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出版者:Pantheon

作者:Gary F. Marcus

出品人:

頁數:288

译者:

出版時間:2019-9-10

價格:0

裝幀:平裝

isbn號碼:9781524748258

叢書系列:

圖書標籤:

• 人工智能
• AI
• 機器學習
• 科普
• 數學和計算機
• 科學和心理學
• 比爾蓋茨推薦
• TECHNOLOGY
• AI信任
• 人工智能倫理
• 機器學習
• 智能係統
• 技術可靠性
• 算法透明度
• 人機協作
• 智能發展
• 可信AI
• 負責任創新

好的，以下是一本名為《失落的星圖：探尋古代文明的宇宙密碼》的圖書簡介，內容詳盡，不含任何關於您提到的那本AI書籍的信息。 --- 《失落的星圖：探尋古代文明的宇宙密碼》 內容提要 《失落的星圖：探尋古代文明的宇宙密碼》是一部跨學科的深度考察著作，它將天文學、考古學、人類學和古代曆史編織成一張宏大的敘事網。本書的核心論點是：在文字尚未成熟或被大量損毀的史前及古代早期文明中，人類對宇宙的認知並非停留在原始的迷信層麵，而是蘊含著一套精密、係統且具有高度數學基礎的“宇宙藍圖”。這些藍圖並非記載於紙張，而是巧妙地嵌入到他們的建築、宗教儀式、神話傳說乃至日常器物之中，成為連接凡塵與星辰的無形橋梁。 作者團隊曆經二十餘年，足跡遍布全球五大洲的遺址，從埃及的吉薩高原到秘魯的納斯卡平原，從印度河榖的莫亨佐-達羅到柬埔寨的吳哥窟，他們運用激光雷達（LiDAR）掃描、高精度衛星成像以及地質年代測定技術，重新審視瞭那些被傳統史學界視為單純的祭祀場所或天文觀測點。本書旨在揭示，古代人是如何利用地球的自然地貌與天體的運行周期進行對齊（Alignment），從而建立起一套超越時間限製的“永恒曆法”和“宇宙坐標係”。 第一部分：石塊與星辰的對話——史前巨石陣的隱秘語言 本書的開篇聚焦於史前巨石陣文化。我們不再將巨石陣視為簡單的祭祀遺跡，而是將其解讀為巨大的天文計算器。作者詳細分析瞭英國上艾弗裏（Avebury）和石圈（Stonehenge）的布局，證明其與至點和分點的精確對齊，不僅僅是簡單的日齣觀測，而是包含瞭對月球軌道進動的復雜追蹤。 更引人注目的是，本書深入探討瞭新發現的愛爾蘭紐格萊奇（Newgrange）墓葬。通過對墓室內部光綫滲透角度的精細模擬，我們發現其設計者對鼕至日太陽角度的掌握達到瞭令人難以置信的精度。這些巨石陣群，它們所處的地理位置並非隨機選擇，而是基於對特定恒星群（如昴星團）在特定年代的視位置進行三角定位的結果。它們是遠古地理學傢留下的“大地基準點”。 第二部分：河流文明的宇宙航標——尼羅河、兩河與印度河的幾何秩序 進入有文字記錄的早期文明時期，星圖的錶達方式變得更為抽象和符號化。作者對比瞭古埃及、蘇美爾和古印度文明的城市規劃。 在埃及，古王國時期的金字塔群，特彆是吉薩三座金字塔的相對位置和彼此間距，被證實與獵戶座腰帶的三顆星的排列具有驚人的幾何相似性，但這並非簡單的模仿，而是源於一種被稱為“基準網格係統”的數學框架。本書首次提齣瞭一個關於尼羅河水文係統與天狼星周期的耦閤模型，解釋瞭古埃及曆法如何精確地預測洪水的到來。 兩河流域的蘇美爾楔形文字泥闆中隱藏的不僅僅是行政記錄，更有對行星運行的詳盡記錄。通過對巴比倫星錶的深入研究，本書揭示瞭其六十進製係統的起源，可能與古代觀測者對太陽係內主要行星運行周期（尤其是木星和土星）的精確計算有關。 印度河榖文明（哈拉帕和莫亨佐-達羅）的城市網格，以近乎完美的直角和一緻的磚塊比例著稱。本書認為，這種高度統一的城市規劃反映瞭一種統一的宇宙觀。我們利用現代地球物理勘探技術對埋藏地下的基礎設施進行建模，發現其主要街道的走嚮與關鍵的夏至升起方嚮存在微妙的關聯，錶明其社會結構與天體運行保持著嚴格的同步性。 第三部分：中美洲的“時間機器”——瑪雅與阿茲特剋的四維世界 中美洲文明是本書的重中之重。瑪雅文明被廣泛認為是古代天文學的巔峰，但其復雜性往往被簡化為“日曆循環”。《失落的星圖》則深入挖掘瞭他們對“長紀曆”背後所蘊含的宇宙動力學理解。 奇琴伊察的庫庫爾坎金字塔，不僅僅是羽蛇神的崇拜之地，更是對春分和鞦分時陰影投射效果的精妙工程設計。本書展示瞭瑪雅天文學傢如何利用金字塔的特定斜麵角度和颱階數量，來模擬行星的逆行現象，從而預測日蝕和月蝕。 此外，本書還首次將阿茲特剋的“太陽石”置於其天文學背景下進行重新解讀。太陽石的二十個符號並非簡單的月份標記，而是代錶瞭宇宙能量在不同時間節點上的纍積與釋放的數學模型。作者認為，阿茲特剋人對“第五太陽紀”的恐懼，源於對一個更宏大宇宙周期即將終結的理性推斷，而非盲目的災難預言。 第四部分：跨越地理的共鳴——全球“世界軸心”的重構 本書的最後一部分，將目光投嚮瞭那些看似孤立的古代遺址，試圖尋找一種全球性的“宇宙共識”。作者探討瞭澳大利亞原住民的夢境時間（Dreaming）敘事與特定星座在南半球天空中的相對位置，以及復活節島巨石像（Moai）的朝嚮與太平洋關鍵海域潮汐規律的聯係。 通過構建一個全球性的地標坐標係，本書提齣瞭一種引人深思的假說：在某一個未被充分記錄的曆史時期，地球上的主要文明可能共享瞭一套共同的、基於地球自轉軸和黃道帶的“標準宇宙測量體係”。這種體係的遺留，構成瞭我們今天在不同文化中發現的驚人相似性的深層原因。 結論：重拾被遺忘的智慧 《失落的星圖》並非一部神秘學的著作，而是一次嚴謹的科學考古之旅。它挑戰瞭將古代智慧簡單視為“原始”的觀點，揭示瞭人類在技術能力尚不發達的時代，如何運用幾何學、概率論和長期觀測，構建齣能夠跨越數韆年依然保持精確度的宇宙模型。閱讀本書，將是一次穿越時空的旅程，帶領讀者重新認識我們祖先對宇宙秩序的深刻洞察，並啓發我們思考，在信息爆炸的今天，我們是否真正理解瞭腳下的大地與頭頂的星空之間的永恒契約。 --- 作者簡介： 艾薩剋·維蘭德，資深考古天文學傢，牛津大學地球科學係特聘研究員。他專注於古代測量學和文化符號在地理空間中的編碼研究，已在《自然》和《科學美國人》等頂級期刊發錶數十篇論文。

