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[美] 盖瑞·马库斯

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第1章 AI该往何处走
真的有可信的AI吗
狭义 AI 与广义 AI
理想与现实之间的鸿沟
如何跨越 AI 鸿沟
第2章当下AI的9个风险
机器人有暴力倾向吗
机器也会犯错
当下AI的9个风险
第3章深度学习的好与坏
人工智能 > 机器学习 > 深度学习
什么是深度学习
深度学习的三个核心问题
深度学习是一个“美好”的悲剧
第4章计算机若真有那么聪明，为什么还不会阅读
Talk to Books 无法回答一切问题
人是怎样阅读的
搜索引擎和语音虚拟助手的困惑
计算机不会阅读的三大原因
常识很重要
第5章哪里有真正的机器人管家
从扫地机器人到机器人管家
机器人管家必备的四个能力
认知模型和深度理解才是关键
第6章从认知科学中获得的 11 个启示
从认知科学中获得的 11 个启示
为机器赋予常识
第7章常识，实现深度理解的关键
建立常识库的三种方法
知识表征
通用人工智能应具备的常识
推理能力
常识，深度理解的关键
第8章创造可信的AI
优秀的工程实践
用深度理解取代深度学习
赋予机器道德价值观
重启 AI
后记
致谢
· · · · · · (收起)

具体描述

当下的AI存在哪些风险？真的有可信的AI吗？理想的AI与现实的AI之间究竟存在哪些差距？如何构建人类和AI之间的信任？

关于人工智能的炒作总是甚嚣尘上，但要得到真正可信的AI，却远比想象的要复杂得多，超级智能的时代还远没有到来。创造真正可信的AI需要赋予机器常识和深度理解，而不是简单地统计分析数据。本书勾勒了未来人工智能发展的最佳路线图，对当前人工智能的现状进行了清晰且客观的评估。

作者盖瑞·马库斯是人工智能领域的专家，同时还是心理学和神经科学教授，在计算机科学、认知科学、语言学、人工智能等领域都练就了相当深厚的学术功底，并敢于挑战学术界的主流观点。当整个人工智能学术界都在过分乐观地高歌猛进时，他不断撰文和发表演讲来指出以深度学习为代表的当下AI的弊端和局限性，《如何创造可信的AI》这本书正是马库斯对他关于人工智能观点的最佳总结。

盖瑞·马库斯和欧内斯特·戴维斯从深度学习算法固有的缺陷出发，阐述了当下AI技术发展的桎梏，对当前AI的场景应用和研究范式中的问题进行了分析，他指出AI真正的问题在于信任，常识才是深度理解的关键。最终从认知科学中提炼出了11条对人工智能发展方面的启示，以通用人工智能为发展目标，给出了未来AI技术的一种发展方向。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

##水也不水

评分☆☆☆☆☆

##这么厚的一本书，马上就看完了，可见写得有多水。

评分☆☆☆☆☆

##慢一点，请再慢一点。也许，现在这种看似偏离了“真正”的AI方向，给了人类多一点点自救的时间呢。AI是不是创造一个人，AI是生产力。

评分☆☆☆☆☆

##关于人工智能的炒作总是甚嚣尘上，但要得到真正可信的AI，却远比想象的要复杂得多，超级智能的时代还远没有到来。创造真正可信的AI需要赋予机器常识和深度理解，而不是简单地统计分析数据。本书勾勒了未来人工智能发展的路线图，对当前人工智能的现状进行了清晰且客观的评估。 Gary Marcus和Ernest Davis从深度学习算法固有的缺陷出发，阐述了当下AI技术发展的桎梏，对当前AI的场景应用和研究范式中的问题进行了分析，他指出AI真正的问题在于信任，常识才是深度理解的关键。最终从认知科学中提炼出了11条对人工智能发展方面的启示，以通用人工智能为发展目标，给出了未来AI技术的一种发展方向。

评分☆☆☆☆☆

##很多批判挺有道理，人的智能是结构化的，多重的，有先验的，而现在基于深度学习和大数据的人工智能偏离了这个路线

评分☆☆☆☆☆

##你免费了！

评分☆☆☆☆☆

##喜马拉雅

评分☆☆☆☆☆

##这么厚的一本书，马上就看完了，可见写得有多水。