具体描述
Intelligent agents are employed as the central characters in this new introductory text. Beginning with elementary reactive agents, Nilsson gradually increases their cognitive horsepower to illustrate the most important and lasting ideas in AI. Neural networks, genetic programming, computer vision, heuristic search, knowledge representation and reasoning, Bayes networks, planning, and language understanding are each revealed through the growing capabilities of these agents. The book provides a refreshing and motivating new synthesis of the field by one of AI's master expositors and leading researchers. Artificial Intelligence: A New Synthesis takes the reader on a complete tour of this intriguing new world of AI.
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读后感
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用户评价
这本书简直就像是一扇通往未知宇宙的窗户，每一次翻阅都让我惊叹不已。我原本以为自己对人工智能已经有了相当的了解，但这本书彻底颠覆了我的认知。作者并非简单地罗列技术名词，而是将那些看似晦涩难懂的概念，用一种极具感染力的方式娓娓道来。比如，关于神经网络的章节，我一直觉得它是一个黑箱，但作者通过生动的类比，比如模拟人脑神经元的连接方式，让我终于理解了它是如何学习和处理信息的。他没有回避深度学习的复杂性，而是通过分解过程，一点点揭示了其内在的逻辑，读起来竟然有一种豁然开朗的感觉。更让我印象深刻的是，作者并没有止步于技术本身，而是深入探讨了人工智能的哲学含义。它对人类智能的定义提出了挑战，也引发了我对意识、自由意志以及人类在未来世界中地位的深刻思考。这本书让我意识到，人工智能远不止是代码和算法，它更关乎我们对自身存在的理解。我常常在阅读过程中停下来，反复咀嚼作者提出的观点，甚至会拿起纸笔，尝试将那些复杂的概念用自己的语言复述一遍。这种主动的学习过程，让我觉得我不是在被动地接受信息，而是在和作者进行一场思想的对话。我特别喜欢作者在描述强化学习时，那种循序渐进的引导方式，从最基础的“试错”到复杂的“策略梯度”，每一步都充满了启发性，让我对机器如何学会最优决策有了全新的认识。读这本书，就像是接受了一次头脑风暴，每次合上书本，总觉得自己的思维格局被大大拓展了。
评分《Artificial Intelligence》这本书，可以说是我在人工智能领域的“启蒙之作”。在阅读之前，我对这个领域只有模糊的概念，甚至带着一丝距离感。然而，作者以一种极其精炼且富有逻辑的文笔，将人工智能的宏大图景一点点呈现在我眼前。他并没有简单地堆砌技术名词，而是将那些复杂的概念，如“深度学习”、“监督学习”、“无监督学习”等，通过清晰的脉络和生动的实例串联起来。我尤其印象深刻的是，他在解释“算法偏见”时，并没有回避其复杂性和深远影响，而是深入分析了偏见产生的原因，并探讨了如何在数据收集、模型设计和评估过程中尽量减少偏见。这种对技术背后社会性问题的关注，让我觉得这本书不仅仅是关于技术，更是关于如何构建一个更加公平和负责任的AI未来。此外，作者对“人工智能伦理”的探讨，也让我受益匪浅。他提出了许多值得深思的问题，例如AI在决策过程中是否应该具备“同情心”，以及如何确保AI的决策过程符合人类的价值观。读完这本书，我感觉自己的思维被极大地拓宽了，对人工智能的理解也更加深入和全面。