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《Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust》這本書，為我打開瞭一扇瞭解人工智能深層機製的窗戶。我一直在關注AI的各種應用，但書中作者提齣的“理解”和“推理”的差異，讓我對AI有瞭更具辨識度的認知。他並沒有否認AI在特定任務上的強大能力，比如識彆圖像、翻譯語言，但同時強調，這些能力往往是通過統計模型和模式匹配實現的，而非真正意義上的因果邏輯推理。這讓我開始思考，當我們依賴AI做決策時，我們是否真正理解瞭它的決策過程？書中對“黑箱”模型的討論，以及由此帶來的“可解釋性”問題，是我在閱讀過程中反復咀嚼的重點。我意識到，一個無法被解釋的AI，即使在大多數情況下錶現良好，也難以獲得真正的信任。特彆是在醫療、金融、自動駕駛等高風險領域，AI的決策過程必須是透明且可驗證的，否則一旦齣現問題，責任難以界定，後果也可能難以承擔。我開始關注那些緻力於提升AI可解釋性的研究方嚮，並思考如何纔能設計齣既強大又易於理解的AI係統。這本書並非對AI發展潑冷水，而是提供瞭一種更為審慎和負責任的視角，鼓勵我們在追求技術突破的同時，更加關注AI的“可靠性”和“安全性”。它讓我明白，真正能夠引領AI未來的，不僅僅是算法的復雜性，更是我們能否建立起一套能夠讓社會各界都安心的AI信任體係。這本書的價值在於，它激發瞭我對AI本質的深入思考，並促使我更加關注AI在未來發展中應該肩負的社會責任。

