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出版者:Springer Verlag

作者:Studer, Rudi (EDT)/ Grimm, Stephan (EDT)/ Abecker, Andreas (EDT)

出品人:

页数:406

译者:

出版时间:

价格:765.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9783540708933

丛书系列:

图书标签:

• 语义网
• Web服务
• SOA
• 语义技术
• 知识图谱
• Web语义
• 服务计算
• 数据集成
• 本体
• 人工智能

《人工智能的未来：通往通用智能的道路》 本书深入探讨了人工智能（AI）领域的前沿研究和发展方向，勾勒出通往通用人工智能（AGI）的可能路径。作者以清晰的逻辑和丰富的案例，解读了当前AI技术的核心挑战，并展望了未来AI发展的重大突破。 第一部分：奠定基石——当前AI的成就与局限 本部分首先回顾了机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）和计算机视觉等AI关键技术在近年来取得的辉煌成就。从AlphaGo的胜利到GPT系列模型的惊艳表现，本书将详细解析这些成功背后的算法原理、数据驱动模式以及计算能力的飞跃。然而，本书并非一味赞颂，更侧重于揭示当前AI的内在局限性： 泛化能力不足： 尽管AI在特定任务上表现出色，但其在面对全新、未知场景时的泛化能力仍然有限，这与人类的灵活适应性形成鲜明对比。 可解释性差： 许多深度学习模型如同“黑箱”，其决策过程难以被人类理解，这在医疗、金融等关键领域带来了巨大的信任鸿沟。 常识推理的缺失： 当前AI模型缺乏人类所拥有的丰富常识，难以理解微妙的语境、隐含的意义以及因果关系。 数据依赖性强： 大多数AI模型需要海量标注数据进行训练，这不仅耗时耗力，也限制了AI在数据稀缺领域的应用。 能源消耗巨大： 训练和运行大型AI模型需要消耗大量的计算资源和能源，这引发了对AI可持续发展的担忧。 通过剖析这些局限，本书为读者构建了一个对当前AI技术全面而客观的认知框架。 第二部分：探索前沿——迈向通用智能的关键技术 本部分将聚焦于正在蓬勃发展的、有望克服现有局限并推动AI走向通用的关键技术领域： 强化学习的突破： 除了在游戏领域的应用，本书将探讨强化学习如何与模拟环境、多智能体系统结合，以提升AI的自主学习和决策能力。我们将分析如何设计更有效的奖励函数，以及如何应对稀疏奖励和多步决策带来的挑战。 图神经网络（GNNs）的崛起： 聚焦于处理非欧几里得数据，如社交网络、分子结构等，GNNs在关系推理和复杂系统建模方面展现出巨大潜力。本书将介绍其基本原理，并展示其在知识图谱、药物发现等领域的创新应用。 自监督学习与无监督学习的进步： 探讨如何让AI从无标注数据中学习，从而减轻对昂贵标注数据的依赖。本书将深入介绍对比学习、掩码语言模型等前沿方法，以及它们如何赋予AI更强的表征学习能力。 神经符号AI的融合： 这是一个融合了深度学习的模式识别能力和符号AI的逻辑推理能力的交叉领域。本书将探讨如何将神经网络与知识图谱、逻辑规则相结合，以实现更强大、更可解释的AI系统。 具身智能与环境交互： 探讨AI如何通过与物理或虚拟环境的交互来学习和发展。本书将关注机器人学、模拟仿真以及如何让AI拥有感知、行动和适应环境的能力，这是迈向AGI不可或缺的一环。 类脑计算与神经形态工程： 介绍受生物大脑结构和功能启发的计算范式。本书将探讨脉冲神经网络（SNNs）、忆阻器等技术，以及它们如何实现更高效、更节能的AI硬件。 第三部分：远眺未来——通用人工智能的愿景与挑战 在掌握了前沿技术的基础上，本部分将进一步探讨通用人工智能（AGI）的终极愿景，以及实现这一目标所面临的深刻挑战： 什么是通用人工智能？ 本书将尝试界定AGI的内涵，讨论其可能具备的能力，例如跨领域学习、抽象思维、创造力、自我意识等。 AGI的潜在应用场景： 展望AGI将如何颠覆科学研究、医疗健康、教育、艺术创作等各个领域，带来前所未有的进步。 伦理、安全与社会影响： AGI的出现无疑将引发深刻的伦理拷问。本书将详细探讨AI的偏见、公平性、隐私保护、就业冲击、超级智能的潜在风险，以及如何构建负责任的AI。 可控性与对齐问题： 如何确保AGI的行为与人类的价值观和目标保持一致，避免潜在的失控风险，是AGI研究中最具挑战性的问题之一。本书将介绍当前的研究进展和理论探讨。 AI的未来演进路径： 综合前文的讨论，本书将提出几种可能的AGI发展路径，并分析不同路径的优劣势。 结语 《人工智能的未来：通往通用智能的道路》旨在为读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的视角，理解人工智能的过去、现在与未来。本书适合对人工智能感兴趣的科研人员、工程师、学生以及所有关心科技发展和社会变革的读者。它不仅是一本技术指南，更是一场关于人类智慧与机器智能未来共存的深刻思考。