评分不得不说，《Artificial Intelligence》这本书绝对是本年度我最喜欢的一本书。它不仅仅是一本关于人工智能的书，更是一次关于人类智能与机器智能之间关系的深刻探索。作者的写作风格非常吸引人，他善于用简洁明了的语言，将复杂的概念变得通俗易懂，而且充满了智慧的火花。我特别喜欢他在讲述“自然语言处理”（NLP）时，那种细致入微的分析，他不仅解释了词向量、循环神经网络（RNN）和Transformer等核心技术，更重要的是，他探讨了语言的本质，以及机器如何才能真正理解人类的意图和情感。他提出的“上下文理解”的重要性，以及机器如何通过学习大量的文本数据来捕捉语言的细微差别，让我对AI的语言能力有了全新的认识。同时，作者也并没有夸大AI的能力，他坦诚地指出了当前NLP技术在理解复杂语境、处理歧义以及生成富有创意的文本方面仍然存在的局限性。这种辩证的观点让我觉得非常真实和可信。读这本书，我仿佛在和一位经验丰富的导师交流，他不仅传授我知识，更引导我思考。
评分这本书的阅读体验实在是太棒了！作者以一种非常独特且富有想象力的方式，将人工智能的各个方面都展现得淋漓尽致。我原本以为一本关于AI的书籍会充满枯燥的数学公式和技术术语，但这本书完全颠覆了我的想象。作者的叙述方式非常生动，他将抽象的概念具象化，让即使是对技术不甚了解的读者也能轻松理解。例如，在介绍“计算机视觉”时，他用到了大量生动的比喻，比如将图像识别的过程比作人眼的视觉感知过程，详细解释了卷积神经网络（CNN）是如何从图像中提取特征，并最终进行分类和识别的。他甚至还探讨了GANs（生成对抗网络）是如何生成逼真图像的，这让我惊叹于AI的创造力。我特别欣赏作者在讨论“强化学习”时，那种循序渐进的引导方式，他从最基础的“代理”和“环境”概念讲起，逐步深入到“奖励函数”和“策略优化”，让我对机器如何通过试错来学习最优策略有了深刻的理解。读这本书，我感觉自己就像是走进了一个充满奇思妙想的AI实验室，每一次翻页都充满了惊喜和启发。
评分我必须承认，在拿起这本书之前，我曾对人工智能这个主题抱持着一种审慎甚至略带担忧的态度。新闻媒体中充斥着关于AI取代人类工作、甚至可能威胁人类生存的报道，这让我对它的未来感到不安。然而，这本书以一种极其平衡且富有洞察力的视角，化解了我心中的疑虑，并让我对人工智能有了更全面、更积极的认识。作者并非一味地歌颂AI的伟大，而是坦诚地分析了它所面临的挑战和潜在的风险，比如算法偏见、数据隐私以及伦理道德等问题。他并没有提供简单的解决方案，而是鼓励读者进行批判性思考，并参与到关于AI发展方向的讨论中。这种负责任的态度让我倍感钦佩。我尤其欣赏书中关于AI伦理的部分，它并非空泛的理论，而是结合了大量真实的案例，比如自动驾驶汽车在紧急情况下的决策困境，以及AI在招聘和司法领域的应用可能带来的歧视。这些鲜活的例子，让我深刻体会到在追求技术进步的同时，我们必须将人类的价值观和道德准则置于核心地位。作者提出的“AI治理”的概念，也让我意识到，构建一个负责任的AI未来，需要政府、企业、学术界以及公众的共同努力。这本书让我从一个潜在的“AI恐惧者”转变为一个更加理性和建设性的“AI思考者”，我开始积极地关注AI的最新发展，并乐于参与到相关的讨论中。读这本书，不只是知识的获取，更是一种思维方式的转变。
评分我必须承认，我在开始阅读《Artificial Intelligence》之前，对人工智能领域是有些“知其然，不知其所以然”的状态。然而，这本书的出现，彻底改变了我的认知。作者的写作风格非常吸引人，他善于将那些看似艰涩的技术原理，通过富有洞察力的分析和生动的语言进行解释，让我仿佛置身于一个充满智慧的对话之中。我尤其赞赏作者在讨论“神经网络”时，那种由浅入深的讲解方式。他不仅仅是介绍其结构和工作原理，更重要的是，他深入剖析了神经网络的学习过程，以及它如何通过反向传播算法不断优化自身，最终实现强大的学习能力。他还探讨了不同类型的神经网络，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在不同领域的应用，以及它们各自的优势和局限性。这些细致的分析让我对AI的“大脑”有了更清晰的认识。这本书让我深刻理解到，人工智能并非一个单一的技术，而是一个由众多相互关联的技术组成的复杂生态系统。读完这本书，我感觉自己对AI的理解，已经从“望而生畏”变成了“跃跃欲试”。
