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出版者:Jossey-Bass

作者:Deborah L. Duarte

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-06

价格:0

装帧:Unbound

isbn号码:9780787958589

丛书系列:

图书标签:

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《深入探索：人工智能的边界与未来》 在这本引人入胜的著作中，我们将踏上一段前所未有的旅程，深入探究人工智能（AI）的本质、发展历程及其对我们社会、经济和个人生活的深远影响。这本书并非对AI技术进行枯燥的梳理，而是以一种批判性、前瞻性的视角，揭示AI正在如何重塑我们所知的世界，并勾勒出其潜在的未来图景。 第一部分：人工智能的基石与演进 我们将从AI的哲学根源出发，追溯其从早期理论构想到如今蓬勃发展的历程。从图灵测试的诞生，到符号主义和连接主义的争鸣，再到如今深度学习的崛起，我们会详细剖析每一次技术飞跃背后的驱动力与关键突破。本书将深入探讨各种AI核心技术，例如： 机器学习（Machine Learning）： 详细介绍监督学习、无监督学习、强化学习等不同范式，以及它们在模式识别、预测分析和决策制定中的应用。我们将聚焦于支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等经典算法，并深入解析神经网络（Neural Networks）的强大能力，包括卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的卓越表现，以及循环神经网络（RNN）和Transformer模型在自然语言处理（NLP）中的革命性进展。 深度学习（Deep Learning）： 阐述深度学习为何能够成为当前AI发展的核心引擎，解析多层神经网络的结构与训练机制。本书将细致讲解反向传播算法、激活函数、优化器等关键组成部分，并探讨不同网络架构（如全连接网络、卷积网络、循环网络）的优势与适用场景。 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）： 深入剖析AI如何理解、生成和处理人类语言。我们将涵盖词嵌入（Word Embeddings）、注意力机制（Attention Mechanisms）、生成对抗网络（GANs）在文本生成中的应用，以及机器翻译、情感分析、问答系统等前沿领域。 计算机视觉（Computer Vision）： 探索AI“看”世界的能力，从图像识别、目标检测、图像分割到三维重建。本书将重点介绍卷积神经网络在视觉任务中的应用，并探讨其在自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等领域的实际价值。 强化学习（Reinforcement Learning）： 讲解AI如何通过与环境交互、试错来学习最优策略。我们将深入剖析Q-learning、Deep Q-Networks (DQN)、Policy Gradient等经典算法，并展示其在游戏AI、机器人控制、推荐系统等方面的成功案例。 第二部分：人工智能的应用图景与伦理挑战 本书的第二部分将聚焦于AI在各个行业的实际应用，并在此过程中审视随之而来的伦理、社会和经济挑战。 智能制造与工业4.0： AI如何驱动生产流程的自动化、优化供应链管理、实现预测性维护，从而大幅提升效率与降低成本。 医疗健康： AI在疾病诊断、药物研发、个性化治疗方案制定、医疗影像分析等方面的应用，以及其为提升人类健康水平带来的潜力。 金融科技（FinTech）： AI在风险评估、欺诈检测、算法交易、智能投顾、客户服务等方面的应用，以及其对金融行业带来的变革。 交通出行： 自动驾驶技术的进展，AI在交通流量优化、出行规划、物流配送等方面的应用，以及其对未来城市交通系统的构想。 教育与科研： AI如何个性化学习、辅助教学、加速科学发现，以及其在知识获取和传播方式上的影响。 娱乐与媒体： AI在内容生成（音乐、绘画、写作）、推荐系统、游戏开发等方面的应用，以及其对创意产业的挑战与机遇。 然而，AI的飞速发展也伴随着一系列严峻的挑战，本书将对此进行深入探讨： 算法偏见与公平性： AI系统可能因为训练数据中的偏见而产生不公平的决策，本书将分析偏见产生的根源，并探讨如何设计更公平、更具包容性的AI系统。 隐私保护与数据安全： AI对大量数据的依赖引发了对个人隐私泄露和数据安全的担忧，我们将审视现有的保护机制，并探讨未来的发展方向。 就业市场变革与技能重塑： AI自动化对传统就业岗位的影响，以及未来社会对新型技能的需求，探讨教育体系如何适应这种变革。 AI的决策权与责任归属： 当AI做出关键决策时，其责任应由谁承担？本书将探讨AI伦理中复杂的责任分配问题。 超级智能的潜在风险： 对于通用人工智能（AGI）甚至超级智能的出现，我们将审视其潜在的社会风险与控制挑战。 第三部分：通往负责任的AI未来 本书的最后一章将汇聚前文的讨论，展望一个更加负责任、更具人文关怀的AI未来。我们将探讨： AI治理与监管框架： 国际社会如何建立有效的AI治理体系，平衡创新与风险。 人机协作的未来： 探讨AI并非取代人类，而是作为增强人类能力的工具，实现更高效、更有创造力的人机协作模式。 AI伦理的设计原则： 如何在AI的设计、开发和部署过程中，融入公平、透明、可解释、安全和可问责等伦理原则。 教育与公众意识的提升： 培养下一代具备AI素养的公民，提高公众对AI的理解和认知，共同塑造AI的未来。 《深入探索：人工智能的边界与未来》不仅仅是一本关于技术的书，它更是一次关于我们自身未来和社会形态的深刻反思。通过对AI的全面审视，本书旨在激发读者对这一划时代技术的深入思考，并共同为构建一个安全、公平、繁荣的人工智能未来贡献力量。

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