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发表于2024-11-22
Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024
Two leaders in the field offer a compelling analysis of the current state of the art and reveal the steps we must take to achieve a truly robust artificial intelligence.
Despite the hype surrounding AI, creating an intelligence that rivals or exceeds human levels is far more complicated than we have been led to believe. Professors Gary Marcus and Ernest Davis have spent their careers at the forefront of AI research and have witnessed some of the greatest milestones in the field, but they argue that a computer beating a human in Jeopardy! does not signal that we are on the doorstep of fully autonomous cars or superintelligent machines. The achievements in the field thus far have occurred in closed systems with fixed sets of rules, and these approaches are too narrow to achieve genuine intelligence.
The real world, in contrast, is wildly complex and open-ended. How can we bridge this gap? What will the consequences be when we do? Taking inspiration from the human mind, Marcus and Davis explain what we need to advance AI to the next level, and suggest that if we are wise along the way, we won't need to worry about a future of machine overlords. If we focus on endowing machines with common sense and deep understanding, rather than simply focusing on statistical analysis and gatherine ever larger collections of data, we will be able to create an AI we can trust—in our homes, our cars, and our doctors' offices. Rebooting AI provides a lucid, clear-eyed assessment of the current science and offers an inspiring vision of how a new generation of AI can make our lives better.
《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。
評分《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。
評分《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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評分《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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