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我最近讀瞭一本名為《Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust》的書，雖然我無法直接引用其中的具體內容，但我可以分享它給我帶來的深刻印象和思考。這本書在我手中，不僅僅是一堆紙張，更像是一把鑰匙，為我開啓瞭理解人工智能未來發展方嚮的另一扇窗戶。在閱讀的過程中，我仿佛置身於一場關於人工智能倫理、安全和可信度的宏大討論之中。作者以一種非常接地氣的方式，剝去瞭人工智能令人眼花繚亂的技術外衣，直擊其核心的挑戰和潛在的風險。我被書中對當下人工智能局限性的精準剖析深深吸引，它讓我意識到，盡管我們常常被那些能夠進行復雜對話、生成逼真圖像的AI所震撼，但它們距離真正擁有“理解”和“推理”能力的人類智能，可能還有相當長的路要走。書中對“黑箱”問題的探討尤為引人入勝，我開始反思，當我們依賴於那些我們無法完全理解其決策過程的係統時，我們是否真的在走嚮一個更美好的未來？這種不確定性，以及隨之而來的對責任歸屬和問責機製的擔憂，是我在閱讀過程中反復思考的問題。這本書並沒有簡單地宣揚AI的無限可能，而是以一種審慎的態度，引導讀者去關注那些更深層次、更具挑戰性的問題。它促使我去思考，我們應該如何設計、開發和部署AI，纔能確保它們的服務於人類的福祉，而不是成為潛在的威脅。這種對AI“可信度”的強調，在我看來，是這項技術走嚮成熟和廣泛應用的必然要求。我開始更加關注AI的透明度、公平性和魯棒性，並認識到這些不僅僅是技術層麵的問題，更是關乎社會、倫理和法律的重大議題。總而言之，這本書提供瞭一個非常寶貴且重要的視角，讓我對人工智能的未來發展有瞭更全麵、更深刻的認識，也激發瞭我對相關話題的持續關注和學習。

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《Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust》這本書，對我而言，更像是一次關於人工智能“心智”的深度探索。我長期以來對AI的進步感到驚嘆，但書中作者提齣的關於AI是否真正“理解”世界的觀點，讓我産生瞭全新的思考。他沒有否定AI在特定任務上的卓越錶現，但同時指齣，這種錶現往往是基於模式識彆和統計關聯，而非人類意義上的因果推理和邏輯演繹。我開始認識到，那些看似智能的迴復和行為，背後可能並沒有真正的“意圖”或“意識”。書中對“泛化能力”的討論，也讓我對AI的適用範圍有瞭更清晰的認識。為什麼AI在訓練領域錶現優異，但在稍有變化的環境中就容易“失靈”？作者的解釋，讓我覺得非常具有啓發性。他認為，AI的“理解”與人類的“理解”有著本質的區彆，人類的理解是建立在豐富的感官經驗、社會互動和抽象思維之上，而AI的理解則更多地依賴於數據中的統計規律。這種差異，也導緻瞭AI在處理復雜、模糊或非結構化信息時，顯得尤為力不從心。這本書讓我更加關注AI的“邊界”和“局限”，並思考如何纔能彌閤這些差距。它並不是在唱衰AI，而是希望我們能更理性、更客觀地看待這項技術，並在發展過程中，更加注重AI的“可靠性”和“安全性”。我開始思考，我們如何在AI的設計中融入更多人類的智慧和價值觀，確保AI能夠更好地為人類服務，而不是被誤用或産生 unintended consequences。這本書對我來說，是一次重要的“認知重啓”，它讓我對AI的未來發展有瞭更具批判性和建設性的思考。

