器”这一梦想的执着追求。 早期哲学与逻辑基础： 探讨亚里士多德的逻辑学，以及莱布尼茨、布尔等数学家在形式逻辑和二进制运算上的贡献，这些为AI的诞生奠定了理论基石。 图灵的设想与“图灵测试”： 详细介绍艾伦·图灵在计算机科学领域的开创性工作，特别是他对“机器能否思考”这一问题的深刻洞察，以及他提出的“图灵测试”作为衡量机器智能的标准。 早期AI的诞生与“AI的冬天”： 讲述1956年达特茅斯会议上“人工智能”一词的正式提出，以及早期符号主义AI的成就，如逻辑理论家（Logic Theorist）和通用问题求解器（General Problem Solver）。同时，也会深入分析早期AI发展遭遇的瓶颈和挑战，导致了所谓的“AI的冬天”。 专家系统与知识工程的兴起： 介绍20世纪70年代至80年代专家系统的发展，它们通过模拟人类专家的知识和推理过程，在特定领域取得了显著成效，如MYCIN（用于诊断血液感染）。 机器学习的复兴与连接主义的崛起： 追溯机器学习方法，特别是神经网络和连接主义的复兴，以及反向传播算法的发明，这为AI处理复杂模式识别任务提供了新的途径。 第二部分：驱动未来的引擎——核心技术与算法 本部分将深入剖析支撑现代AI发展的关键技术和算法，揭示智能的“硬件”和“软件”是如何协同工作的。 机器学习的基石： 监督学习： 详细解释回归、分类等监督学习算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等，以及它们在预测和分类任务中的应用。 无监督学习： 介绍聚类、降维等无监督学习技术，如K-means、主成分分析（PCA），以及它们在数据探索和特征提取中的作用。 强化学习： 阐述强化学习的核心概念，如智能体、环境、状态、动作、奖励，以及Q-learning、深度Q网络（DQN）等算法，它们在学习最优策略方面的重要性，并会提及AlphaGo的成功案例。 深度学习的革命： 神经网络的演进： 深入讲解多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）的工作原理，以及它们在图像识别、自然语言处理等领域的突破性进展。 深度学习框架与生态： 介绍TensorFlow, PyTorch等主流深度学习框架，以及它们如何降低AI开发的门槛，加速AI的应用。 生成式AI： 重点介绍生成对抗网络（GANs）和Transformer模型等生成式AI技术，它们在内容创作、数据增强等方面的颠覆性潜力，并会触及大型语言模型（LLMs）的出现。 自然语言处理（NLP）的进展： 探讨词向量、循环神经网络、Transformer等技术如何让机器理解、生成和翻译人类语言，以及机器翻译、情感分析、问答系统等NLP应用的现状。 计算机视觉的突破： 详细介绍CNN在图像识别、物体检测、图像分割等任务中的应用，以及其在自动驾驶、医疗诊断等领域的关键作用。 知识图谱与推理： 介绍知识图谱的构建和应用，以及AI如何利用知识图谱进行更深层次的推理和理解。 第三部分：智慧的双刃剑——伦理、挑战与社会影响 AI的飞速发展带来了巨大的机遇，同时也伴随着深刻的伦理困境和潜在的社会风险。本部分将审视这些挑战，并探讨负责任的AI发展之路。 偏见与公平性： 深入分析AI模型中可能存在的偏见来源（数据偏见、算法偏见），以及它们如何导致不公平的决策（如招聘、信贷评估），并探讨消除偏见的策略。 隐私与数据安全： 探讨AI系统对个人隐私的潜在威胁，以及如何在利用数据的同时保护用户隐私，涉及差分隐私、联邦学习等技术。 就业市场的变革： 分析AI自动化对传统就业岗位的影响，探讨失业、技能转型以及未来工作模式的演变，并提出应对策略。 自主性与可解释性： 讨论AI决策的“黑箱”问题，以及提高AI模型的可解释性（XAI）的重要性，尤其是在医疗、金融等高风险领域。 AI的监管与治理： 探讨各国政府和国际组织在AI监管方面的尝试，以及制定AI伦理准则和法律框架的必要性，平衡创新与风险。 强人工智能与超级智能的未来： 审慎探讨通用人工智能（AGI）和超级智能的可能性，以及它们可能带来的生存风险和机遇，并讨论如何审慎地规划AI的未来发展。 AI在各行业的应用与影响： 医疗健康： 疾病诊断、药物研发、个性化治疗。 金融服务： 风险管理、欺诈检测、算法交易。 教育： 个性化学习、智能辅导。 交通： 自动驾驶、交通优化。 科学研究： 材料科学、天文学、生物学中的AI应用。 创意产业： 艺术、音乐、文学的AI辅助创作。 结论：共塑未来——人与AI的协同进化 本书并非对AI的终极预言，而是希望引发读者对这一划时代技术更深入的思考。AI的未来并非注定，它取决于我们今天如何理解、创造和应用它。本书倡导一种积极而审慎的态度，鼓励读者参与到关于AI未来的讨论中，共同塑造一个人与智能机器和谐共存、协同进化的美好未来。 这本书旨在提供一个全面、深入且引人入胜的AI知识图谱，帮助读者理解这项改变世界的技术，并为迎接AI时代做好准备。

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