具体描述
This wide-ranging series explores environmental phenomena such as global warming, astronomical wonders such as black holes, and life-altering inventions such as lasers. Vivid, informative narrative and fully documented quotes enhance each volume in the series. All books include annotated bibliographies and an index.
这是一部旨在深入剖析，但并非详尽阐述“人工智能”这一宏大概念的著作。本书并非对所有已知的、或尚在设想中的人工智能技术进行流水账式的罗列，而是致力于提供一种独特的视角，去理解并审视这项正在深刻改变我们世界的“技术”——它的根源、发展轨迹、核心驱动力、以及其所激发的种种思考。 首先，本书将带读者回到“智能”的起源。我们并非直接跳入复杂的算法和神经网络，而是从哲学的层面，追溯人类对于“思考”和“意识”的古老探索。从亚里士多德的逻辑推理，到笛卡尔的“我思故我在”，再到更近代的认知心理学研究，人类对自身智能的理解，始终是创造人造智能的理论基石。本书将梳理这些思想的脉络，展现人类对“智能”的定义是如何随着时间推移而演变，并逐渐为计算机科学的蓬勃发展铺平道路。它会探讨，是什么促使科学家们开始思考，机器是否也能拥有“智能”，以及这种“智能”究竟意味着什么。 接着，本书将聚焦于人工智能发展史上的几个关键转折点。我们不会拘泥于每一个具体模型的参数设置，也不会陷入对早期符号主义和连接主义之间学术争论的细枝末节。相反，本书将着眼于那些具有里程碑意义的“范式转移”。例如，为什么到了某个阶段，基于规则的系统难以逾越，而统计学习方法却迎来了爆发？是什么样的技术突破，使得曾经被视为科幻概念的“机器学习”真正走进了现实？本书将分析这些转折背后的驱动因素，无论是计算能力的飞跃，还是数据的爆炸式增长，亦或是新的理论框架的出现。它会揭示，人工智能的发展并非线性前进，而是充满了跌宕起伏，每一次技术的革新，都建立在对前人困境的深刻反思之上。 本书的一大核心在于，它将深入探讨驱动人工智能发展的几个关键“引擎”。这并非指代某个具体的算法库，而是更偏向于对“能力”的理解。例如，强大的“学习能力”是如何实现的？本书会以一种易于理解的方式，介绍机器学习中的几种核心思想，但重点不在于代码实现，而在于其背后的数学原理和逻辑。我们会讨论监督学习、无监督学习、强化学习等几种主要范式，并阐述它们如何通过从数据中提取模式来“学会”执行任务。同时，本书还将着重分析“感知能力”的进步。无论是图像识别、语音处理，还是自然语言理解，这些能力的提升是如何一步步逼近甚至超越人类的表现的。它会解释，这些能力的背后，是怎样的数据集、怎样的模型结构，以及怎样的训练策略共同作用的结果。 此外，本书不会回避人工智能所带来的复杂伦理和社会议题，但它会以一种分析性的、非恐慌性的方式来呈现。我们不会预设人工智能必然会走向某个极端，而是会探讨它在现实世界中已经显现出的影响。例如，在自动化、就业市场、隐私保护、算法偏见等问题上，人工智能扮演了怎样的角色？本书将引用一些实际的案例，来佐证这些影响的真实性，并分析这些问题产生的根源。它会提出，当人工智能的能力越来越强，我们应该如何审慎地引导它的发展方向，以确保其服务于人类的福祉，而非成为新的挑战。 本书还将对人工智能的“未来”进行一些审慎的展望，但并非描绘科幻小说中的具体场景。我们不会预测机器人是否会统治世界，或者奇点何时到来。相反，本书将基于当前的技术趋势和发展逻辑，去推测人工智能可能在哪些领域产生更深远的影响。例如，它如何改变科学研究的方式？如何重塑医疗健康行业？又如何影响我们的日常生活和工作模式？本书将聚焦于这些“正在发生”或“即将发生”的变革，并试图理解其内在的逻辑和可能性。它会强调，未来的发展很大程度上取决于我们今天的选择和努力。 总而言之，这部著作并非一本“如何制作人工智能”的指南，也不是一本“人工智能简史”的流水账。它是一次对“人工智能”这一概念的深度“透视”。它旨在启发读者，去思考这项技术背后的“是什么”，以及“为什么”。它鼓励我们以一种更开阔、更批判性的眼光，去理解人工智能的潜力和挑战，并为我们在即将到来的智能化时代，提供一种更为深刻的认知框架。它相信，理解“人工智能”的本质，比掌握某个具体工具更为重要，因为只有深刻的理解，才能引领我们做出正确的选择，去拥抱一个更加智能的未来。本书试图在理论的深度与实践的联系之间找到平衡，让读者在不被技术细节淹没的前提下，能够真正把握住人工智能的核心脉络，并对其未来发展形成独立的思考。它期望能够成为读者探索人工智能世界的一扇窗户，一盏引路灯，而不是一本堆砌着冰冷事实的书籍。
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