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语言风格上，作者的行文有一种强烈的、不加修饰的学术腔调，句子结构复杂，充满了从句和专业术语的嵌套，使得阅读体验非常不流畅。比如，当他讨论到“非单调推理在异构数据集成中的局限性”时，我需要反复阅读好几遍才能勉强抓住核心意思，而且这种深奥的讨论往往没有紧随一个清晰的、可操作的示例来佐证其重要性。这种写作方式极大地增加了读者的认知负荷，使得学习过程变成了一种煎熬。我更欣赏那种能够用简洁、直白的语言，通过类比和图示来解释复杂概念的作者。这本书恰恰相反，它似乎在刻意炫耀其作者的理论深度，却牺牲了知识的有效传递率。对于那些希望通过阅读快速获取实用技巧和思维模型的专业人士来说，这本书无疑是一次令人沮丧的经历。它更像是写给同行评审者看的，而不是写给需要解决实际问题的工程师的。

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这本书的组织结构和章节之间的逻辑跳转显得非常突兀。前几章像是扎实的理论基础课，但到了中间部分，突然插入了一大段关于本体工程方法论的讨论，这部分内容与前后文的衔接显得生硬且缺乏过渡。随后，章节又跳跃到Web服务质量保障的指标体系，这部分的内容似乎更应该出现在一本专门讨论SLA和DevOps的书籍中，而不是一本聚焦于“语义”的书里。这种松散的结构使得读者很难建立起一个连贯的知识体系框架。它更像是一个拼凑起来的合集，包含了作者在不同时间点对不同主题的思考片段，而没有经过一次有力度的编辑和重构，以确保知识流的顺畅性。读完这本书，我感觉脑海中充斥着许多孤立的知识点，但如何将这些点串联成解决复杂语义服务问题的有效链条，这本书并未给出清晰的路线图。总而言之，它缺乏一个强有力的主线来统领所有内容，最终呈现出一种分散和缺乏重点的阅读体验。

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这本书的封面设计简直是视觉上的灾难，那种深沉的蓝色和僵硬的排版，让我几乎以为我买到的是一本过时的技术手册，而不是关于前沿语义技术的著作。翻开扉页，前几章内容大量堆砌了晦涩难懂的本体论定义和RDF图模型的数学表述，读起来就像是在啃一块没有调味的干面包。作者似乎沉浸在自己构建的学术象牙塔中，完全没有考虑到初学者或者希望快速掌握应用实践的读者的感受。我原本期待能看到一些关于如何将知识图谱应用于实际业务场景的鲜活案例，比如如何用它来优化供应链管理或者提升客户服务的智能化水平，但这些期望完全落空了。取而代之的是一连串关于OWL推理机效率和SHACL验证规则的理论探讨，这些内容对于一个希望将“语义”落地为“服务”的工程师来说，显得过于脱离实际。坦白说，如果你不是一个正在攻读形式化方法博士学位的学生，这本书的前半部分可能会让你感到极度的挫败感，它更像是一份详尽但缺乏生气的学术论文集，而不是一本面向行业应用的指导性书籍。我差点就把它扔在书架的角落里吃灰了。

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深入探究这本书的案例部分，我发现它们要么是过时的、停留在十年前的W3C标准演示阶段，要么就是过于抽象的“玩具”例子，完全无法反映当前企业级应用对语义技术的需求。例如，书中展示了一个基于OWL本体的“图书检索服务”示例，其复杂程度和所需的基础设施配置，远远超出了任何一家中小型企业愿意投入的成本，并且其功能完全可以用一套设计良好的RESTful API配合简单的元数据标签来实现，根本无需引入如此重量级的本体论框架。我渴望看到的是关于如何利用GraphQL的模式与语义层进行整合的现代实践，或者如何将知识图谱嵌入到AI/ML工作流中的具体蓝图。这本书却停留在对DAML+OIL和最早期的WS-*标准的怀旧与解析上，这让我感觉自己仿佛在阅读一本历史文物，而不是一本面向未来的技术指南。技术发展日新月异，而这本书的实践指导却像被冻结在了过去。

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这本书的叙事节奏简直是慢到令人发指。它花费了整整四章的篇幅来详细阐述Web服务的历史演进，从SOAP的繁琐到RESTful API的简洁，再到微服务架构的兴起，这种“扫盲”式的回顾对于熟悉现代架构的读者来说，简直是一种时间上的折磨。我希望作者能更聚焦于“语义化”这一核心卖点，即如何通过本体和规则来增强服务的可发现性、互操作性和自动化能力。然而，大部分篇幅都在重复一些大家早已耳熟能详的架构模式，这让这本书的价值大打折扣。更让我感到困惑的是，虽然书名强调了“服务”，但书中关于服务编排、动态绑定以及服务质量保证（QoS）等关键环节的讨论却异常肤浅，几乎没有涉及如何利用语义元数据来实现真正意义上的“智能”服务组合。它更像是一本关于“Web服务历史与基础理论”的教科书，硬生生地将“语义”这个词塞进了书名里，但其实际内容与构建下一代智能服务之间的鸿沟实在太大了，读完后我感到自己对实际构建一个语义驱动的API集群毫无头绪。

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