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出版者:The MIT Press

作者:Carbonell, Jaime G. 编

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:1990-2

价格:$ 31.08

装帧:

isbn号码:9780262530880

丛书系列:The MIT Press Classics Series

图书标签:

机器学习
人工智能
数据挖掘
模式识别
Python
算法
统计学习
深度学习
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具体描述

Having played a central role at the inception of artificial intelligence research, machine learning has recently reemerged as a major area of study at the very core of the subject. Solid theoretical foundations are being constructed. Machine learning methods are being integrated with powerful performance systems, and practical applications; based on established techniques are emerging.Machine Learning unifies the field by bringing together and clearly explaining the major successful paradigms for machine learning: inductive approaches, explanation-based learning, genetic algorithms, and connectionist learning methods. Each paradigm is presented in depth, providing historical perspective but focusing on current research and potential applications. The contributors are: John R. Anderson, L. B. Booker, John. H. Gennari, Jaime G. Carbonell, Oren Etzioni, Doug Fisher, Yolanda Gil, D. E. Goldberg, Gerald E. Hinton, J. H. Holland, Craig A Knoblock, Daniel. R. Kuokka, Pat Langley, David B. Leake, Steve Minton, Jack Mostow, Roger C. Schank, and Jan M. Zytkow.Jaime G. Carbonell is Professor of Computer Science at Carnegie-Mellon University.

《算法的边界：超越模式识别的智能》本书并非一本关于“机器学习”的通俗介绍，也不是对现有算法库的简单罗列。相反，它深入探讨的是人工智能领域中一个更为根本且前沿的议题：算法的真正边界，以及我们如何超越当前模式识别的局限，迈向更深层次的智能。我们生活在一个被数据和算法深度塑造的时代。从个性化推荐到自动驾驶，从医疗诊断到金融风控，机器学习的强大能力已经渗透到我们生活的方方面面。然而，在享受这些便利的同时，我们是否曾停下来思考：这些算法究竟是如何“思考”的？它们真的理解我们所处理的信息吗？它们的能力边界又在哪里？一旦遇到训练数据之外的全新情境，它们会如何应对？《算法的边界：超越模式识别的智能》将带领读者踏上一场智识探索之旅，挑战那些关于当前人工智能水平的普遍认知。我们将从基础出发，审视当下机器学习之所以成功的核心机制——统计学上的模式匹配和关联性学习。这是一种强大的工具，能够在海量数据中发现隐藏的规律，并基于这些规律做出预测或决策。然而，本书将揭示这种模式匹配的内在局限性。第一部分：模式识别的基石与幻影我们将首先深入剖析当前主流机器学习范式，如监督学习、无监督学习和强化学习的底层逻辑。读者将了解到，这些算法在本质上是通过学习数据中的统计分布和相关性来运作的。我们会以大量生动的案例，揭示这种“学习”是如何在模式中寻找“似曾相识”的片段，从而生成看似智能的输出。模型的“黑箱”本质：为什么我们常常难以理解神经网络的决策过程？本书将探讨可解释性AI的挑战，并指出当前模型在缺乏内在因果理解下的“猜谜式”工作方式。数据依赖的牢笼：为什么模型在训练数据分布之外的表现会急剧下降？我们将分析过拟合、泛化能力不足等问题，并阐述数据偏差和噪声如何成为阻碍真正智能的绊脚石。关联性不等于因果性：这是本书的核心论点之一。我们将通过一系列精巧的思想实验和现实世界的例子，证明仅仅发现数据之间的关联，并不能等同于理解事物发生的真正原因。例如，一个模型可能发现“冰淇淋销量上升”与“溺水事件增加”之间存在强烈的正相关，但它无法理解这背后真正的驱动因素是夏季高温。这种混淆关联与因果的缺陷，是当前AI在复杂、动态环境中表现不佳的关键原因。第二部分：超越模式的藩篱：探索更深层次的智能在透视了模式识别的局限性之后，本书将转向探索那些能够超越当前范式，迈向更深层次智能的可能性。这部分内容将聚焦于那些尚未被充分挖掘，但对实现通用人工智能至关重要的概念和研究方向。因果推理的必要性：如果机器学习的核心在于模式匹配，那么真正的智能则离不开对因果关系的理解。本书将深入介绍因果推理的基本概念，包括干预（intervention）、反事实（counterfactual）以及如何构建和学习因果模型。我们将探讨如何从观察性数据中推断因果效应，以及在缺乏充分数据的情况下，如何利用先验知识和逻辑推理来弥补。这将是实现AI在面对全新挑战时，能够进行有效干预和规划的关键。抽象与泛化的力量：当前的AI模型往往需要大量针对特定任务的训练数据，难以将知识迁移到新的领域。本书将探讨如何构建能够进行更高级别抽象和概念学习的AI系统。我们将审视符号推理、类比推理以及知识图谱等不同形式的知识表示，并讨论它们与连接主义模型（如神经网络）融合的可能性。想象一个AI，它不仅能识别猫的图片，还能理解“猫”这个概念的属性，甚至能通过类比理解“豹子”与“猫”的关系，而无需重新训练。主动学习与自我驱动的探索：真正的智能是主动的、探索性的。本书将讨论如何设计能够主动探索环境、提出问题、设计实验并从反馈中学习的AI。这包括强化学习的更高级形式，以及与人类协作学习的模型。我们将思考，AI如何才能像婴儿一样，通过好奇心和试错，不断地构建对世界的理解。常识推理与世界模型：人类之所以能够轻松应对日常生活中的各种情境，很大程度上依赖于我们所拥有的丰富常识。本书将深入探讨AI在常识推理方面的巨大挑战，并介绍当前在该领域的一些前沿研究。我们将思考，如何构建一个能够理解物理规律、社会规范、以及基本情感表达的世界模型，从而使AI具备更强的预测能力和更灵活的适应性。第三部分：构建下一代智能的蓝图在理论探索的基础上，本书将进一步探讨构建下一代智能的实际路径。这部分内容将不是提供现成的“秘籍”，而是勾勒出未来研究和开发的可能方向，以及需要克服的挑战。混合模型的可能性：符号主义和连接主义的争论由来已久。本书将提出，未来的智能很可能是一种混合模型，融合了符号推理的精确性和神经网络的模式识别能力。我们将探讨如何设计能够协同工作的不同AI组件，实现优势互补。可信赖AI与伦理边界：随着AI能力越来越强，其潜在的风险和伦理问题也日益凸显。本书将从技术和哲学层面，探讨如何构建可信赖、公平、透明且符合人类价值观的AI系统。我们将讨论模型的鲁棒性、安全性以及责任归属等问题。人机共生的新范式： AI的最终目标并非取代人类，而是增强人类的能力。本书将展望人机协作的未来，探讨如何设计能够与人类深度融合、共同解决复杂问题的AI助手。《算法的边界：超越模式识别的智能》适合所有对人工智能的未来感到好奇，并希望深入理解其核心挑战与潜力的读者。无论您是技术开发者、学术研究者，还是对科技发展保持敏锐洞察力的普通读者，本书都将为您提供一个全新的视角，帮助您超越对当前AI能力的浅层认知，去探索那个充满无限可能的未来智能疆域。我们并不回避当前AI技术的局限性，恰恰相反，正是对这些局限性的深刻理解，才能够指引我们找到突破的方向。本书旨在激发思考，而非提供终极答案。它邀请您与我们一同审视“智能”的本质，质疑“学习”的真正含义，并共同思考，如何才能真正构建超越模式识别的、更具深度和广度的下一代智能。