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出版者:

作者:李莉 编

出品人:

页数:306

译者:

出版时间:2010-1

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787121100659

丛书系列:

图书标签:

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科技前沿：人工智能与未来社会 图书简介 在人类文明迈入信息时代的深刻变革中，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已不再是科幻小说中的缥缈概念，而是驱动社会、经济、文化乃至个体生活方式发生颠覆性重塑的核心力量。本书《科技前沿：人工智能与未来社会》旨在为广大读者——无论是技术专家、政策制定者、商业领袖，还是对未来充满好奇的普通民众——提供一个全面、深入且富有洞察力的视角，剖析当前AI技术的发展脉络、潜在应用领域、对社会结构的深远影响以及我们必须共同面对的伦理与治理挑战。 本书并非聚焦于枯燥的算法细节或复杂的数学模型，而是着力于阐释AI背后的思想逻辑、工程实践如何转化为现实世界的巨大变革，以及这种变革将如何重塑我们对“工作”、“智能”、“隐私”和“人性”的传统理解。 第一部分：智能的演进——从逻辑推理到深度学习 本部分追溯了人工智能自图灵测试以来的曲折发展历程，重点解析了近年来驱动AI实现“奇点”突破的关键技术浪潮。 第一章：AI的起源与三次浪潮 本章首先回顾了符号主义的黄金时代，探讨了基于规则和逻辑推理的早期AI系统（如专家系统）的成功与局限。随后，深入剖析了连接主义的复兴——即神经网络模型的崛起。我们将详细介绍第一波、第二波AI浪潮未能达成预期的原因，并引出第三次浪潮的核心驱动力：大数据、算力爆炸与高效的优化算法。 第二章：深度学习：现代AI的基石 深度学习是当前所有重大AI突破的共同基础。本章将以清晰的结构，解释人工神经网络（ANN）的基本概念，并重点剖析几个关键的深度学习架构： 卷积神经网络（CNN）： 阐述其在图像识别、视频分析中的革命性作用，讨论其在医疗影像诊断、自动驾驶视觉系统中的实际部署情况。 循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM/GRU）： 解释它们如何处理序列数据，成为自然语言处理（NLP）的早期基石。 Transformer架构与注意力机制： 这是当前大语言模型（LLM）成功的核心。本章将详尽分析“注意力机制”如何使模型能够更有效地捕捉长距离依赖关系，从而实现连贯、富有上下文的文本生成和理解。 第三章：生成式AI的爆发与多模态融合 生成式AI（Generative AI）彻底改变了人机交互的范式。本章将专注于扩散模型（Diffusion Models）等前沿技术，探讨它们如何驱动高质量图像、音频乃至视频的生成。更重要的是，我们将探讨多模态AI的发展趋势，即系统如何同时理解和生成文本、视觉、听觉等多类型信息，模拟人类更全面的感知能力。 第二部分：重塑产业格局——AI的应用边界拓展 AI不再是实验室里的玩具，而是渗透到每一个关键经济部门的生产力倍增器。本部分详细考察AI如何在具体行业中创造价值、优化效率并引发结构性变革。 第四章：智能制造与供应链的未来 在工业4.0的背景下，AI如何实现柔性制造、预测性维护和质量控制的自动化？本章将分析计算机视觉在生产线上的应用，探讨强化学习在优化复杂调度问题（如物流路径规划、能源消耗管理）中的潜力。我们将考察“数字孪生”技术如何与AI结合，为物理世界的复杂系统提供实时模拟和优化方案。 第五章：医疗健康领域的深度变革 AI在生命科学和临床实践中的应用正以前所未有的速度推进。内容将涵盖：AI在药物研发早期阶段（靶点发现、分子筛选）的加速作用；辅助诊断系统（如放射科、病理科）的准确性提升；以及个性化治疗方案的制定，基于海量基因组数据和临床数据的深度分析。 第六章：金融科技（FinTech）与风险管理 金融领域对数据驱动决策的需求极高。本章分析AI如何优化高频交易策略、提升反欺诈系统的响应速度和准确性。特别关注信用评分模型的升级——如何利用非传统数据源构建更公平、更具预测力的金融评估体系。同时，也会讨论监管科技（RegTech）如何利用AI来监控和适应快速变化的金融法规。 第七章：人机协作的未来工作模式 我们正在从自动化（Automation）走向增强（Augmentation）。本章探讨AI如何充当知识工作者的“副驾驶”——例如，在法律研究、市场分析、软件编码中的辅助作用。重点讨论“技能重塑”的必要性，以及如何设计出最优化人与AI协同效率的工作流程。 第三部分：伦理、治理与社会适应 技术的飞速发展带来了深刻的社会、法律和哲学难题。本书的第三部分将转向对这些挑战的严肃探讨，倡导负责任地开发和部署AI。 第八章：算法偏见与公平性挑战 AI系统通过历史数据学习，如果数据本身存在历史偏见（如性别、种族不公），系统就会固化甚至放大这些偏见。本章深入探讨识别、量化和减轻算法偏见的技术方法（如对抗性去偏、因果推断的应用），并讨论在司法判决、招聘筛选等敏感领域应用AI时，对“群体公平”与“个体正义”的权衡。 第九章：隐私保护与数据安全的新范式 大规模数据训练是AI的生命线，但这也对个人隐私构成了前所未有的威胁。本章将介绍前沿的隐私增强技术（PETs），如联邦学习（Federated Learning）如何实现模型训练而不暴露原始数据，以及差分隐私（Differential Privacy）如何在数据集中注入统计噪声以防止个体身份被反向推导。 第十章：AI治理与监管框架的构建 面对通用人工智能（AGI）的可能性及其对社会稳定性的潜在冲击，全球范围内的监管讨论日益紧迫。本章比较分析了欧盟的《人工智能法案》、美国的行政指导以及中国的相关政策框架，探讨有效监管的原则——应如何平衡创新激励与风险控制？如何界定AI系统的责任主体？以及如何建立国际合作机制以应对跨国AI风险。 第十一章：心智的边界——哲学与社会影响 本书的收官部分将探讨更深层次的问题：当机器能够模仿甚至超越人类的某些认知任务时，我们如何重新定义“智能”、“创造力”和“意识”？我们将探讨深度伪造（Deepfake）对信息真实性的冲击，以及人类在“后真相”时代的认知策略调整。最终，本书呼吁读者以一种批判性、建设性的态度，参与到塑造人工智能与人类社会共存的未来蓝图中。 通过对技术、应用、伦理和治理的系统性梳理，《科技前沿：人工智能与未来社会》旨在成为一本兼具前瞻性与实用指导意义的案头读物，帮助每一位读者做好准备，迎接这个由智能驱动的崭新时代。

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