Thinking with Data pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Lawrence Erlbaum Assoc Inc

作者:Lovett, Marsha C. (EDT)/ Shah, Priti (EDT)

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2007-5

价格:$ 59.83

装帧:Pap

isbn号码:9780805854220

丛书系列:

图书标签:

数据分析
数据科学
统计学
机器学习
数据可视化
Python
R语言
商业智能
决策分析
数据思维

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具体描述

The chapters in Thinking With Data are based on presentations given at the 33rd Carnegie Symposium on Cognition. The Symposium was motivated by the confluence of three emerging trends: (1) the increasing need for people to think effectively with data at work, at school, and in everyday life, (2) the expanding technologies available to support people as they think with data, and (3) the growing scientific interest in understanding how people think with data. What is thinking with data? It is the set of cognitive processes used to identify, integrate, and communicate the information present in complex numerical, categorical, and graphical data. This book offers a multidisciplinary presentation of recent research on the topic. Contributors represent a variety of disciplines: cognitive and developmental psychology; math, science, and statistics education; and decision science. The methods applied in various chapters similarly reflect a scientific diversity, including qualitative and quantitative analysis, experimentation and classroom observation, computational modeling, and neuroimaging. Throughout the book, research results are presented in a way that connects with both learning theory and instructional application. The book is organized in three sections: Part I focuses on the concepts of uncertainty and variation and on how people understand these ideas in a variety of contexts. Part II focuses on how people work with data to understand its structure and draw conclusions from data either in terms of formal statistical analyses or informal assessments of evidence. Part III focuses on how people learn from data and how they use data to make decisions in daily and professional life.

科技前沿的灯塔：一部关于人工智能伦理、社会影响与未来图景的深度探索本书名称：《算法之镜：智能时代的人性重塑与未来秩序》内容简介在信息洪流与算力爆炸的交汇点，我们正目睹一场深刻的社会与哲学革命——人工智能（AI）的崛起。它不再是科幻小说的素材，而是深刻嵌入我们日常肌理的现实。本书《算法之镜：智能时代的人性重塑与未来秩序》，并非一本关于如何编写代码或优化算法的工程指南，而是一部聚焦于AI时代下人类心智、社会结构、法律边界与存在的深刻反思之作。本书的核心议题在于：当机器开始“思考”，我们如何定义“智能”？当算法成为决策的最终仲裁者，我们如何保障“公平”与“正义”？当自动化取代了传统劳动，我们又将如何重塑“价值”与“意义”？第一部分：心智的拓扑：人工智能的认知边界与哲学困境本部分深入剖析了当代AI模型，特别是大型语言模型（LLMs）和生成式AI所展现出的惊人能力，并将其置于认知科学和心灵哲学的严格审视之下。我们首先考察了当前AI“智能”的本质：它究竟是模仿、涌现，还是真正的理解？作者引入了图灵测试的现代变体，并探讨了“中文房间”论证在深度学习时代的新解读。书中详细对比了符号主义、联结主义与新的概率模型在模拟人类推理方面的优势与局限。我们探讨了“黑箱问题”的深层含义——当一个决策过程无法被人类逻辑完全追溯时，信任的基石在哪里？重点章节着眼于“创造力”的定义重塑。AI生成的艺术、音乐和文本，它们的美学价值和原创性如何评判？我们审视了“意图性”在机器作品中的缺失或投射，并讨论了艺术家与AI之间日益模糊的合作关系，这迫使我们重新思考人类独有的“灵光一现”究竟是生物化学的必然，还是可以通过计算模型逼近的模式？第二部分：社会契约的重写：算法治理、偏见与权力分配 AI的影响力已超越实验室，直接干预了社会治理、金融风控、司法判决乃至战争决策。本部分是全书最具现实关切的部分，它探讨了算法在重塑社会结构时所带来的不可见的张力。 “算法偏见”的根源分析是本部分的关键。我们追溯了训练数据中历史性的、结构性的不公如何被编码进冰冷的逻辑中，并以极高的效率放大。本书通过多个案例研究，展示了在信贷审批、招聘筛选乃至人脸识别系统中，少数族裔和弱势群体所面临的“数字歧视”。我们不仅批判现象，更深入剖析了数据集构建、特征工程选择背后的伦理责任。此外，本书对“算法权威”的崛起提出了警示。随着决策权从人类专家向自动化系统转移，问责制（Accountability）面临空前的挑战。当自动驾驶汽车发生事故，或AI医疗诊断出现致命错误时，责任应由谁承担？是设计者、使用者，还是系统本身？本书提出了“可解释性AI（XAI）”的社会意义，强调其不仅是技术需求，更是现代民主社会中公民权利的体现。第三部分：经济范式的迁移：劳动、价值与后稀缺时代的生存自动化浪潮正以前所未有的速度席卷全球劳动力市场。本书摒弃了简单地将AI视为“工作终结者”的二元对立论，转而探讨经济范式的深层迁移。我们详细分析了“知识工作者”被自动化取代的逻辑链条，以及随之而来的技能过剩与结构性失业的风险。更重要的是，本书将讨论延伸至“价值的来源”：当生产力极大提升，而工作岗位逐渐萎缩，人类的经济价值和日常意义将如何维系？本书探讨了诸如全民基本收入（UBI）、数据所有权重构以及“共享智能红利”等前瞻性社会经济模型，它们旨在确保技术进步的果实能够公平地惠及全人类，而非仅仅集中在少数数据寡头手中。第四部分：伦理的疆域：自主性、监管与人类的未来定位最后一部分，我们将目光投向AI的终极形态——通用人工智能（AGI）的可能性，以及我们为迎接这一未来必须建立的伦理框架。本书对强人工智能的潜在风险进行了冷静的评估，区分了科幻式的“天网”恐惧与现实中“目标未校准”的危险。关键在于“价值对齐”（Value Alignment）问题：如何确保一个智力远超人类的实体，其核心目标与人类的福祉（而非字面指令）保持一致？在监管层面，本书主张跨国界的、适应性强的治理框架。它讨论了构建“数字人权”的必要性，包括免受不透明算法侵害的权利、数据的自主权，以及“被遗忘的权利”在数字档案中的体现。本书认为，监管不应是扼杀创新的枷锁，而应是确保技术向善的护栏。结语：成为算法的同谋者还是设计者？《算法之镜》的最终目的，是邀请每一位读者——无论其专业背景如何——参与到关于我们集体未来的关键对话中。人工智能不是一个等待被动接受的技术客体，而是人类文明在下一个阶段的自我投射。我们手中的工具，定义了我们将成为什么样的物种。本书旨在提供批判性的工具箱，帮助我们以清醒的姿态，设计一个更具人性、更可持续的智能未来。本书的叙事风格严谨而富有洞察力，融合了哲学思辨的深度、社会科学的实证分析以及对前沿技术的敏锐把握，力求为读者提供一个全面、多维、不带偏见的“算法时代生存手册”。