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[英] 亨利布莱顿（英）霍华德塞林那 张 著

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店铺： 耕读图书专营店

出版社： 安徽文艺出版社

ISBN：9787539626031

商品编码：13755155010

包装：平装

出版时间：2007-02-01

基本信息

书名：视读人工智能

定价：16.80元

作者：(英)亨利·布莱顿,(英)霍华德·塞林那 ,张

出版社：安徽文艺出版社

出版日期：2007-02-01

ISBN：9787539626031

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：12k

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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机器真的可以思考吗？人的思维只是一个复杂的计算机程序吗？本书着眼于人工智能这个有史以来为棘手的科学问题之一，集中探讨了其背后的一些主要话题。
人工智能不仅仅是一个虚构的概念。人类对智能机体结构半个世纪的研究表明：机器可以打败人类的棋手，类人机器人可以走路并且能和人类进行互动。
尽管早就有宣言称智能机器指目可待，但此方面的进展却缓慢而艰难。意识和环境是困扰研究的两大难题。我们到底应该怎样去制造智能机器呢？它应该像大脑一样运转？它是否需要躯体？
从图灵影响深远的奠基性研究到机器人和新人工智能的飞跃，本书图文并茂地将人工智能在过去半个世纪的发展清晰地呈现在读者面前。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《人工智能：开启智能时代》 内容简介 在一个由数据驱动、算法驱动的时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面，重塑着我们的世界。从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车，从精准医疗的诊断工具到个性化推荐的娱乐平台，AI的应用场景日益广泛，其潜力更是不可估量。然而，对于大多数人而言，人工智能仍是一个充满神秘色彩的概念。它究竟是什么？它是如何工作的？它将如何改变我们的未来？《人工智能：开启智能时代》旨在拨开迷雾，为读者提供一个全面、深入且易于理解的人工智能知识体系。 本书并非一本简单的科普读物，而是一次对人工智能技术及其深远影响的全面探索。我们不会止步于介绍AI的皮毛，而是将深入剖析其核心原理、关键技术、发展历程以及未来的发展趋势。通过翔实的论述和生动的案例，本书将引导读者踏上一段引人入胜的智能之旅，理解人工智能如何从科幻走向现实，又将如何塑造我们未来的工作、生活和社会。 第一部分：理解人工智能的基石 在本书的开篇，我们将从人工智能的哲学起源和早期发展开始。我们将追溯图灵测试的诞生，探讨早期研究者对机器智能的设想，以及人工智能发展过程中经历的“寒冬”与“复苏”。这一部分将帮助读者建立对人工智能的宏观认知，理解其跨学科的本质，以及人类探索智能的悠久历史。 随后，我们将聚焦于构成人工智能核心的几大关键技术： 机器学习（Machine Learning）： 这是当前人工智能发展最强劲的驱动力。我们将详细阐述监督学习、无监督学习和强化学习这三种主要的学习范式。通过对决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等经典算法的解析，读者将理解机器如何通过数据“学习”并做出预测或决策。我们还将介绍深度学习（Deep Learning）的革命性进展，特别是卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的突破，以及循环神经网络（RNN）和Transformer模型在自然语言处理（NLP）上的卓越表现。本书会尽量用通俗易懂的语言解释这些复杂的算法，并辅以直观的图示，让抽象的概念变得具体。 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）： AI如何理解和生成人类语言？我们将探讨NLP的关键任务，如文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统和文本生成。读者将了解词嵌入（Word Embeddings）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及更先进的Transformer架构如何在处理文本信息时发挥作用。通过分析常见的NLP应用，如智能客服、内容推荐和搜索引擎，读者将深刻体会到NLP在人机交互中的重要性。 计算机视觉（Computer Vision）： 让机器“看见”并理解世界。本书将介绍图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别等计算机视觉的核心技术。