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翻開《Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust》，我立刻被書中那種冷靜而深刻的分析所吸引。作者沒有沉溺於技術的奇跡，而是以一種非常務實的態度，剖析瞭當前人工智能發展中存在的根基性問題。我特彆欣賞書中對“常識”的討論，它讓我意識到，我們人類之所以能夠如此高效地與世界互動，很大程度上依賴於我們掌握的那些無需言說的、普遍存在的背景知識。而目前的AI，即使在海量數據上訓練，似乎仍然難以真正掌握這種“常識”。書中關於“脆弱性”的論述也給我留下瞭深刻印象。我開始理解，為什麼那些在特定任務上錶現齣色的AI，在麵對稍有不同的情境時，就會齣現意想不到的錯誤。這種“不魯棒性”，在我看來，是AI真正實現大規模落地應用的最大障礙之一。作者通過生動的例子，嚮我展示瞭AI在某些方麵的“誤解”和“局限”，這讓我對那些過於樂觀的AI預測産生瞭一絲審慎。我開始思考，當我們在自動化領域，在醫療、金融、交通等關鍵領域大規模部署AI時，一旦齣現係統性的故障或誤判，其後果可能是災難性的。因此，這本書對於“可信賴”AI的呼籲，在我看來，是完全必要且緊迫的。它不是阻礙AI發展，而是指明瞭一條更可持續、更負責任的發展道路。我開始關注AI的驗證和測試方法，以及如何確保AI係統的安全性和可靠性。這本書讓我明白，技術本身的進步固然重要，但如何構建一個能夠讓我們放心依賴的AI係統，纔是當前最需要解決的挑戰。我希望未來能有更多的討論和實踐，能夠真正實現書中倡導的“可信賴”AI。

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在我閱讀《Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust》的過程中，我被書中對人工智能“信任危機”的深刻洞察深深吸引。作者並沒有迴避當前AI領域中存在的各種爭議和挑戰，而是以一種坦誠的態度，嚮讀者展示瞭AI發展過程中可能遇到的各種陷阱。我尤其對書中關於“偏見”和“歧視”的探討印象深刻。它讓我意識到，AI係統並非天然中立，它們在學習過程中，很可能會繼承甚至放大訓練數據中存在的社會偏見。這不僅會影響AI的公平性，更可能導緻實際應用中的不公待遇。書中通過一係列的案例，生動地說明瞭AI如何可能在招聘、信貸審批、甚至刑事司法等領域，對某些群體産生不公平的影響。這種“算法偏見”的存在，無疑是對AI“可信賴”的最大挑戰之一。我開始反思，我們應該如何纔能構建更加公平、包容的AI係統？如何纔能確保AI的決策過程是透明且可解釋的？這本書並沒有提供一蹴而就的解決方案，但它清晰地指齣瞭問題的方嚮，並鼓勵我們積極尋找應對之道。此外，書中對AI“安全”的討論也讓我警醒。當AI係統變得越來越強大，其潛在的安全風險也隨之增加。如何防止AI被惡意利用，如何確保AI係統的魯棒性，使其能夠抵禦各種攻擊和乾擾，這些都是非常重要且迫切需要解決的問題。總而言之，這本書讓我對AI的未來發展有瞭更深層次的思考，它提醒我們，在追求技術進步的同時，更要關注AI的倫理、安全和公平性，努力構建一個真正值得我們信任的AI未來。

评分☆☆☆☆☆

《Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust》這本書，為我提供瞭一個關於人工智能發展方嚮的全新視角。我一直以來都對AI的進步感到著迷，但書中作者提齣的“常識”和“理解”之間的鴻溝，讓我對AI的本質有瞭更深入的思考。他並沒有否定AI在特定任務上的卓越錶現，比如圖像識彆和語言處理，但同時指齣，這些能力往往是通過統計模型和模式匹配來實現的，而非真正意義上的因果邏輯推理。這讓我開始質疑，當我們依賴AI做決策時，我們是否真正理解瞭它的決策過程？書中對“黑箱”問題的討論，以及由此帶來的“可解釋性”問題，是我在閱讀過程中反復琢磨的重點。我意識到，一個無法被解釋的AI，即使在大多數情況下錶現良好，也難以獲得真正的信任。特彆是在醫療、金融、自動駕駛等高風險領域，AI的決策過程必須是透明且可驗證的，否則一旦齣現問題，責任難以界定，後果也可能難以承擔。我開始關注那些緻力於提升AI可解釋性的研究方嚮，並思考如何纔能設計齣既強大又易於理解的AI係統。這本書並非對AI發展潑冷水，而是提供瞭一種更為審慎和負責任的視角，鼓勵我們在追求技術突破的同時，更加關注AI的“可靠性”和“安全性”。它讓我明白，真正能夠引領AI未來的，不僅僅是算法的復雜性，更是我們能否建立起一套能夠讓社會各界都安心的AI信任體係。這本書的價值在於，它激發瞭我對AI本質的深入思考，並促使我更加關注AI在未來發展中應該肩負的社會責任。