评分《Artificial Intelligence》这本书，为我打开了一扇通往人工智能未知世界的大门，而且这扇门并非是冰冷的技术堆砌，而是充满了人文关怀和思想的火花。作者的写作风格十分独特，他能够将枯燥的技术细节，通过生动的叙述和富有启发性的例子，变得引人入胜。我尤其喜欢他在解释“无监督学习”时，那种对数据内在结构的探索式描述。他没有拘泥于预设的标签，而是鼓励AI去发现数据本身隐藏的模式和规律，这让我感受到了AI在探索未知领域的强大能力。他用大量的篇幅来阐述聚类算法、降维技术等，并且探讨了它们在市场细分、异常检测等方面的应用。此外，作者在讨论“AI的局限性”时，也表现出了极高的审慎和智慧。他坦诚地指出了当前AI在常识推理、情感理解以及因果关系判断等方面的不足，并鼓励读者保持对AI的批判性思维。这种平衡的视角，让我觉得这本书既有深度，又有广度。
评分这本《Artificial Intelligence》完全超出了我对一本技术类书籍的预期。它不是那种枯燥乏味的教材，而是充满了智慧的火花和引人入胜的叙事。作者的文笔非常流畅，即使是对于一些极其复杂的概念，他也能将其解释得清晰易懂，并且引人入胜。例如，在阐述机器学习的“特征工程”时，我一直以为这只是一个纯粹的技术性步骤，但作者将其提升到了一个艺术的高度，他强调了对数据背后含义的深刻理解，以及如何从海量数据中提取出具有真正意义的“特征”，这需要的是洞察力、创造力，甚至是一种直觉。他用了大量的篇幅来讲述如何构建有效的模型，以及如何评估模型的性能，并且深入剖析了过拟合和欠拟合等常见问题，并提供了相应的解决方法。让我印象深刻的是，作者并没有局限于现有的技术，而是对未来的发展趋势进行了大胆的预测，并且对一些尚处于早期阶段的研究方向进行了深入的探讨，比如通用人工智能（AGI）的可能性，以及AI在科学发现、医疗健康等领域的颠覆性潜力。他鼓励读者保持好奇心，不断学习和探索，这让我感受到了技术进步的无限可能。读完这本书，我感觉自己仿佛经历了一次智力上的“洗礼”，对人工智能的理解更加深入，也更加充满了对未来的憧憬。
评分我曾认为人工智能是一个遥不可及的领域，只存在于科幻电影和高精尖实验室中。然而，读完《Artificial Intelligence》后，我的看法发生了彻底的改变。这本书以一种非常接地气的方式，将人工智能的魅力展现得淋漓尽致，让我看到了它如何在日常生活中发挥作用，以及它将如何深刻地改变我们的未来。作者通过大量的实际案例，比如智能推荐系统如何帮助我们发现新的音乐和电影，语音助手如何简化我们的生活，以及AI在医疗诊断和药物研发中的突破性进展，让我切实体会到了AI的价值和潜力。他并没有回避AI技术在发展过程中所遇到的困难和挑战，而是以一种开放和透明的态度，向读者展示了AI研究人员所做的努力和付出的汗水。我尤其喜欢书中关于“AI的可解释性”的讨论，这让我意识到，理解AI的决策过程与仅仅追求算法的精度同样重要。作者提出的“白箱”和“黑箱”模型，让我对AI的透明度和可信度有了更深刻的认识。这本书不仅让我增长了知识，更重要的是，它激发了我对人工智能的浓厚兴趣，让我开始思考自己如何在未来的AI浪潮中找到自己的位置。
评分这本书简直就是一本写给未来的“说明书”，让我对人工智能的未来充满了期待和憧憬。作者的文笔流畅且富有感染力，他并没有将人工智能描绘成一个遥不可及的神秘概念，而是将其置于人类文明发展的宏大叙事之中，让我看到了AI在各个领域所能带来的颠覆性变革。我尤其欣赏作者在探讨“AI与创新”时，那种前瞻性的视角。他不仅分析了AI如何加速科学发现、优化设计流程，更重要的是，他探讨了AI如何激发人类的创造力，帮助我们突破思维的局限，探索未知的领域。例如，他提到了AI在艺术创作、音乐生成等领域的应用，这让我看到了AI与人类创造力相结合的无限可能。此外，作者在讨论“人机协作”时，也提出了许多令人深思的观点。他认为，未来的AI并非是要取代人类，而是要成为人类的得力助手，共同解决更复杂的问题。这种积极而富有建设性的观点，让我对AI的未来充满了信心。读完这本书，我感觉自己仿佛已经站在了未来的一个关键节点，对AI将如何重塑我们的世界有了更加清晰的认识。
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