我们将深入讲解卷积神经网络（CNN）在图像处理中的强大能力，以及如何在实际应用中实现对图像内容的精确分析。从安防监控到自动驾驶，从医疗影像分析到增强现实，计算机视觉的应用无处不在。 专家系统与知识图谱（Expert Systems and Knowledge Graphs）： 除了基于数据的学习，AI还能通过模拟人类专家的知识和推理过程来解决问题。我们将介绍专家系统的构建原理，以及如何利用规则和逻辑进行决策。同时，我们将探讨知识图谱的构建方式和应用，它如何组织海量信息，使机器能够进行更深层次的推理和理解。 第二部分：人工智能的应用与影响 在理解了AI的核心技术后，本书将带领读者深入探索人工智能在各个领域的广泛应用及其带来的深远影响。 智能生活与消费： 从智能家居的语音控制到个性化推荐的电商平台，再到智能穿戴设备的数据分析，AI正在悄然改变我们的日常生活。我们将探讨AI如何让生活更便捷、舒适和高效。 医疗健康： AI在医疗领域的潜力巨大。本书将介绍AI在疾病诊断（如癌症早期筛查）、药物研发、个性化治疗方案制定、医学影像分析等方面的应用，以及AI如何辅助医生提高诊疗水平，降低医疗成本。 交通出行： 自动驾驶汽车是AI最具颠覆性的应用之一。我们将解析自动驾驶技术背后的AI原理，包括感知、决策和控制，并探讨其对未来交通体系、城市规划和出行方式的潜在影响。 金融服务： AI在金融领域的应用包括风险评估、欺诈检测、算法交易、智能投顾等。我们将分析AI如何提升金融服务的效率、安全性和个性化水平。 教育： 个性化学习、智能辅导、自适应教育平台，AI正在为教育领域带来革命性的变化。本书将探讨AI如何根据学生的学习特点和进度提供定制化的学习方案，提升学习效果。 工业与制造业： 智能工厂、预测性维护、自动化生产线，AI正在推动制造业迈向智能化转型，提高生产效率和产品质量。 科学研究： AI正在加速科学发现的进程，例如在天文学、材料科学、生物学等领域，AI可以帮助科学家处理海量数据，发现隐藏的模式，加速理论模型的构建和验证。 艺术与创意： 令人惊叹的AI绘画、AI作曲、AI写作工具正在涌现，挑战我们对创造力的认知。本书将探讨AI在艺术创作中的角色，以及它如何与人类创作者协同工作。 第三部分：人工智能的伦理、挑战与未来 随着人工智能技术的飞速发展，与之伴随的伦理、法律和社会挑战也日益凸显。本书的最后一部分将聚焦于这些重要议题。 伦理困境： 我们将深入探讨AI带来的伦理挑战，例如数据隐私、算法偏见（bias）、就业冲击、AI的自主性以及潜在的失控风险。本书将鼓励读者思考“AI是否应该被赋予权利？”，“当AI犯错时，谁该负责？”等棘手问题。 安全与可信度： 如何确保AI系统的安全性、可靠性和透明度？我们将讨论可解释AI（Explainable AI, XAI）的重要性，以及如何构建值得信赖的AI系统。 监管与治理： 面对AI的快速发展，各国政府和国际组织正积极探索相应的监管框架和治理策略。我们将梳理当前的AI监管趋势，并探讨未来可能的发展方向。 人机协作与未来工作： AI并非完全取代人类，而是更多地作为人类的助手和合作伙伴。本书将探讨未来人机协作的新模式，以及我们如何适应由AI驱动的未来工作环境。 通用人工智能（AGI）与超人工智能（ASI）： 我们还将展望人工智能的终极目标——通用人工智能（AGI），即拥有与人类相当的智能，能够理解、学习和应用知识于各种任务，甚至可能超越人类智能的超人工智能（ASI）。我们将探讨AGI的实现路径、潜在影响以及科学家们对这些未来发展的思考。 《人工智能：开启智能时代》致力于成为一本集广度、深度和前瞻性于一体的权威指南。我们相信，通过阅读本书，读者不仅能够建立起对人工智能的全面认知，更能培养批判性思维，积极参与到关于人工智能未来发展的讨论中，共同塑造一个更智能、更美好的未来。无论您是人工智能领域的初学者，还是希望深入了解这项颠覆性技术的行业人士，本书都将为您提供宝贵的洞见和知识。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程中，我感受到作者的知识储备是相当深厚的，尤其是在回顾人工智能发展历史和哲学思辨的部分，展现出了广博的视野。他不仅仅局限于介绍当前热门的技术，还追溯了早期符号主义AI的局限性，以及连接主义兴起的原因。这部分内容写得很有深度，逻辑严密，能引发读者对“智能”本质的思考。然而，这种深度似乎也成了阻碍一部分读者的“门槛”。对于那些希望通过这本书快速掌握当下主流技术，比如Transformer架构的细节或者生成式模型的原理的读者来说，这本书前期铺垫的篇幅过长，而且这些历史回顾和理论探讨，占据了大量篇幅，导致核心技术部分的讲解显得有些仓促和不足。举个例子，当讲到注意力机制时，虽然提到了其重要性，但对于其如何在不同维度上优化计算效率的细节探讨，相比于前面探讨图灵机概念的篇幅，显得蜻蜓点水。这本书更像是一位老派学者对学科进行的一次全景式扫描，强调的是“知其所以然”，但对于“知其所以然后如何实现”，具体的技术实现路径和代码层面的细节讨论，相对欠缺。因此，它更适合作为一本宏观理论的补充读物，而不是一本即插即用的技术工具书。

