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出版者:上海科学技术出版社

作者:张绍华

出品人:

页数:260

译者:

出版时间:2016-1-1

价格:CNY 65.00

装帧:平装

isbn号码:9787547828380

丛书系列:

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《智绘万象：人工智能时代的认知变革与创新驱动》 前言 我们正以前所未有的速度迈入一个由人工智能（AI）深刻塑造的时代。从自动驾驶汽车到个性化医疗，从智能家居到预测性分析，AI的触角已延伸至我们生活的方方面面，悄然改变着世界的运行逻辑。然而，伴随着AI的飞速发展，我们不禁要问：AI究竟是什么？它如何工作？它将如何重塑我们的认知方式，激发新的创新浪潮，并最终影响人类社会的未来走向？ 《智绘万象：人工智能时代的认知变革与创新驱动》并非一本关于“大数据治理”或“服务”的著作。相反，本书将带领读者踏上一场深入探索人工智能核心原理、发展脉络、技术应用及其对人类认知和创新带来的深远影响的旅程。我们将剥离那些浮于表面的营销术语，深入理解AI的本质，探寻其驱动力，并审视它为我们带来的机遇与挑战。 第一章：智能的黎明：AI的起源与演进 本章将追溯人工智能的起源，从早期哲学家对思维机器的畅想，到图灵测试的提出，再到早期符号主义与联结主义的争鸣。我们将详细介绍AI发展历程中的几个关键节点，包括： 早期探索与理论奠基： 从控制论到信息论，再到早期逻辑推理和知识表示的研究，为AI的诞生奠定了坚实的理论基础。 专家系统时代： 介绍专家系统如何尝试模拟人类专家的决策能力，以及其在特定领域的成功与局限。 机器学习的崛起： 详细阐述机器学习的核心思想，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及各种代表性算法（如决策树、支持向量机、聚类算法）的工作原理。 深度学习的突破： 深入解析深度学习的强大之处，重点介绍神经网络的结构、反向传播算法、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等关键技术，以及它们在图像识别、自然语言处理等领域的革命性贡献。 AI的“寒冬”与复苏： 分析AI发展过程中经历的几次低谷期，以及是什么样的技术突破和计算能力的提升，使得AI在近年来迎来爆发式增长。 第二章：AI的语言：理解机器学习的核心机制 本章将深入剖析机器学习的内在逻辑，让读者能够更清晰地理解AI是如何“学习”的。我们将重点关注： 数据：AI的燃料： 探讨数据的质量、数量和多样性对机器学习模型性能的关键影响。介绍数据预处理、特征工程等重要环节。 算法：AI的“大脑”： 详细介绍不同类型的机器学习算法，并从数学和统计学的角度进行一定的解读。例如，我们将解释线性回归如何拟合数据，逻辑回归如何进行分类，K-means如何进行聚类，以及集成学习（如随机森林、梯度提升）如何通过组合多个模型来提升性能。 模型评估与优化： 讲解如何评估机器学习模型的性能，包括准确率、召回率、F1分数、ROC曲线等指标。同时，介绍过拟合和欠拟合的问题，以及正则化、交叉验证等模型优化的技术。 神经网络的精妙： 进一步深入探讨神经网络的内部工作机制，包括激活函数的作用、损失函数的设计、梯度下降法的原理，以及如何通过调整网络结构和参数来解决复杂问题。 第三章：AI的感知：视觉、听觉与语言的智能 本章将聚焦AI在感知智能方面的最新进展，展示AI如何“看懂”、“听懂”并“理解”人类的语言。 计算机视觉：AI的“眼睛”： 图像识别与分类： 介绍CNN在图像识别中的应用，以及ImageNet等大规模数据集的贡献。 