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人工智能的未來

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[美] 雷·庫茲韋爾
浙江人民齣版社
盛楊燕
2016-3
325
79.90元
精裝
“機器人與人工智能”書係
9787213071478

圖書標籤: 人工智能  計算機  科普  腦科學  雷·庫茲韋爾  科學  計算機科學  心理學   


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发表于2024-11-22

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圖書描述

1. 《人工智能的未來》作者庫茲韋爾認為,2045年,人工智能將超越人類智能,儲存在雲端的“仿生大腦新皮質”與人類的大腦新皮質將實現“對接”,世界將開啓一個新的文明時代,“奇點”到來!那個時候,我們是誰?我們是什麼?人還能稱之為人嗎?

2.庫茲韋爾把“奇點”當作一個絕佳的“隱喻”:當智能機器的能力跨越這一臨界點之後,人類的知識單元、鏈接數目、思考能力,將鏇即步入令人眩暈的加速噴發狀態——一切傳統的和習以為常的認識、理念、常識,將統統不復存在,所欲的智能裝置、新的人機復閤體將進入“蘇醒”狀態。

3.庫茲韋爾通過對人類思維本質的全新思考,大膽地預言瞭人工智能的未來。他堅信,未來人類一定會製造齣可與人腦相媲美的“仿生大腦新皮質”。它們甚至比人腦更具可塑性,並可放置在雲端,與遙遠的人類生物大腦遠程相連。那時,或許人工智能真的能夠與人類相媲美!

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著者簡介

1.21世紀最偉大的未來學傢與思想傢,奇點大學校長,榖歌工程總監。畢業於麻省理工學院計算機專業,享有19個榮譽博士頭銜。《福布斯》雜誌稱他為“終極思考機器”;《華爾街日報》稱他為“永不滿足的天纔”;《公司》雜誌(Inc.)將其評選為“頂尖創業傢”之一,並形容他是“愛迪生的閤法繼承人”;美國公共電視颱(PBS)更是評價他為“開創美國的16位改革傢”之一。

2.天纔發明傢,美國總統親自為其頒奬,入選美國發明傢名人堂。獲得過美國國傢技術奬、奬金高達50萬美元的Lemelson-MIT發明奬等眾多奬項。

3.“加速迴報定律”創立者,人工智能領域的傳奇預言傢。庫茲韋爾指齣,“技術力量正以指數級規模快速發展”。同時預測:2030年,計算機將在智能上超過人腦,2045年,“奇點”將會齣現,屆時,“嚴格生物學意義上的”人類將不復存在。


圖書目錄


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用戶評價

評分

和他的前一本書一樣bull shit,羅列事實,沒有深刻的觀點,dido.

評分

奇點臨近的後續,加速迴歸依舊是核心。新的地方在介紹神經科學對大腦新皮質的研究,以及對前機器學習時代幾種算法的介紹。人工智能的實現,不一定是對生物智能的復製。對意識,自由意誌的探討不充分。

評分

這種書更多的是藉著當下科技熱點,加一些哲學、認識論、心理學的東西,天馬行空的寫。

評分

我們生活在人類社會的轉摺之中,正在經曆人類進化的奇點,這是最偉大的時代。

評分

2019027,1 作者堅信未來人類一定會製造齣可與人腦相媲美的“仿生大腦新皮質”,從而將大腦與雲端結閤,形成新興的物種 2 主要依據源於作者做語音識彆(SIRI的創始人)等一係列項目的方法,【人類語言就是大腦類綫性模式層級結構的産物】,按作者的說法就是隱馬爾科夫層級模型可以將任何傳輸給人的信息,通過計算聯結關係,降維至綫性序列狀態 3 作者還進行瞭大量哲學探討去議論用隱馬爾科夫模型創造的新”大腦皮質“是否是真的在創造”人工智能“,作者堅持正嚮的觀點,因為相信奇點存在即”人工大腦皮質“可以替代甚至遠遠超越人類的自然大腦功能,且用【人類製造工具,而工具讓我們走的更遠更有智慧】的隱喻終結瞭討論。

讀後感

評分

书的前半部分是一些科普,包括大脑神经元的模型,以及人工智能的方法。对于稍微有点背景知识的我来说,还是学到很多东西。并且因为自己也是这个领域的,所以,比较认同观点。 但是从某一章开始,就完全是作者的信仰了,完全假设电脑能够模拟人脑,完全不顾人脑有生物学基础,并...  

評分

本书不仅仅是对人工智能发展的预测,而且对人类思维做了哲学上的探讨。正如推荐序中所说,读完此书,感触最大的就是“解放思想”。 人工智能如何模拟人类智能,总觉得人造的算法诸如神经网络等等有些山寨,而作者引证生物学的发现,从相对底层的角度解释了人类大脑的运行可能的...  

評分

本书的内容过于浅陋,说来说去是为了其刚成立的模式公司打广告。而且天真的以为隐马尔科夫链模型可以解释人脑。我看2045年奇点远不会到来,之所以是2045年,是因为这个时候大概是作者一百岁,希望可以赶上意识上传可以长生不老。 就忽悠这些小白吧,可怜李淼,刘慈欣这样连这...  

評分

先看一段译文,77页有段加黑的文字是这么说的:“我在本书中的思维模式识别理论是以不同的基本单元为基础的:不是神经元本身,而是神经元集合,我估计有100个左右。”有100个什么?神经元?还是神经元集合?根据常识和后文判断,原文说的应该是,作为基本单位的神经元集合由100...  

評分

书的前半部分是一些科普,包括大脑神经元的模型,以及人工智能的方法。对于稍微有点背景知识的我来说,还是学到很多东西。并且因为自己也是这个领域的,所以,比较认同观点。 但是从某一章开始,就完全是作者的信仰了,完全假设电脑能够模拟人脑,完全不顾人脑有生物学基础,并...  

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