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
##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##就像递归函数一样，AI的构造，一旦越过了某个拐点，发展和潜力将是无法估量的。无需怀疑，这只是时间问题。
评分第一次出版后（好像是5月31日）10天第一时间读完一本书。非常推荐给所有人工智能从业者，非从业者读可能有些难度，尽管作者已经尽量科普。作者马库斯是认知科学和AI的先驱，是敢于硬刚Lecun等大佬的大侠，之前就已听说其名，遂中文版出来以后第一时间读完（有电子版）。翻译瑕不掩瑜。这是一本反思，他分析了为什么仅靠深度学习难以抵达推理和因果，为什么这些高级的智能因素如此重要，而业界现在实际上却几乎摸不着头脑，老实说非常符合我自己的思考。
评分##就像递归函数一样，AI的构造，一旦越过了某个拐点，发展和潜力将是无法估量的。无需怀疑，这只是时间问题。
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##大概一页纸能说明白的事，说了一整本书
评分##写到认知那里忽然有了正文感，可惜极快结束。快速带过了因果。前几章各种可笑例子很不错。推荐书目也很友好。// 人也会因为经验经历而产生认知偏差和偏见。试图把AI应用于大尺度，几乎类似于把这样一个普通人放到集权宝座上，怎么弄都会有问题的。
评分##就像递归函数一样，AI的构造，一旦越过了某个拐点，发展和潜力将是无法估量的。无需怀疑，这只是时间问题。
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。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.teaonline.club All Rights Reserved. 图书大百科 版权所有