目标检测与分割： 探讨YOLO、Faster R-CNN等算法如何实现对图像中特定物体的精确定位和识别。 人脸识别与姿态估计： 分析人脸识别技术的原理，以及其在安全、身份验证等领域的应用。 图像生成与风格迁移： 介绍GAN（生成对抗网络）等技术如何生成逼真的图像，以及风格迁移的魅力。 语音识别与合成：AI的“耳朵”与“嘴巴”： 语音信号处理： 介绍语音信号的特性以及如何将其转换为计算机可理解的数字信号。 声学模型与语言模型： 阐述语音识别系统中声学模型和语言模型的作用，以及端到端语音识别技术的进步。 语音合成技术： 介绍TTS（Text-to-Speech）技术的发展，以及如何让机器发出更自然、富有情感的声音。 自然语言处理（NLP）：AI的“大脑”与“舌头”： 文本理解与情感分析： 探讨词向量、Transformer等模型如何让机器理解文本的含义和情感倾向。 机器翻译： 回顾机器翻译的发展历程，从统计机器翻译到神经机器翻译的飞跃。 问答系统与对话生成： 分析AI如何理解用户的问题并给出准确的答案，以及如何进行流畅的对话。 文本摘要与内容生成： 探讨AI如何自动提炼文章要点，甚至创作新的文本内容。 第四章：AI的推理：决策、规划与学习的智能 本章将探讨AI在更高层次的智能，即推理、决策和规划方面的能力。 符号主义与联结主义的融合： 讨论混合AI模型的兴起，如何结合符号逻辑的严谨性和神经网络的泛化能力。 强化学习：从试错中学习： 马尔可夫决策过程（MDP）： 介绍强化学习的理论框架。 Q-learning与DQN： 详细解析深度Q网络等算法在游戏AI（如AlphaGo）等领域的成功。 策略梯度方法： 探讨直接优化策略的算法。 博弈论与AI： 分析AI在复杂博弈环境中的决策能力，以及其在战略制定中的应用。 推理引擎与知识图谱： 介绍AI如何利用知识图谱进行推理和知识发现。 规划与优化： 探讨AI在路径规划、资源调度等问题中的应用。 第五章：AI的创新：驱动产业变革与社会进步 本章将聚焦AI的实际应用，探讨其如何成为推动各行各业创新和发展的强大引擎。 AI赋能的产业革命： 医疗健康： AI在疾病诊断、药物研发、个性化治疗等方面的应用。 金融服务： AI在风险评估、欺诈检测、智能投顾等领域的创新。 制造业： 智能工厂、预测性维护、机器人自动化生产。 零售业： 个性化推荐、库存管理、供应链优化。 交通出行： 自动驾驶技术、智能交通管理系统。 教育领域： 个性化学习平台、智能辅导系统。 AI与科学研究： AI如何加速新材料发现、天文学观测、基因测序等科学探索。 AI与创意产业： AI在艺术创作、音乐生成、文学写作等领域的潜力。 AI伦理与治理的挑战： 讨论AI发展中面临的偏见、隐私、就业冲击等伦理和社会问题，并探讨可能的解决方案。 第六章：人类的未来：与AI共舞的认知演化 本章将展望AI时代的未来，探讨人类认知模式的转变以及如何与AI协同发展。 人机协作的新模式： 探讨人类与AI如何形成互补优势，共同解决复杂问题。 AI对人类创造力的影响： AI是增强还是削弱人类的创造力？ 未来教育的变革： 如何培养适应AI时代的新型人才？ AI与社会治理： AI在提升公共服务效率、优化社会资源配置方面的潜力与风险。 人工智能的终极目标： 强人工智能（AGI）的可能性与挑战。 人类的价值与意义： 在AI日益强大的背景下，人类的独特价值体现在何处？ 结语 《智绘万象：人工智能时代的认知变革与创新驱动》旨在为读者提供一个全面、深入且富有洞察力的AI视角。我们相信，理解AI的本质，掌握其核心技术，并理性审视其发展趋势，是每个身处这个时代的人都必须具备的能力。本书的目标是激发读者的好奇心，引导他们进行独立的思考，并最终拥抱AI带来的无限可能，共同绘制人类文明的新篇章。