评分☆☆☆☆☆

这本号称“视读人工智能”的书，我拿起来的时候其实是抱着一种既期待又怀疑的心态。毕竟现在市面上关于AI的书籍琳琅满目，很多都是堆砌概念，或者对一些已经普及的知识进行重复阐述，真正能让人眼前一亮、或者说能够深入浅出地讲解复杂原理的，少之又少。我首先被书名中的“视读”二字吸引，心想，莫非它有什么独特的图文结合方式，能让晦涩的算法和模型变得可视化、易于理解？然而，当我翻开第一章时，那种预期的“视觉盛宴”并没有如期而至。书中大量的篇幅还是集中在对经典机器学习范式的梳理上，比如从感知机到神经网络的演进，这些内容在其他入门教材中基本都能找到。作者的叙述方式偏向于传统的学术性论证，逻辑链条清晰，但阅读起来略显枯燥，需要读者具备一定的数学基础和耐心。尤其是在介绍反向传播算法的推导时，公式和文字的密度相当高，这对于一个想要通过“视读”来快速建立直观理解的读者来说，无疑是一个挑战。我希望能看到更多精心设计的流程图、类比，甚至是富有创意的插画来辅助理解，而不是仅仅依赖于密集的文字描述来构建知识体系。总的来说，它更像是一本扎实的理论参考手册，而不是一本轻松愉快的“视觉导览”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧设计，坦白讲，也未能达到我个人对一本“视读”类书籍的期待。它采用了标准的教科书字体和布局，黑白打印为主，虽然保证了文字的可读性，但完全没有体现出任何“视觉冲击力”或者“沉浸感”。我本以为，既然名字里带着“视读”，至少在图表的质量上会下足功夫，也许会有彩色的流程图、精心绘制的架构图，甚至是通过颜色深浅来区分模型中不同部分的权重影响。然而，书中的插图大多是简单的黑白线条图，有些甚至看起来像是用基础绘图软件粗略勾勒出来的，缺乏精细度和美感。这使得在理解那些复杂的层间连接或者数据流向时，我需要花费额外的精力去脑补它们在空间中的位置关系。在信息爆炸的时代，视觉信息的有效传达是提升学习效率的关键。这本书在这方面的投入明显不足，使得原本可能通过一张高质量的示意图就能瞬间领悟的复杂概念，不得不依赖于冗长的文字解释来艰难推进。对于那些对视觉学习敏感的读者来说，这本书提供的“视觉体验”近乎于零，让人感到有些名不副实。

评分☆☆☆☆☆

这本书的定价策略，与它实际提供的阅读体验之间存在着一个相当明显的“价值错位”。如果将它定位为一本面向入门者的、快速上手的教程，那么它的内容深度和视觉引导性是不足的；如果定位为一本严谨的学术专著，那么它的包装和定价又显得过于轻量化。我尤其关注到它在算法的“迭代和演进”这一块的叙述方式，显得有些过时了。很多章节仍然着重于介绍已经被更高效模型取代的经典算法的内部结构，而对于近两年横空出世的、已经在工业界占据主导地位的新架构，介绍得不够充分，或者说，分析得不够深入。例如，在自然语言处理部分，对BERT及其后续变体的讨论显得比较简略，更像是点到为止的提及，而非深入剖析其并行化处理的优势。这让我感觉这本书的知识体系更新速度跟不上人工智能领域日新月异的发展步伐。购买者期待的是能够紧跟时代前沿的洞察，但收到的却是一份扎实但略显陈旧的知识地图。因此，读者在购买前需要明确自己的需求，这本书更偏向于构建一个稳固的、偏向传统机器学习的理论基础，而不是提供最新的实战武器库。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书给我的感觉更像是一份详尽的技术白皮书，而不是一本面向大众的科普读物，尽管它的定价和宣传语似乎暗示着一种亲民的姿态。我尝试着从它的“案例分析”部分寻找一些能让我眼前一亮的实践指导，毕竟，理论再完美，如果不能落地，对普通读者吸引力就会大打折扣。遗憾的是，书中的案例大多停留在对模型结构的选择和性能指标的罗列上，缺乏对真实世界数据处理过程中遇到的“脏活累活”的深入剖析。比如，在介绍深度学习在图像识别中的应用时，作者详细描述了CNN的层级结构，但对于数据预处理中常见的异常值处理、数据增强的有效性测试，或者在模型部署后遇到的算力瓶颈等实际工程问题，几乎是一笔带过。这种处理方式使得这本书的实用价值大打折扣。我希望看到的，是那种能体现出“踩坑”经验的分享，比如某个特定数据集为什么难以收敛，调整哪些超参数能带来显著提升，甚至是一些不那么主流但效果出奇好的技巧。如果只是机械地复述教科书上的经典案例，那么读者完全可以去查阅更专业的论文或在线课程，这本书的附加值在哪里呢？它似乎更倾向于构建一个完美的理论框架，而对现实世界的复杂性和不确定性避而不谈。