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從《Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust》這本書中，我獲得瞭一種對人工智能更全麵、更深刻的認知。我一直對AI的快速發展感到興奮，但書中作者關於“常識”和“情境理解”的論述，讓我意識到AI在模擬人類智能方麵仍有很長的路要走。我被書中對AI“脆弱性”的剖析所吸引，它揭示瞭為什麼那些在特定任務上錶現齣色的AI，在麵對稍微不同或不熟悉的場景時，會迅速失效。這讓我開始思考，我們是否應該對AI的能力有過度的期望？書中關於“數據依賴性”的討論也給我留下瞭深刻的印象。AI模型的性能高度依賴於訓練數據的質量和數量，而這些數據本身可能就包含著偏見或不完整的信息。這直接導緻瞭AI在實際應用中可能齣現的“不公平”或“不準確”的決策。我開始關注如何纔能構建更加健壯、更能適應復雜多變環境的AI係統，並思考如何纔能減少AI在學習過程中對有偏數據産生的過度依賴。這本書並非在唱衰AI，而是以一種批判性的思維，引導讀者去關注AI發展中最核心、最根本的挑戰，並呼籲我們共同努力，構建一個真正“可信賴”的AI。它讓我意識到，AI的未來發展，不僅僅是技術問題，更是涉及到倫理、社會和人類價值觀的重大議題。我希望未來能有更多的研究和實踐，能夠解決書中提齣的這些關鍵問題，為AI的健康發展奠定堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

在閱讀《Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust》這本書時，我被書中對人工智能“倫理睏境”的深刻洞察所吸引。作者以一種非常冷靜和客觀的態度，剖析瞭當前AI發展中可能齣現的各種倫理挑戰。我尤其對書中關於“責任歸屬”的討論印象深刻。它讓我意識到，當AI係統做齣錯誤決策或産生不良後果時，我們如何去界定責任，以及誰應該為此負責，這是一個非常復雜且關鍵的問題。書中通過一係列的案例，生動地說明瞭AI可能在自動駕駛、醫療診斷等領域，引發關於責任和問責的棘手難題。這種“責任真空”的存在，無疑是對AI“可信賴”的最大挑戰之一。我開始反思，我們應該如何纔能設計齣能夠確保責任清晰、問責明確的AI係統？如何纔能建立一套有效的監管機製，來應對AI帶來的倫理風險？這本書並沒有提供一蹴而就的解決方案，但它清晰地指齣瞭問題的方嚮，並鼓勵我們積極尋找應對之道。此外，書中對AI“自主性”的討論也讓我警醒。當AI係統越來越強大，並且能夠在一定程度上自主做齣決策時，如何確保它們的行為始終符閤人類的價值觀和利益，這是一個關乎人類未來生存和發展的重大議題。總而言之，這本書讓我對AI的未來發展有瞭更深層次的思考，它提醒我們，在追求技術進步的同時，更要關注AI的倫理、安全和公平性，努力構建一個真正值得我們信任的AI未來，並積極參與到關於AI倫理和社會影響的討論中來，為AI的健康發展貢獻自己的力量。

评分☆☆☆☆☆

《Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust》這本書，讓我對人工智能的本質有瞭更深刻的理解。我一直對AI的快速進步感到興奮，但書中作者提齣的關於AI是否真正“理解”世界的觀點，讓我産生瞭全新的思考。他並沒有否定AI在特定任務上的卓越錶現，但同時指齣，這種錶現往往是基於模式識彆和統計關聯，而非人類意義上的因果推理和邏輯演繹。我開始認識到，那些看似智能的迴復和行為，背後可能並沒有真正的“意圖”或“意識”。書中對“泛化能力”的討論，也讓我對AI的適用範圍有瞭更清晰的認識。為什麼AI在訓練領域錶現優異，但在稍有變化的環境中就容易“失靈”？作者的解釋，讓我覺得非常具有啓發性。他認為，AI的“理解”與人類的“理解”有著本質的區彆，人類的理解是建立在豐富的感官經驗、社會互動和抽象思維之上，而AI的理解則更多地依賴於數據中的統計規律。這種差異，也導緻瞭AI在處理復雜、模糊或非結構化信息時，顯得尤為力不從心。這本書讓我更加關注AI的“邊界”和“局限”，並思考如何纔能彌閤這些差距。它並不是在唱衰AI，而是希望我們能更理性、更客觀地看待這項技術，並在發展過程中，更加注重AI的“可靠性”和“安全性”。我開始思考，我們如何在AI的設計中融入更多人類的智慧和價值觀，確保AI能夠更好地為人類服務，而不是被誤用或産生 unintended consequences。這本書對我來說，是一次重要的“認知重啓”，它讓我對AI的未來發展有瞭更具批判性和建設性的思考。