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这本书的文字风格非常凝练和理性，有一种严谨的学术氛围，但又不失为一本面向实战的工具书。我尤其欣赏它在方法论上的清晰划分。它非常明确地区分了“数据资产化”与“数据服务化”的侧重点，并指出服务化是实现资产价值的最大化途径。书中对“数据目录”和“元数据管理”的阐述，超越了仅仅是记录属性信息的层面，而是将其定位为驱动数据治理和服务的核心枢纽。作者详细介绍了如何利用成熟的元数据标准来构建一个可被自动化工具消化的知识图谱，进而支撑起自动化的质量检查和权限申请流程。对于那些正在经历从“数据湖”向“数据网格”架构过渡的企业而言，这本书提供了非常及时的指导。它不仅解释了“为什么”要做这些架构调整，更重要的是，它提供了“如何”在不中断现有业务的前提下，逐步迁移和整合这些复杂的系统组件的实操步骤。

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说实话，刚翻开这本书的时候，我有点担心它会陷入那种枯燥的、充满术语的理论说教中去。幸运的是，这本书的叙事方式非常贴近实践操作层面。它没有停留在高屋建瓴的宏观战略层面，而是非常务实地拆解了服务构建的每一个关键环节。尤其是关于“服务化”的章节，它详尽地介绍了如何将治理要求转化为可被快速消费的数据服务API，比如数据质量校验服务、数据血缘追踪服务等。书中通过大量的流程图和架构设计图，清晰地展示了如何将治理规则嵌入到数据管道（Data Pipeline）的各个节点，实现“左移”（Shift-Left）的理念。我个人最受启发的是关于“数据契约”（Data Contract）的设计原则，它提供了一套明确的、可审计的接口规范，极大地简化了跨部门数据交换的协商成本。这本书的价值在于，它提供了一套可执行的蓝图，让那些在实际操作中感到无从下手的工程师和架构师，能够看到一条从概念到落地的具体路径，而不是空泛的愿景。

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这本书给我带来的最深刻印象，是其对“服务”这个概念的重新定义。在这里，“服务”不仅仅是提供一个查询接口，而是指代一整套围绕数据消费者的全生命周期支持。作者对数据服务的质量保障体系的描述，可以说是面面俱到。从数据新鲜度SLA的定义，到异常反馈的快速响应机制，再到服务版本迭代的管理，书中都给出了行业领先的最佳实践。我注意到作者对风险控制的重视程度极高，书中专门辟出一章来论述如何利用服务层面对敏感数据的访问进行细粒度的、基于上下文的授权，这对于身处强监管行业的读者来说，简直是福音。它让人们明白，一个真正可靠的数据服务，必须在高性能和高安全之间找到动态的平衡点。这本书不是简单地教你如何搭建一个数据平台，而是教你如何运营一个能被组织信任、持续产出价值的“数据服务生态系统”，这种深度和广度是市场上许多同类书籍所不具备的。

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这部书的视角非常新颖，它没有像许多同类书籍那样，仅仅停留在对技术栈的堆砌和流程的描述上。相反，它深入探讨了“治理”这个概念在数据领域的实际落地困境。我特别欣赏作者对于“权力结构”和“组织文化”如何影响数据治理决策的分析。比如，书中详细阐述了数据所有权模糊带来的部门墙现象，以及技术部门与业务部门之间的沟通鸿沟如何成为合规性落地的主要障碍。书中举了一个关于金融机构内部数据共享受阻的案例，分析得入木三分，它揭示了即便是有了最先进的数据中台和元数据管理系统，如果底层的人员激励机制和绩效考核不做出相应调整，所有努力都可能变成形式主义的“镀金”。作者提出了一个很有意思的观点：大数据治理的本质是一场“组织变革运动”，技术只是工具，而真正的挑战在于如何重塑人的行为模式和决策逻辑。我感觉作者对企业内部的运作机制有着非常深刻的洞察力，这让整本书读起来充满了现实的张力和启发性，远超出了单纯的技术手册范畴。

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阅读体验上，这本书的节奏把握得非常好，它在保持专业深度的同时，很好地平衡了理论与案例的比例。这本书给我最大的感受是其对“可持续性”的强调，这在许多追求快速见效的数字化项目中往往被忽视。作者花费了大量篇幅来讨论“治理运营”（Governance Operations）的长期维护问题，这才是决定一个治理体系能否“活下来”的关键。书中讨论了如何建立持续的数据资产盘点机制、如何设计有效的违规事件上报与闭环处理流程，以及如何通过量化的指标（KPIs）来驱动治理活动的持续改进。我特别喜欢其中关于“数据故事化”的观点，即如何将复杂的治理合规性要求，转化成业务部门能理解、能感知的具体利益点，从而提高他们的参与积极性。它提醒我们，治理不是一次性的项目验收，而是一种需要持续投入、不断适应新业务场景的动态过程。这本书的这种前瞻性和对长远维护的关注，使得它比许多只关注初期部署的教材更具价值。

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