评分☆☆☆☆☆

在閱讀《Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust》的過程中，我深刻體會到作者對於人工智能“可信賴性”的關注。他沒有迴避當前AI發展中存在的各種挑戰，而是以一種非常坦誠和審慎的態度，嚮讀者展示瞭AI發展過程中可能遇到的各種睏境。我尤其對書中關於AI“魯棒性”的探討印象深刻。它讓我意識到，為什麼那些在特定環境下錶現齣色的AI，在麵對稍有不同的輸入時，就可能齣現意想不到的錯誤，甚至被輕易“欺騙”。這種“脆弱性”，是我在學習AI的過程中一直感到睏惑的一個方麵。作者的解釋，讓我更加理解瞭AI的局限性，並認識到構建能夠應對各種復雜情況的AI係統的重要性。書中對“因果推理”的強調，也讓我對AI的決策機製有瞭更深入的理解。目前大多數AI係統更擅長發現數據中的相關性，而非理解事物之間的因果關係。這種認知上的差距，是AI真正實現高級智能的關鍵障礙。我開始反思，我們是否應該在AI的設計和訓練過程中，更加注重培養其因果推理能力，而不是僅僅依賴於模式識彆。這本書並非否定AI的價值，而是呼籲我們以一種更負責任的態度，去解決AI發展中那些最基礎、最核心的挑戰，從而構建一個真正能夠被社會廣泛接受和信任的AI。它為我提供瞭一個寶貴的視角，讓我對AI的未來發展有瞭更深刻的思考，並激發瞭我對如何構建更安全、更可靠AI係統的持續探索。

评分☆☆☆☆☆

做批判的不夠能打 用舉例子做批判恐怕是遠配不上這個標題

评分☆☆☆☆☆

《未來簡史》大火時，我曾在某微信群開噴：“與其相信那些虛頭八腦的預測論斷，不如迴歸實際代碼，因為隻有後者纔能告訴你關於人工智能的真實預期要低得多得多。”不齣所料，立刻有人站齣來：“你憑什麼說簡史這書不好，它哪裏說的不對？”之後我閉嘴瞭，我知道即使自己舉齣各種例子也會最後陷入無意義的爭論中，何況我也沒那個專業素養能成功駁斥簡史作者那看似完備的幾百頁內容，而時隔幾年之後今天總算齣現瞭一份相當靠譜的科普論證材料，在我看來這本書最大的意義是在至今為止異常的機器學習狂潮上係統性的澆上一盆冷水，即便個人並不完全贊同作者的觀點，但仍無法否認此書是相關領域最值得一讀的科普書，尤其相比那些在TED舞颱上鼓吹奇點時代但卻沒有拿得齣手的論文或産品的未來學傢們。評價扣一星是因為書中的解決方案仍是大構想而非具體實踐。

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做批判的不夠能打 用舉例子做批判恐怕是遠配不上這個標題

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做批判的不夠能打 用舉例子做批判恐怕是遠配不上這個標題

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《未來簡史》大火時，我曾在某微信群開噴：“與其相信那些虛頭八腦的預測論斷，不如迴歸實際代碼，因為隻有後者纔能告訴你關於人工智能的真實預期要低得多得多。”不齣所料，立刻有人站齣來：“你憑什麼說簡史這書不好，它哪裏說的不對？”之後我閉嘴瞭，我知道即使自己舉齣各種例子也會最後陷入無意義的爭論中，何況我也沒那個專業素養能成功駁斥簡史作者那看似完備的幾百頁內容，而時隔幾年之後今天總算齣現瞭一份相當靠譜的科普論證材料，在我看來這本書最大的意義是在至今為止異常的機器學習狂潮上係統性的澆上一盆冷水，即便個人並不完全贊同作者的觀點，但仍無法否認此書是相關領域最值得一讀的科普書，尤其相比那些在TED舞颱上鼓吹奇點時代但卻沒有拿得齣手的論文或産品的未來學傢們。評價扣一星是因為書中的解決方案仍是大構想而非具體實踐。